Descripción general
Libro de 330 páginas, compuesto por 8 capítulos. El material está presentado principalmente con información textual, aunque ocasionalmente se pueden encontrar imágenes, esquemas y diagramas. Se lee con bastante facilidad y rapidez. En su mayor parte, es un libro teórico sobre grandes tecnologías.
Índice
Capítulo 1. ¿Qué es Big Data?
- Dialectos marcianos
- ¿Qué es realmente y de dónde viene?
- Sociedad post-informativa
- Organizaciones basadas en datos
- 7 pasos para una cultura de decisiones basadas en datos
- ¿Cuál es el valor de una organización basada en datos?
- Organizaciones informadas por datos
- Informadas por datos o basadas en datos
- Revolución open-source y accesibilidad de tecnologías
- 4ª revolución industrial, o por qué ya no se necesita al humano para encontrar insights
Capítulo 2. Estrategia de datos
- ¿Por dónde empieza la estrategia de datos?
- Ciclo de vida de los datos
- Misión de la empresa y datos
- Partes interesadas clave
- Infraestructura técnica
- ¿Por qué se necesita una estrategia de datos?
- ¿Cómo influye la cultura empresarial en el éxito de la estrategia?
- ¿Quién es dueño de la estrategia de datos?
- BI de autoservicio
- ¿Cómo medir el éxito de la estrategia de datos?
- ¿Cuánto cuesta implementar una estrategia de datos?
Capítulo 3. Storytelling con datos
- La historia perfecta - respondiendo a preguntas clave
- Tu panel de control ha muerto
- Descifrar el contenido analítico requiere esfuerzo
- Inversión de impacto - cada historia debe tener un propósito
Capítulo 4. Regulación de datos
- Conservadores europeos estrictos
Capítulo 5. Metadatos
Capítulo 6. ¿Por qué se necesita calidad de datos?
- Métodos principales de gestión de calidad de datos
- ¿Cómo medir la calidad de los datos?
- ¿Cómo saber qué dimensiones de calidad elegir?
- Herramientas de gestión de calidad de datos
Capítulo 7. No es solo Big Data: plataformas ecosistemas
- PaaS y plataformas
Capítulo 8. ¿Y ahora qué? Problemas y tendencias
- Problemas con Big Data hoy en día
- Creemos que entendemos Big Data
- ¿Cómo calcular el efecto financiero?
- Big Data puede no ser necesaria
- ¿Hacia dónde nos dirigimos? Tendencias
- El aprendizaje automático se aplica cada vez más
Opinión
A pesar de ser un libro puramente teórico, no me apresuraría a desecharlo y considerarlo inútil. Definitivamente, algo de este libro se puede aprender nuevo y útil: GDPR, organizaciones basadas en datos e informadas por datos, ciclo de vida (no, no de aplicaciones, sino de datos), algunos marcos y bibliotecas para análisis y visualización de datos. Por lo tanto, recomiendo leer este libro. Por cierto, es uno de los pocos libros que tengo en formato impreso, aunque, como de costumbre, lo leí en formato electrónico.
