The book explores how organizations can leverage big data to improve their operations, increase efficiency, reduce costs, and create new revenue streams. It also examines the challenges associated with big data analytics, such as privacy concerns and security risks, and offers practical solutions to mitigate them. The book provides real-world examples of successful big data implementation in various industries, including healthcare, finance, retail, and manufacturing. It also includes case studies that demonstrate the power of big data analytics in addressing complex business problems and creating value for stakeholders. Throughout the book, the author emphasizes the importance of integrating big data analytics into an organization's overall strategy and culture, rather than treating it as a standalone project. The book covers topics such as data governance, data quality, data integration, data visualization, predictive analytics, machine learning, and data mining. It also discusses the role of big data in digital transformation and how it can help organizations achieve their strategic objectives. The book is written in an accessible style that makes it easy for readers who may not have a technical background to understand the concepts presented. Big Data, Data Mining, and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners is a comprehensive guide to leveraging big data analytics for business success. It provides practical insights and strategies for harnessing the power of big data to drive growth, innovation, and profitability.

В книге рассматривается, как организации могут использовать большие данные для улучшения своих операций, повышения эффективности, снижения затрат и создания новых источников дохода. В нем также рассматриваются проблемы, связанные с аналитикой больших данных, такие как проблемы конфиденциальности и риски безопасности, и предлагаются практические решения для их устранения. В книге приводятся реальные примеры успешного внедрения больших данных в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и производство. Он также включает в себя тематические исследования, демонстрирующие возможности аналитики больших данных в решении сложных бизнес-проблем и создании ценности для заинтересованных сторон. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность интеграции аналитики больших данных в общую стратегию и культуру организации, а не рассматривать ее как самостоятельный проект. Книга охватывает такие темы, как управление данными, качество данных, интеграция данных, визуализация данных, прогнозная аналитика, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. В нем также обсуждается роль больших данных в цифровой трансформации и то, как они могут помочь организациям в достижении стратегических целей. Книга написана в доступном стиле, который позволяет читателям, которые могут не иметь технической подготовки, понять представленные концепции. Большие данные, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: создание ценности для бизнес-лидеров и практиков - это комплексное руководство по использованию аналитики больших данных для успеха бизнеса. Она предоставляет практические сведения и стратегии для использования возможностей больших данных для стимулирования роста, инноваций и прибыльности.

livre examine comment les organisations peuvent utiliser le Big Data pour améliorer leurs opérations, améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et créer de nouvelles sources de revenus. Il traite également des problèmes liés à l'analyse des données volumineuses, tels que les problèmes de confidentialité et les risques de sécurité, et propose des solutions pratiques pour y remédier. livre donne des exemples réels de l'introduction réussie de Big Data dans différents secteurs, y compris la santé, la finance, le commerce de détail et la production. Il comprend également des études de cas démontrant la capacité de l'analyste Big Data à relever des défis commerciaux complexes et à créer de la valeur pour les parties prenantes. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance d'intégrer l'analyse Big Data dans la stratégie et la culture globale de l'organisation plutôt que de la considérer comme un projet autonome. livre couvre des sujets tels que la gestion des données, la qualité des données, l'intégration des données, la visualisation des données, l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et l'exploration des données. Il traite également du rôle des mégadonnées dans la transformation numérique et de la façon dont elles peuvent aider les organisations à atteindre leurs objectifs stratégiques. livre est écrit dans un style accessible qui permet aux lecteurs qui n'ont peut-être pas de formation technique de comprendre les concepts présentés. Big Data, Data Mining et Machine arning : créer de la valeur pour les chefs d'entreprise et les praticiens est un guide complet sur l'utilisation de l'analyse Big Data pour la réussite d'une entreprise. Il fournit des informations pratiques et des stratégies pour exploiter les possibilités du Big Data pour stimuler la croissance, l'innovation et la rentabilité.

libro examina cómo las organizaciones pueden utilizar el big data para mejorar sus operaciones, aumentar la eficiencia, reducir los costos y crear nuevas fuentes de ingresos. También aborda problemas relacionados con la analítica del big data, como problemas de privacidad y riesgos de seguridad, y propone soluciones prácticas para abordarlos. libro ofrece ejemplos reales de la implementación exitosa del big data en una variedad de industrias, incluyendo la salud, las finanzas, el comercio minorista y la producción. También incluye estudios de casos que demuestran la capacidad de la analítica de big data para resolver problemas empresariales complejos y crear valor para las partes interesadas. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de integrar la analítica del big data en la estrategia y cultura general de la organización, en lugar de verla como un proyecto independiente. libro cubre temas como gestión de datos, calidad de datos, integración de datos, visualización de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y minería de datos. También analiza el papel del big data en la transformación digital y cómo pueden ayudar a las organizaciones a alcanzar los objetivos estratégicos. libro está escrito en un estilo accesible que permite a los lectores que pueden carecer de formación técnica comprender los conceptos presentados. Big Data, Data Mining y Machine arning: la creación de valor para los líderes empresariales y los profesionales es una guía completa sobre cómo utilizar la analítica de big data para el éxito empresarial. Proporciona información práctica y estrategias para aprovechar las oportunidades de big data para impulsar el crecimiento, la innovación y la rentabilidad.

