Отзывы на книгу: Big Data простым языком (Алексей Благирев, Наталья Хапаева); АСТ, 2019

Выяснил вообще существование некоторых терминов. И интересные, лично для меня статьи. Это плюсы.
Из минусов.
Повторяется инфа из первых глав в последующих, по мере чтения это заметно.
Некоторые картинки в недостаточном качестве. Ну очепятки, куда уж без них. Ссылки и qr прямо в тексте, пожалуй, впервые вижу такое в книге, в электронной, конечно же (спасибо, кэп). Обычно есть библиография, ну или ссылки в конце. Как по мне, четверка.

Книга про всё что угодно, но НЕ про большие данные. Представляет из себя поверхностные очерки о модных темах в области работы с данными, путающая новичков и раздражающая невнятностью и алогичностью специалистов.

Книга откровенно глупая и безграмотная. Очень много опечаток и грамматических ошибок, а шуточки автора про вещества, под которыми он якобы писал эту бизнес-книгу (хотя её нет смысла такой называть), просто отвратительны.
Ничего нового о больших данных или технологиях вы не узнаете.

В целом неплохая книга, хотя большинство вопросов, на мой взгляд, изложены излишне поверхностно и читаются как чужой конспект. Хотя есть и удачные части. Расстроило количество ошибок и опечаток, а также качество иллюстраций и контекст их использования. Порадовало - минимум воды. Автор - молодец. Уверен, что он нас еще порадует в будущем.

Если вы действительно ничего не понимаете в тематике книги, то и не начнёте понимать после её прочтения. Простого языка тут точно нет, скорее наоборот, автор старается сыпать терминами там, где действительно можно рассказать простыми словаюми.

Читаешь вот такие Книги про работу с данными и теорию организации работы информационных систем, прикладываешь к тому с чем приходится сталкиваться в жизни, и создаётся ощущение, что автор описывает работу с данными на другой планете. Книга интересная. Хорошие выводы. Для общей эрудиции можно прочитать.

Весь смысл в названии. Книга - для тех, кто не знает, как подступиться к big data и с чего же начать.
Не скажу, что это самый лучший и самый понятный "старт", но надо же с чего-то начинать))
В целом неплохо, начальное представление сформировалось, теперь надо углубляться.
Понравилась твердая обложка с выпуклым рисунком. Печать хорошая, но шрифт несколько крупноват, на мой взгляд. Плюс, очень много пустого места на каждой странице остается.

Самая ужаснейшая книга из когда-либо прочитанных. Абсолютно не структурирована, автор прыгает по темам, безумно косноязычен. Книга – беспорядочный набор фактов, ссылок. Нисколько не простой язык, очень сложно для восприятия.

Совершенно бесполезная трата времени на чтение данной Книги. Полезности ноль. Автор пишет нескладно, информация разбросана. И самое главное нет никакой структурированности в книге!

Автор довольно понятным языком погрузил нас в мир больших данных. Но на мой взгляд много лишней информацией для простых «не посвящённых». 4 из 5

Отличная книга российского автора , он обобщил и простым языком объяснил тенденции в сфере цифровой экономики . Я бы порекомендовал эту книгу тем , кто интересуется этой сферой и особенно студентам факультета « ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА « МГИМО и ещё один вуз в Москве ( не помню какой) открыл такой факультет .

Достоинства:
Простота изложения и глубокое знание темы

Недостатки:
Не вижу недостатков

Книга отличная! Наконец-то прочитала бизнес-литературу взахлеб.
Почему?
+грамотно структурирована
+раскрывает суть разных терминов
+объясняет как управлять данными в компании и выстраивать процессы
+визуально оформлены модели, процессы, подходы, инструменты
+нет воды и лозунгов

- пока не обнаружено

Книга написана для тех, кто хочет узнать больше о применении Больших Данных в бизнесе. Немного вдохновляющая, в основном разъясняющая. Но для тех, кто хочет узнать о применении Больших Данных в науке почти бесполезная, разве что для общего развития…

Для того, чтобы разложить по полочкам такую комплексную тему, как использование "больших данных", понадобится не один десяток книг. Эта книга отлично работает в качестве kick off для начинающего погружаться в этот, пугающий объёмом и глубиной океан информации. Это, знаете, как будто ты зашёл в холодную воду по... чуть выше колен... (мужчины поймут, дамы догадаются) и тебя, не решающегося сделать слдеующий шаг, сзади толкает друг.) Ну всё, теперь поплыли - там ещё очень много интересного!

