Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных; Альпина Диджитал, 2020

Просто, понятно, без длинных отступлений и туманных рассуждений на отвлеченные темы. Книга, которую хочется перечитывать. Жалею, что не прочла раньше.

В условиях повальной цифровизации всего и вся наконец кто-то начал задавать неудобные вопросы..Очень необычная теория. Оригинально, познавательно и на понятных примерах рассказано где «обитает» информация, по каким правилам движется в сети и реально ли полностью извлечь собственные данные из всемирной паутины (и разумно ли это).

Если любите математику и теорию вероятности, книга точно вас развлечёт. Особенно в голову запал принцип работы с тёмными данными, ближе к концу книги. Людям со стороны может быть интересно прочитать её как путеводитель в мире современного интернета и облачных данных. Сразу вспоминаю недавний «слив» личных данных россиян и общую беспомощность людей в таких вопросах. После прочтения книги где-то станет менее страшно, а где-то наоборот)

Книга-топ. Достаточно простая, чтобы не считать её академической литературы. Но на весьма сложную и специфическую тему. Напоминает концепцию безмасштабных сетей, но уже в более практическом, конкретном смысле.

Книга может показаться немного сложноватой, но она того стоит. Ещё рекомендую книгу «Формула» Барабаши, подобного плана. Как статистика и информатика поможет увидеть важные или опасные закономерности в повседневности.

Готовьтесь, будет много цифр. Но прочитать это нужно всем, кто задействован в продажах или занимается распространением своего/чужого творчества. Из приведённых теорий и алгоритмов можно начать интуитивно понимать любые механизмы распространения и хранения данных.

Мы живем в мире в котором, казалось бы, уже есть бесчисленное множество информации и знаний о каждом из нас. Но на самом деле существует иная сторона – Dark Data – «темные данные», которые хранятся, но нигде не используются! Простой пример – при текущем уровне развития искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и Интернета вещей (IoT), объём хранимых в мире Dark Data через пять вырастет в 5 раз – до 91 зеттабайт при условии что общий объем Big Data будет составлять по оценкам IDC 175 зеттабайт. На разных примерах Дэвид Хэнд показывает необходимость в идентификации и выявлении этого огромного океана данных, их классификации, а так же изменения политик обработки таких данных. Острая необходимость в этом связана хотя бы с тем что
  "для поглощения выбросов углекислого газа, связанных с хранением «темных данных», потребуется 7 500 000 акров леса (3,0 млн гектаров)" (c)

Михаил Панкратов, спасибо вам, что нашли время и не поленились написать такой толковый отзыв.

Просмотр других отзывов вызывает некоторое недоумение. Эти комментаторы точно читали книгу?
Итак, о чем же книга: эта книга написана президентом Британского Королевского Статистического Общества, и основная ее тема это теория вероятности и математическая статистика. Целевая аудитория – те кому нравится творчество Талеба, Млодинова, Мобуссина и других сходных авторов.
Из того, что я читал, похоже на книгу «Как лгать при помощи статистики» Дарелла Хаффа. Но гораздо глубже и современнее конечно.
В книге разбираются такие вопросы как, например, что делать если в социологическом опросе часть респондентов вообще не ответили на вопросы? Можно их просто не учитывать? (спойлер: нет, нельзя) Ну или как поступать, когда при испытаниях нового лекарства часть испытуемых по собственному желанию вышли из программы досрочно. Можно их просто вычеркнуть, как будто их и не было никогда? (спойлер: снова нет). Вот это и есть те самые «темные данные» которым посвящена книга.
Эта книга НЕ ПРО приватность и сохранность личных данных в интернете. Этот вопрос пару раз упоминается но совершенно мимоходом.
Также эта книга НЕ ПРО Big Data. Все что рассматривается тут это структурированные данные полученные от агентств вроде министерства здравоохранения или в ходе, скажем, клинического эксперимента. Big Data это обработка естественного языка, изображений, звука и видео контента. В книге про это нет ничего или почти ничего.
Этические вопросы сбора данных о людях по большей части тоже лежат за пределами данной книги. Тоже пара упоминаний вскользь о том, что такая проблема в принципе есть – не более того. Так что книга НЕ ПРО это тоже.
Ближе к самой книге: первая половина, на мой взгляд, написана просто отлично. Очень интересно, много классных вопросов и примеров. Все по теме. Вторая половина, к сожалению, огорчает. Автор начинает слишком сильно растекаться мыслями. Получается повествование просто обо всем и в результате ни о чем одновременно. Он пытается охватить сразу и астрофизику и биржевые махинации и медицинские вопросы и вообще все. В итоге повествование теряет фокус, становится расплывчатым и неконкретным.
Было бы лучше, если бы автор пошел не в ширь, а в глубь. То есть более глубоко рассмотрел поднятые им же самим вопросы. Почему промахивались социологические опросы касательно победы Трампа? Почему статистические органы рапортуют аномально низкие показатели инфляции хотя потребители отмечают повышение цен? А промахи опросов касательно брексита? Вот где не мешало бы покопаться в темных данных.
А как насчет проблем с кредитным скорингом перед кризисом 2008 года? Как получалось, что множество заемщиков невероятно низкого качества получило такие объемы кредитов? Я изучал вопрос более глубоко и знаю, что тут тоже не обошлось без изрядной доли темных данных.
В общем, за первую половину книги 5 звезд, а за вторую половину две. В итоге в среднем 3,5 звезды, которые я округлил в пользу автора до 4. Почитать все же стоит.

Я уже давно понимал и учитывал темные данные в своих отчетах и общении с бизнес-заказчиками, а теперь есть хорошо структурированная и полезная книга, которую можно рекомендовать всем.
Считаю, что эту книгу обязательно должны прочесть все аналитики и те, кто работает с отчетами.