انضم إلى getAbstract للوصول إلى الملخص!

Thomas H. Davenport

Big Data @ Work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Vahlen, 2014

15 دقيقة قراءة

10 الوجبات السريعة

الصوت والنص

ماذا يوجد بالداخل؟

Big Data: nur ein Hype oder die nächste Revolution?

1×

تسجيل الدخول للاستماع إلى ملخص الصوت.

Bewertung der Redaktion

في getAbstract، نقوم بتلخيص الكتب* التي تساعد الناس على فهم العالم وجعله أفضل. أي شيء نختاره لمكتبتنا يجب أن يتفوق في أحد هذين المعيارين الأساسيين:

تنويري – ستتعلم أشياء ستثري وتحسن قراراتك.

مفيد – ستحصل على نصائح عملية ستساعدك على التحسن في ما تفعله.

نقوم بتقييم كل محتوى على مقياس من 1-10 فيما يتعلق بهذين المعيارين الأساسيين. يساعدك تقييمنا في ترتيب العناوين في قائمة قراءتك من الجيد (5) إلى الرائع (10). الكتب التي نقيمها بأقل من 5 لن يتم تلخيصها. إليك ما تعنيه التقييمات:

10 – رائع. كتاب مفيد و/أو تنويري، بالإضافة إلى تلبية أعلى المعايير في جميع الجوانب ذات الصلة، يبرز حتى بين الأفضل. غالبًا ما يكون كلاسيكيًا فوريًا وضروريًا للجميع.
9 – ممتاز. كتاب مفيد و/أو تنويري يتميز بتوازن كبير، وله العديد من النقاط القوية ولا توجد عيوب تستحق الذكر.
8 – جيد جدًا. كتاب مفيد و/أو تنويري يحتوي على عدد كبير من الصفات البارزة دون التفوق في جميع الجوانب، مثل تقديم أحدث الاكتشافات في مجال موضوعي ويكتبه خبير مشهور ولكنه يفتقر قليلاً إلى الأسلوب.
7 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري يجمع بين قوتين أو أكثر من النقاط القوية الملحوظة، مثل احتوائه على أفكار جديدة بشكل غير معتاد وتقديمها بطريقة جذابة.
6 – ملحوظ. كتاب مفيد و/أو تنويري يبرز في جانب واحد على الأقل، مثل كونه منظمًا بشكل جيد بشكل خاص.
5 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري، على الرغم من عيوبه الواضحة. على سبيل المثال، قد يقدم نصائح جيدة في بعض المجالات بينما يكون متكررًا أو غير ملحوظ في أخرى.

*getAbstract يلخص أكثر بكثير من الكتب. نحن ننظر إلى كل نوع من المحتوى الذي قد يهم جمهورنا: الكتب، ولكن أيضًا المقالات، والتقارير، ومقاطع الفيديو، والبودكاست. ما نقوله هنا عن الكتب ينطبق على جميع الصيغ التي نغطيها.

Qualitäten

Innovativ
Umsetzbar

بينما يخبرك التقييم بمدى جودة الكتاب وفقًا لمعيارين أساسيين لدينا، فإنه لا يقول شيئًا عن ميزاته المحددة. لذلك، نستخدم مجموعة من 20 صفة لتوصيف كل كتاب بناءً على نقاط قوته:

قابل للتطبيق – ستحصل على نصائح يمكن تطبيقها مباشرة في مكان العمل أو في المواقف اليومية.
تحليلي – ستفهم الآليات الداخلية للموضوع.
خلفية – ستحصل على معرفة سياقية كإطار للعمل أو التحليل المستنير.
جريء – ستجد حججًا قد تخالف الآراء السائدة.
شامل – ستجد كل جانب من جوانب الموضوع مغطى.
أمثلة ملموسة – ستحصل على نصائح عملية موضحة بأمثلة من تطبيقات واقعية أو حكايات.
جدلي – ستواجه آراء مثيرة للجدل بشدة.
بليغ – ستستمتع بنص مكتوب أو مقدم ببراعة.
جذاب – ستقرأ أو تشاهد هذا حتى النهاية.
مفتوح للعين – ستُعرض عليك رؤى مفاجئة للغاية.
للمبتدئين – ستجد هذا مقدمة جيدة إذا كنت متعلمًا بقليل من الخبرة أو المعرفة السابقة.
للخبراء – ستحصل على المعرفة/التعليمات المتقدمة التي تحتاجها كخبير.
موضوع ساخن – ستجد نفسك في وسط قضية مثيرة للجدل بشدة.
مبتكر – يمكنك توقع بعض الأفكار والرؤى الجديدة حقًا حول المنتجات أو الاتجاهات الجديدة.
رؤية من الداخل – ستحظى بامتياز التعلم من شخص يعرف موضوعه بشكل كامل.
ملهم – سترغب في تطبيق ما قرأته فورًا.
نظرة عامة – ستحصل على معالجة شاملة للموضوع، تذكر جميع جوانبه الرئيسية.
علمي – ستحصل على حقائق وأرقام مستندة إلى بحث علمي.
رؤيوي – ستحصل على لمحة عن المستقبل وما قد يعنيه لك.
منظم جيدًا – ستجد هذا منظمًا بشكل خاص لدعم استقباله أو تطبيقه.