На мой вкус Автор Алексей Благирев заслуживает несомненной благодарности его читателей за то, что попытался решить в этой книге задачи все и сразу:
и пробудить интерес к проблеме больших данных, и описать какие проблемы должны были бы стоять у любой крупной компании, которая все-таки хочет развиваться (хотя не факт что руководители таких компаний всегда это понимают), и показать, что решения этих задач уже есть в мире, а в проблему погружено большое количество заслуженных и уважаемых людей. И все это весьма легким и приятным языком, что немаловажно!
Для кого-то Большие Данные до сих пор новость, и если вы хотя бы за счет приведенных в книге драматичных примеров слежки Большого Брата (вернее вашего мобильного телефона) за вами, поинтересуетесь, что же с этим делать, то будет правильно обратиться к автору книги. Непосредственно. Потому что книги нужны, чтобы пробудить интерес, задать вектор этого интереса. А какие потом ставить перед собой задачи и какие у этих задач появятся решения – это уже будет несомненно Вашей, читателя, творческой заслугой.

Ходы мастера го непостижимы без понимания их связи с его верховной целью. Потому рассматривать первую публичную работу Алексея Благирева, "Big Data простым языком", вне ее функции, как предисловия к будущему роману о данных, никак невозможно. Алексей дразнит нас: соприкасаясь с миром данных в разных ипостасях, он постиг его, как никто другой, поэтому многообразие и разносторонность вселенной данных его не удивляют - аспекты, которые способны смутить скептиков и слабых духом.
Эта книга - своего рода общая карта мира для новых героев нового мира данных, в котором Алексею выпала роль проводника и картографа, доступ к которой разрешен лишь самым отважным и целеустремленным
путь в мир, о существовании которого Алексей рассказал нам, но не поведал всех его тайн.
Мир данных, как он представлен Алексеем, неоднороден в степени своей исследованности и практической адресованности проблем, стоящих перед производителями, исследователями и потребителями данных, где проблематика использования данных и основанных на них выводах по-прежнему сохраняет первое место среди задач работников сферы данных - технологические и организационные нюансы извлечения и обработки данных вторичны по отношению к практической востребованности и использованию результатов цепочки создания аналитической стоимости.
Я буду ждать новых работ Алексея - как загадочных и интуитивных, обозначающих и формулирующих задачи в области данных, которые нам предстоит решить, так и прикладных, направленных на осмысление и разрешение поставленных самим Алексеем и его коллегами вопросов мира данных.
Я хочу пожелать Алексею успехов и удачи на его пути развития философии и практики работы с данными, а также мудрости и терпения в создании единой семантической платформы для познания и понимания вселенной данных в нашей стране и в мире.

Недавно вышла книга А.Благирева “Big Data простым языком”. Книга действительно читается легко и непринуждённо. Мне удалось ее прочесть примерно за три с половиной часа не отрываясь. Понравилось. Бумажная книга вышла некоторое время назад, цифровая версия была открыта для доступа на Lites первого апреля (sic!) в 10:05.
Больше всего меня посмешило оформление ссылок в библиографии. Они все выполнены в виде QR кода. Но если такое оформление и оправдано для бумажной версии, то при чтении электронной версии на iPad, пришлось брать смартфон, наводить объектив на экран планшета и с его помощью смотреть содержание ссылок. Еще раз вспомнил про 1 апреля.
Книга представляет собой структурированное собрание большого количества опыта, так или иначе связанного с Большими Данными. Большие данные обычно аморфны и плохо структурированы, так и тут. Структуру надо выстраивать самому. Большие данные обычно приносят инсайты, здесь такими для меня стали рассказы о подделке японцами результатов медицинских исследований и личный опыт А.Благирева по оценке ценности данных на основе аудиторской концепции материальности финансовой отчетности. Последнее просто бриллиант на уровне “Цели” Голдрата (для обучения сотрудников).
  Заканчивается книга весьма печально. Еще в 2015 году Gartner убрала словосочетание BigData с кривой хайпа. Высказывание про “новую нефть” появилось позже и отражает неоправданный оптимизм в отношении технологии. Автор подводит к в общем-то простой мысли о том, что суп готовит не кастрюля, а фотографии – не фотоаппарат. Процесс – скорее agile R&D, чем детерминированный waterfall. Оказывается очень велика роль исследователя и процес извлечения ценности представляет собой пока скорее алхимический опыт аналитика, который должен хорошо разбираться не только в статистике, но и в предметной области. А в этой связи очень уместным становится приведенное несколькими главами раньше описание BI-культуры Microsoft, которая не выделяет горстку жрецов и формирует аналитический функционал у всех сотрудников компании.