O livro descreve como as organizações podem usar grandes dados para melhorar suas operações, aumentar a eficiência, reduzir custos e criar novas fontes de renda. Ele também aborda problemas relacionados com análises de big data, tais como problemas de privacidade e riscos de segurança, e oferece soluções práticas para resolvê-los. O livro apresenta exemplos reais de sucesso na implementação de grandes dados em vários setores, incluindo saúde, finanças, varejo e produção. Também inclui estudos de caso que mostram a capacidade dos analistas de big data em lidar com problemas complexos de negócios e criar valor para os interessados. Ao longo do livro, o autor enfatiza a importância de integrar os analistas de big data na estratégia e cultura geral da organização, em vez de considerá-la um projeto independente. O livro abrange temas como gestão de dados, qualidade de dados, integração de dados, visualização de dados, análise de previsões, aprendizagem de máquinas e análise inteligente de dados. Ele também discute o papel dos grandes dados na transformação digital e como eles podem ajudar as organizações a alcançar objetivos estratégicos. O livro está escrito em um estilo acessível que permite aos leitores que podem não ter formação técnica compreender os conceitos apresentados. Grandes dados, análise inteligente de dados e aprendizagem de máquinas: criar valor para líderes empresariais e praticantes é uma guia completa para usar os analistas de big data para o sucesso dos negócios. Fornece informações práticas e estratégias para aproveitar as possibilidades de dados maiores para impulsionar o crescimento, a inovação e a lucratividade.

Das Buch untersucht, wie Unternehmen Big Data nutzen können, um ihren Betrieb zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und neue Einnahmequellen zu schaffen. Es befasst sich auch mit Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data-Analysen wie Datenschutz- und cherheitsrisiken und schlägt praktische Lösungen vor, um diese anzugehen. Das Buch bietet reale Beispiele für die erfolgreiche Implementierung von Big Data in einer Vielzahl von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung. Es enthält auch Fallstudien, die die Fähigkeiten von Big Data Analytics bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme und der Schaffung von Mehrwert für Stakeholder aufzeigen. Im Laufe des Buches betont der Autor, wie wichtig es ist, Big Data Analytics in die Gesamtstrategie und -kultur des Unternehmens zu integrieren, anstatt es als eigenständiges Projekt zu betrachten. Das Buch behandelt Themen wie Datenmanagement, Datenqualität, Datenintegration, Datenvisualisierung, Predictive Analytics, maschinelles rnen und Data Mining. Es diskutiert auch die Rolle von Big Data bei der digitalen Transformation und wie sie Unternehmen dabei helfen kann, strategische Ziele zu erreichen. Das Buch ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der es sern, die möglicherweise keine technische Ausbildung haben, ermöglicht, die vorgestellten Konzepte zu verstehen. Big Data, Data Mining und maschinelles rnen: Wertschöpfung für Führungskräfte und Praktiker ist ein umfassender itfaden zur Nutzung von Big Data Analytics für den Geschäftserfolg. Es bietet praktische Einblicke und Strategien, um die Möglichkeiten von Big Data zu nutzen, um Wachstum, Innovation und Rentabilität voranzutreiben.