Rezension

„Big Data“ ist in aller Munde. Muss man da mittun? Wird Big Data die Bereiche Marketing und Produktentwicklung revolutionieren, große IT-Investitionen auslösen? Oder kann man beruhigt warten, bis der Hype abgeklungen ist? Auch IT-Experte Thomas Davenport war zunächst unschlüssig. Nach eingehender Prüfung kam er zu dem Schluss: Big Data ist mehr als ein neues Etikett für das, was man klassischerweise unter dem Begriff „Business Analytics“ fasst. In seinem Buch grenzt er Big Data von der herkömmlichen Datenanalyse ab und macht durch zahlreiche Beispiele die Vorteile und Risiken von Big Data für Unternehmen in jeglicher Branche greifbar. Er untersucht, welche Ziele man mit Big Data erreichen kann und was in technischer, organisatorischer und personeller Hinsicht zu beachten ist. getAbstract empfiehlt das kundige, aber gut verständliche Buch allen, die von Berufs wegen Daten analysieren – und darüber hinaus auch Führungskräften in IT, Marketing, Strategie, Finanzen und Logistik.

Zusammenfassung

Von Analytics zu Big Data

Von den 2,8 Billionen Gigabyte an Daten, die etwa 2012 weltweit angefallen sind, hat wohl nur ein Viertel einen potenziellen Wert. Gerade einmal 0,5 Prozent werden überhaupt analysiert. Das Gros der Daten bleibt ungeordnet und lässt sich nicht in die gängigen Datenbankformate bringen. Hier setzt „Big Data“ an: Im Unterschied zu Business Analytics, Reporting, Business Intelligence und anderen herkömmlichen Ansätzen wird mit unstrukturierten Daten in diversen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen gearbeitet. Oft handelt es sich um große Datenmengen, die dem Unternehmen permanent zufließen. Ein großer Teil davon stammt aus externen Quellen. Big Data geht also deutlich über herkömmliche Datenanalyse hinaus. Unternehmen wie HP, Oracle und General Electric sind in diesem Bereich äußerst aktiv, kündigen Produkte an, übernehmen Unternehmen und investieren Milliardenbeträge in Big Data. Dass hier eine riesige Chance für die Zukunft liegt, ist offensichtlich.

Für jede Branche ein Gewinn – aber auch ein Risiko

Natürlich kennt man Big Data besonders von Unternehmen wie Google, die damit ihre Algorithmen optimieren. Big Data ist aber keineswegs...

Über den Autor

Thomas H. Davenport ist IT-Professor am Babson College, Forscher am MIT Center for Digital Business und Senior Berater bei Deloitte Analytics. Er ist Autor zahlreicher Bücher und Zeitschriftenartikel zum Thema Datenanalyse.

Kommentar abgeben

Anmelden
C. D. vor 1 Jahrzehnt

Sehr empfehlenswerte Zusammenfassung

تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي

تطوير القيادة

التعلم التعاوني

رفع المهارات وإعادة التأهيل

الصحة والرفاهية

لأنظمة LMS/LXP

للمكتبات المؤسسية

لأنظمة الذكاء الاصطناعي

Thomas H. Davenport

Big Data @ Work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

ماذا يوجد بالداخل؟

Bewertung der Redaktion

Qualitäten

Rezension

Zusammenfassung

Von Analytics zu Big Data

Für jede Branche ein Gewinn – aber auch ein Risiko

Über den Autor

Meine markierten Stellen

Kommentar abgeben

Mehr zum Thema

Vom gleichen Autor

Machen ChatGPT und Co. IT-Abteilungen überflüssig?

Dein Freund, der Roboter

Auf Augenhöhe mit den Zahlenprofis

Ähnliche Zusammenfassungen

Controlling und Big Data

Smart Data

Data inspired

Strategische Unternehmensführung mit Advanced Analytics

Business Analytics

Besser entscheiden mit Big Data

Verwandte Skills