Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic

Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!

David Stephenson to specjalista, wykładowca i konsultant big data oraz data science. Na bazie swoich doświadczeń napisał książkę „Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!”.

Big data: pojęcia i zastosowanie 

Dane określamy mianem big data, gdy posiadają duży wolumen, dużą prędkość przetwarzania oraz dużą różnorodność. Autor wymienia kamienie milowe, które zapoczątkowały i zrewolucjonizowały myślenie o big data. Pierwszy to masowe przetwarzanie równoległe eBay’a w 2002 roku, drugi stworzenie przez Google frameworke’a Hadoop w 2003, a trzeci to raport Big data: the next frontier for innovation, competition and productivity z 2011 roku. Ilość danych wzrasta, ponieważ jest coraz więcej komputerów, telefonów komórkowych i czujników, a cena pamięci cyfrowej obniża się. Dlaczego firmy zależą od big data? Bo Yahoo i Google zaopatrzyły się w innowacyjne urządzenia i oprogramowanie, które udostępniły użytkownikom, a oni potem konsekwentnie pogłębiali wiedzę i inwestowali w jeszcze bardziej zaawansowany sprzęt. Stephenson wyjaśnia termin open source – otwartego oprogramowania, dostępnego dla każdego, z szansą na szerokie rozpowszechnianie i ulepszanie. Dla big data znaczenie ma także przechwytywanie w chmurze – działanie na dużą skalę bez dużych wydatków. 

Autor przygląda się też Sztucznej Inteligencji oraz uczeniu maszynowemu w ramach tej koncepcji. AI to technologie inteligentnie reagujące na bodźce zewnętrze. Choć u genezy były bardzo drogie, obecnie wielkie ilości danych wykorzystuje się w uczeniu maszynowym, w którym komputer sam polepsza własne wyniki. 

Big data wraz z data science (nauka o danych) używa się w: testach A/B, rekomendacjach, prognozowaniu, wycenach, czy w mediach społecznościowych. Szczególnie przydaje się to w branży e-commerce, ponieważ pozwala na optymalizację i personalizację doświadczeń klientów. Big data sprawdza się również w marketingu – ułatwia kierowanie kampanii do odbiorców i optymalizuje koszty. Należy podkreślić, że wiele firm ma teraz podejście data-driven – dane jako priorytet w decyzjach oraz w miernikach sukcesu. Stephenson wskazuje na rolę big data i data science w kierowaniu strategią, analizie preferencji, potrzeb zakupowych oraz w śledzeniu zaangażowania klientów. Na tej podstawie, możemy dopasować się do konsumenckich wyobrażeń. 

Realizacja projektu

Cechy udanego projektu? 1. Model analityczny prosty i intuicyjny; 2. Korespondujący język oprogramowania; 3. Skuteczne narzędzia do wizualizacji danych i wykresów; 4.Agile (zwinne) planowanie; 5. Kompatybilna technologia; 6. Precyzyjne obsadzenie ekspertów big data i data science w zespole; 7. Dobre przywództwo. 

Danymi zarządzajmy rozważnie, dbajmy o autoryzację i RODO. Zadawajmy pytania, testujmy przypuszczenia, monitorujmy wskaźniki, skupmy się na wartości biznesowej oraz kontrolujmy efekty. 

Dla rekina biznesu

Książka „Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!” to lektura dla biegłego przedsiębiorcy. Odnajdzie on tu szereg porad, które na pewno wpłyną na biznesowe powodzenie.  

Share on facebook
Udostępnij
Share on twitter
Udostępnij
Share on linkedin
Udostępnij

Bądź na bieżąco!

Zaprenumeruj nasz newsletter, a nie przegapisz żadnej wartościowej książki, którą warto przeczytać. 

Nie wysyłamy spamu, ani nie sprzedajemy Twoich danych. W każdej chwili możesz zrezygnować.

Porównaj ceny

Może Ciebie również zainteresować

🍪 Ciasteczka

Nasza strona korzysta z plików cookie w celach analitycznych, a także, żeby poprawić Twoje wrażenia. Zakładamy, że nie masz nic przeciwko.

Więcej informacji znajdziesz w Polityce Prywatności.