
Электронная
499 ₽400 ₽
Это бета-версия LiveLib. Сейчас доступна часть функций, остальные из основной версии будут добавляться постепенно.

Ваша оценкаЖанры
Ваша оценка
Начну сразу с плохого (и это самое плохое, что есть у данной работы), и пусть это плохое очень субъективное — избавиться от него не получится: едва ли процента 2 этой книги несло лично для меня что-то новое. Т.е. автор описывал настолько базовые, понятные вещи, что честно говоря не очень ясно, для кого эта книга нужна в принципе. Возможно, для младших школьников при их профориентации? Ну максимум студентам-младшекурсникам. Ну или, возможно, какому-нибудь сотруднику организации, которого заморозили в криокамере лет на 40, и он проснулся — кругом компьютеры, цифры, «вокруг нас матрица, как в фильме Матрица» — и его надо срочно ввести в курс дела. Иного приложения данной работы, честно, для работающего специалиста найти очень сложно. Так что если вы ждете от книги прям каких-то откровений — не ждите. Она рекомендована только тем, кто в современной корпоративной теме, простите за тавтологию, «не в теме». При этом сама по себе работа очень качественная, и имеет целый ряд позитивных моментов.
1. Комплексность. На самом деле редко встретишь узконаправленные книги, которые охватывают широкий спектр проблем — эта книга именно такая. Не случайно из 12 глав собственно самой аналитике посвящено только 3, а остальные посвящены тем самым вещам, без которых «ничего не взлетит», но про которые стандартно забывают — корпоративная культура, конфиденциальность, взаимодействие в бизнес-среде, институциональные барьеры при внедрении новых методов управления, принятие решений, обоснование аналитики, её границы, визуализация данных и т.д. Не очень глубоко, но автор делает вполне себе полноценный обзор по ситуации — не без воды, конечно, куда без неё, но по крайней мере автор старается. И комплексность данной работы я бы назвал несомненным плюсом;
2. Ориентированность на практику. Книга изобилует примерами, забавными цитатами современных топ-менеджеров корпораций, и вообще, производит впечатление вполне себе чистенького популярно-прикладного исследования без излишнего инфоцыганства. Мне было приятно найти цитату Коуза:
Если достаточно долго мучить данные, они признаются [в чем угодно].
Рональд Коуз
Ну а некоторые цитаты так просто в точку:
В значительном количестве компаний топ-менеджмент принимает решения за закрытыми дверями, не привлекая к этому процессу особого внимания, чтобы избежать ответственности, если эти решения окажутся неверными. Такое положение дел вызывает тревогу.
Аналитическое подразделение группы компаний Economist Group, издателя журнала Economist
80 % времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей.
Томсон Нгуен
3. Увлекательность. Автор старался сделать свою работу максимально увлекательной, разбавляя её примерами, инфографикой и пр. Я целиком и полностью одобряю такой подход, хотя под конец мне от примеров начало слегка рябить в глазах. Но опять же, если этот материал будет использовать преподаватель для иллюстрации отдельных моментов своего курса по «аналитике данных», или молодой человек для профориентации — почему нет;
4. Охват. Мне понравился очень качественный подход к попытке описать современность. По крайней мере автор предложил вполне адекватную градацию для разного рода аналитиков (слово «аналитик» в бизнесе уже вообще ничего не говорит — надо обязательно уточнять, что именно за «аналитик»), и пусть автор рассмотрел далеко не все (автор занимается именно аналитикой данных, а даже не просто аналитикой), по крайней мере основные моменты были отражены;
5. Адекватность (трезвость). Что меня подкупило в книге (и позволило говорить, что здесь не 4, а 5, притом что откровенно говоря ничего нового я не узнал) — её трезвый подход. Да, данные могут очень сильно помочь. Да, данные могут очень сильно помешать. Да, вы сделали идеальную систему анализа данных, но у вас нет системы принятия решений на их основе — считайте, что и первой системы у вас нет. Да, люди есть люди. Да, данные данным рознь — бывают такие «грязные» данные, что ничего не поможет. Да, любую гипотезу необходимо подтверждать, равно как и любую гениальную идею.
В целом, главная проблема этой книги — не совсем понятно, на кого она ориентирована, притом что сделана качественно, и адекватно скроена. Если вы вообще ничего не понимаете в аналитике данных, и хотите познакомиться с этим волшебным миром, равно как и думаете о дальнейшей профориентации — вам сюда. Если вы работаете с данными, и хотите узнать что-то новое — книга вам поможет только в первичном расширении туннелированного мышления.

Большая часть материала, представленного в книге, будет понятна даже совсем новичкам в аналитике. Книга хорошо структурирована, повествование ведется логически. Сначала автор предлагает разобраться с тем, зачем вообще нужна аналитика и почему важно правильно собирать и анализировать данные.
Отдельное внимание уделяется вопросу управления на основе данных, что делает книгу ценной для менеджеров среднего звено и топ-менеджмента.
Уделяется внимание тому, как выстроить в систему управления на основе данных.
Постепенно раскрываются и вопросы, связанные с тем, как осуществлять анализ. И как раз вот эта часть, на мой взгляд, книга рассчитана тех, кто с аналитикой в своей жизни сталкивался неоднократно: приводится достаточно много советов технического характера.
Впрочем, автор старается адаптировать книгу под менее продвинутых пользователей и, не стесняясь, дает ссылки на материалы, где можно более подробно изучить отдельные вопросы:
Что касается качества представления информации , то сразу чувствуется, что автор умеет систематизировать и визуализировать. Книга наполнена таблицами, схемами, графиками, что делает ее более понятной и доступной даже тем, кто с аналитикой до этого не сталкивался. Но это же является проблемой при чтении электронной версии книги - насладится качественной визуализацией будет не просто.

Если вы только начинаете путь аналитика то книга вам подойдёт.
Здесь есть взгляд на то что должен знать аналитик. Что должен знать руководитель о данных и аналитике. Какие должны быть данные и как о них "заботиться".
В книге практически нет математики. Все поясняется простыми словами, а затем даются ссылки на материалы которые стоит изучить если тема вас заинтересовала.

...специалисты по работе с данными до 80 % времени тратят на их сбор, очистку и подготовку и только 20 % — на построение моделей, процесс анализа, визуализацию и формулировку заключений на основе этих данных.

У данных есть одна особенность: они множатся. Вы можете загрузить набор данных в реляционную базу, но на этом все не закончится. Ваши данные могут сохраниться в одну или несколько подчиненных баз при неполадках с сервером, на котором хранится основная база данных. И вот у вас уже две копии. Кроме того, вы можете проводить резервное копирование на сервер. Обычно таких резервных копий, на случай, если что-то пойдет не так, у вас может быть за несколько дней, даже за неделю. Так что вы теперь обладатель девяти копий, и хранение каждой из них стоит денег.

...суть процесса управления компанией на основе данных не сводится к данным как таковым или к обладанию самым современным набором инструментов по работе с большими данными. Самое важное в этом — корпоративная культура.




















Другие издания
