Big data @ work : dispelling the myths, uncovering the opportunities / Thomas H. Davenport

Livre

Davenport, Thomas H. (1954-....). Auteur

Edited by Harvard Business School Publishing. Boston - 2014

This book will help you understand: (1) Why big data is important to you and your organization, (2) What technology you need to manage it, (3) How big data could change your job, your company, and your industry, (4) How to hire, rent, or develop the kinds of people who make big data work, (5) The key success factors in implementing any big data project, and (6) How big data is leading to a new approach to managing analytics. With dozens of company examples, including UPS, GE, Amazon, United Healthcare, Citigroup, and many others, this book will help you seize all opportunities--from improving decisions, products, and services to strengthening customer relationships. It will show you how to put big data to work in your own organization so that you too can harness the power of this ever-evolving new resource.

Vérification des exemplaires disponibles ...

Se procurer le document

Vérification des exemplaires disponibles ...

Suggestions

Du même auteur

Working knowledge : how organizations manage what they know / Thomas H. Dav...

Livre | Davenport, Thomas H. (1954-....). Auteur | 2000

Competing on analytics : the new science of winning / Thomas H. Davenport a...

Livre | Davenport, Thomas H. (1954-....). Auteur | 2007

The AI advantage : how to put the artificial intelligence revolution to wor...

Livre | Davenport, Thomas H. (1954-....). Auteur | 2018

La 4ème de couverture indique : "In The AI Advantage, Thomas Davenport offers a guide to using artificial intelligence in business. He describes what technologies are available and how companies can use them for business benefits ...

Du même sujet

Analyse textuelle avec R / Mónica Bécue-Bertaut

Livre | Bécue-Bertaut, Monique. Auteur | 2018

Cet ouvrage présente les méthodes statistiques multidimensionnelles applicables à l'analyse d'un corpus de textes, que l'on appelle plus brièvement analyse textuelle. Le contenu correspond à un cours spécialisé destiné à un large ...

Data science / John D. Kelleher and Brendan Tierney

Livre | Kelleher, John D. (1974-....). Auteur | 2018

Practical statistics for data scientists : 50+ essential concepts using R a...

Livre | Bruce, Peter C. (19..-....). Auteur | 2020 - 2nd edition

"Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of thi...

Les big data : un art de la décision / Églantine Schmitt

Livre | Schmitt, Églantine. Auteur | 2020

L’exploitation de grandes masses de données numériques n’est jamais une activité purement technique. Elle requiert en effet d’adopter une approche interprétative et exploratoire, bien connue des sciences humaines, pour rendre inte...

La confiance numérique : travaux de la Chaire sur la confiance numérique / ...

Livre | Giudicelli, André (1959-....). Directeur de publication | 2022

La confiance numérique rend compte des travaux de la Chaire sur la confiance numérique qui se sont déroulés à Corte entre septembre 2018 et octobre 2020, dans le cadre d'une collaboration entre l'Équipe méditerranéenne de recherch...

Apprenez à programmer en Python / Vincent Le Goff

Livre | Le Goff, Vincent (1988-....). Auteur | 2019 - 3e édition

"Vous n'y connaissez rien en programmation et vous souhaitez apprendre un langage clair et intuitif ? Python est fait pour vous ! Vous découvrirez dans ce livre, conçu pour les débutants, tout ce dont vous avez besoin pour program...

Chargement des enrichissements...