[Ulasan] Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques (Thomas Erl) Ringkasan.

Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques (Thomas Erl)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0134291077?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Big-Data-Fundamentals%3A-Concepts%2C-Drivers-%26amp%3B-Techniques-Thomas-Erl.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/affective-neuroscience/id1895141923?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Big+Data+Fundamentals+Concepts+Drivers+amp+Techniques+Thomas+Erl+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/0134291077/

#LimaVbigdata #OLTPdanOLAP #Pemrosesanterdistribusi #BasisdataNoSQL #Pembelajaranmesin #BigDataFundamentals

Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques adalah buku pengantar nonfiksi teknologi yang membahas bagaimana organisasi memahami, merencanakan, dan memanfaatkan data dalam skala besar. Ditulis oleh Thomas Erl bersama Wajid Khattak dan Paul Buhler, buku ini menempatkan big data bukan semata sebagai kumpulan teknologi, melainkan sebagai kemampuan bisnis yang perlu dihubungkan dengan masalah nyata, proses pengambilan keputusan, dan tata kelola. Pembahasannya bersifat vendor-netral, sehingga perhatian tidak terkunci pada satu produk atau platform tertentu. Buku ini menjelaskan istilah dasar, karakteristik data, hubungan big data dengan sistem perusahaan yang telah ada, arsitektur pemrosesan terdistribusi, hingga metode analisis seperti pembelajaran mesin dan analisis teks. Contoh kasus dan diagram sederhana digunakan untuk menjembatani kebutuhan pembaca bisnis dengan pembaca teknis. Tujuan utamanya bukan mengajari pemrograman, melainkan membangun kerangka berpikir agar pembaca dapat menilai kapan big data relevan, data apa yang dibutuhkan, teknik apa yang layak dipilih, dan bagaimana nilainya dapat diukur secara bertanggung jawab.