Książka analizuje, w jaki sposób organizacje mogą wykorzystywać duże dane, aby poprawić swoją działalność, zwiększyć wydajność, zmniejszyć koszty i tworzyć nowe strumienie dochodów. Zajmuje się również kwestiami związanymi z dużą analizą danych, takimi jak kwestie prywatności i zagrożenia dla bezpieczeństwa, i proponuje praktyczne rozwiązania w tym zakresie. Książka dostarcza prawdziwych przykładów udanej adopcji dużych danych w różnych branżach, w tym w dziedzinie opieki zdrowotnej, finansów, handlu detalicznego i produkcji. Obejmuje on również studia przypadków wykazujące siłę analizy dużych danych do rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych i tworzenia wartości dla zainteresowanych stron. W całej książce autor podkreśla znaczenie zintegrowania analizy dużych danych z ogólną strategią i kulturą organizacji, a nie traktowania jej jako projektu we własnym zakresie. Książka obejmuje tematy takie jak zarządzanie danymi, jakość danych, integracja danych, wizualizacja danych, analityka prognostyczna, uczenie maszynowe i eksploracja danych. Omawia również rolę dużych danych w transformacji cyfrowej i jak może pomóc organizacjom w osiąganiu celów strategicznych. Książka jest napisana w dostępnym stylu, który pozwala czytelnikom, którzy mogą nie mieć szkolenia technicznego zrozumieć przedstawione koncepcje. Big Data, Data Mining, and Machine arning: Tworzenie wartości dla liderów i praktyków biznesowych jest kompleksowym przewodnikiem po wykorzystaniu analizy dużych danych do sukcesu biznesowego. Zapewnia aktywne spostrzeżenia i strategie, aby wykorzystać siłę dużych danych do pobudzania wzrostu, innowacji i rentowności.

''

Kitap, kuruluşların faaliyetlerini iyileştirmek, verimliliği artırmak, maliyetleri azaltmak ve yeni gelir akışları oluşturmak için büyük verileri nasıl kullanabileceklerini inceliyor. Ayrıca, gizlilik endişeleri ve güvenlik riskleri gibi büyük veri analitiği konularına bakar ve bunları ele almak için pratik çözümler önerir. Kitap, sağlık, finans, perakende ve üretim gibi sektörlerde başarılı büyük veri benimsenmesinin gerçek dünyadaki örneklerini sunuyor. Ayrıca, karmaşık iş zorluklarını çözmek ve paydaşlar için değer yaratmak için büyük veri analitiğinin gücünü gösteren vaka çalışmalarını da içerir. Kitap boyunca yazar, büyük veri analitiğini kendi başına bir proje olarak ele almak yerine, bir kuruluşun genel stratejisine ve kültürüne entegre etmenin önemini vurgulamaktadır. Kitap, veri yönetimi, veri kalitesi, veri entegrasyonu, veri görselleştirme, tahmini analitik, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca, büyük verilerin dijital dönüşümdeki rolünü ve kuruluşların stratejik hedeflere ulaşmalarına nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyor. Kitap, teknik eğitim almamış olabilecek okuyucuların sunulan kavramları anlamalarını sağlayan erişilebilir bir tarzda yazılmıştır. Büyük Veri, Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: İş Liderleri ve Uygulayıcıları için Değer Yaratmak, iş başarısı için büyük veri analitiğini kullanmak için kapsamlı bir kılavuzdur. Büyümeyi, inovasyonu ve karlılığı artırmak için büyük verilerin gücünden yararlanmak için uygulanabilir içgörüler ve stratejiler sağlar.

يبحث الكتاب في كيفية استخدام المؤسسات للبيانات الضخمة لتحسين عملياتها وزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف وخلق تدفقات إيرادات جديدة. كما يبحث في القضايا المتعلقة بتحليلات البيانات الضخمة، مثل مخاوف الخصوصية والمخاطر الأمنية، ويقترح حلولًا عملية لمعالجتها. يقدم الكتاب أمثلة واقعية على اعتماد البيانات الضخمة الناجح عبر الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة والتصنيع. كما يتضمن دراسات حالة توضح قوة تحليلات البيانات الضخمة لحل تحديات الأعمال المعقدة وخلق قيمة لأصحاب المصلحة. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية دمج تحليلات البيانات الضخمة في الاستراتيجية والثقافة الشاملة للمؤسسة، بدلاً من معاملتها كمشروع في حد ذاته. يغطي الكتاب موضوعات مثل إدارة البيانات وجودة البيانات وتكامل البيانات وتصور البيانات والتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي واستخراج البيانات. كما يناقش دور البيانات الضخمة في التحول الرقمي وكيف يمكن أن تساعد المؤسسات على تحقيق الأهداف الاستراتيجية. الكتاب مكتوب بأسلوب يسهل الوصول إليه يسمح للقراء الذين قد لا يتلقون تدريبًا تقنيًا لفهم المفاهيم المقدمة. البيانات الضخمة وتعدين البيانات والتعلم الآلي: خلق قيمة لقادة الأعمال والممارسين هو دليل شامل لاستخدام تحليلات البيانات الضخمة لنجاح الأعمال. إنه يوفر رؤى واستراتيجيات قابلة للتنفيذ لتسخير قوة البيانات الضخمة لدفع النمو والابتكار والربحية.