Big Data MBA : La science des données au service des stratégies d'entreprise

Note :   (4,5 sur 5)

Big Data MBA : La science des données au service des stratégies d'entreprise (Bill Schmarzo)

Avis des lecteurs

Résumé:

Les critiques soulignent que le livre de Bill Schmarzo est un guide perspicace sur l'application du big data à la stratégie d'entreprise, loué pour son accessibilité, ses conseils pratiques et sa capacité à transmettre simplement des concepts complexes. Cependant, on lui reproche d'être superficiel pour les personnes expérimentées et d'avoir un contenu mal organisé.

Avantages:

Rédigé par un auteur possédant une connaissance et une expérience approfondies des big data.
Accessible et pratique pour les chefs d'entreprise et les débutants.
Offre des stratégies claires pour intégrer le big data dans la prise de décision de l'entreprise.
Contient des informations précieuses et une approche structurée des big data.
Bien accueilli pour son organisation autour des besoins de l'entreprise.

Inconvénients:

Certains contenus sont perçus comme superficiels ou trop basiques pour des professionnels expérimentés.
Les devoirs proposés sont considérés comme trop évidents.
Les longs exemples sont considérés comme excessifs et nuisibles.
Critiqué pour son manque d'organisation et de qualité rédactionnelle dans certaines sections.
Ne convient pas comme manuel de niveau supérieur.

(basé sur 13 avis de lecteurs)

Titre original :

Big Data MBA: Driving Business Strategies with Data Science

Contenu du livre :

Intégrer le big data dans l'entreprise pour obtenir un avantage concurrentiel et un succès durable.

Big Data MBA apporte un éclairage et une expertise sur l'exploitation du big data dans l'entreprise afin que vous puissiez exploiter la puissance de l'analytique et obtenir un véritable avantage commercial. Basé sur un cadre pratique avec une méthodologie de soutien et des exercices pratiques, ce livre aide à identifier où et comment le big data peut vous aider à transformer votre entreprise. Vous apprendrez à exploiter de nouvelles sources de données sur les clients, les produits et les opérations, associées à des analyses avancées et à la science des données, afin d'optimiser les processus clés, de découvrir des opportunités de monétisation et de créer de nouvelles sources de différenciation concurrentielle. La discussion comprend des lignes directrices pour l'opérationnalisation de l'analyse, la structure organisationnelle optimale et l'utilisation des connaissances analytiques dans l'ensemble de l'expérience utilisateur de votre organisation, tant pour les clients que pour les employés en contact direct avec la clientèle. Vous apprendrez à "penser comme un scientifique des données" en vous appuyant sur les décisions que votre entreprise tente de prendre, les hypothèses que vous devez tester et les prédictions que vous devez produire.

Les acteurs de l'entreprise ne doivent plus céder le contrôle des données et de l'analyse à l'informatique. En fait, ils doivent se faire les champions des efforts de collecte et d'analyse des données de l'organisation. Ce livre est une introduction à l'approche commerciale de l'analyse, fournissant la compréhension pratique dont vous avez besoin pour convertir les données en opportunités.

⬤ Comprendre où et comment exploiter les big data.

⬤ Intégrer l'analyse dans les opérations quotidiennes.

⬤ Structurer votre organisation pour obtenir des informations analytiques.

⬤ Optimiser les processus, découvrir des opportunités et se démarquer des autres.

⬤ Aider les parties prenantes de l'entreprise à "penser comme un scientifique des données".

⬤ Comprendre l'application commerciale appropriée des différentes techniques d'analyse.

Si vous voulez que les données transforment votre entreprise, vous devez savoir comment les utiliser. Le MBA Big Data vous montre comment mettre en œuvre le big data et l'analytique pour prendre de meilleures décisions.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781119181118
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Broché
Année de publication :2016
Nombre de pages :320

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)