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

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

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

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.

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!

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.

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.

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

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.

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…

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.