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但仅仅是大数据管理方面的知识还不能让你走得更远。为了让这些任意大小的数据变得有价值，你不得不自己分析和操作这些大数据。正如传统的数据库管理工具不能自动地分析来自传统系统的交易数据一样，Hadoop和MapReduce也不能自动解释来自网站、基因图谱、图像分析或者其他大数据源的数据的含义。即使在大数据时代到来之前，许多从事数据管理多年（甚至是几十年）的组织也没能从它们的数据中获取到便于分析和决策的有价值信息。
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在我看来，这本书将重点放对了地方。它主要是关于大数据的有效分析，而不是大数据管理本身。它从数据开始，所有的内容均围绕如何做整体决策，如何构建卓越的数据分析中心，以及如何构建数据分析文化等主题。你也会发现一些大数据管理中提到的内容，但该书内容的主体仍是关于如何利用输入数据生成、组织、配置和执行数据分析。
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或许你还没有意识到，分析在今天的商业领域中是一个很热门的话题。这本书将主要围绕公司如何利用分析进行竞争，我在该领域的著作和论文一直是我所有著作中最热门的内容。关于分析的会议也在各地不断涌现。大的咨询公司，例如，Accenture、Deloitte和IBM已经在该领域积累了大量经验。许多公司、公共服务部门甚至非营利机构都已经将分析作为一个优先的战略。现在人们对大数据非常感兴趣，但是重点仍应该放在如何组织这些数据并使得它们便于分析，进而影响决策和行动。
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Bill Franks独创地将讨论重点放在大数据和分析的交集上。与其他数据仓库和数据应用供应商相比，他所在的公司Teradata，在数据分析及从中提取商业价值的领域，一直都表现出了最高的专注程度。尽管Teradata最被人们熟知的是其企业数据仓库工具，但是这些年来，它也提供了一系列的分析应用工具。
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在过去的一些年中，Teradata为了开发面向大数据的高度可扩展的分析工具，已经和领先的数据分析软件供应商SAS建立了紧密的联系。这些工具通常是数据仓库环境的嵌入式分析工具，并针对大量数据分析应用，例如，实时欺诈检测和大规模客户购买倾向评分。Bill Franks是Teradata的首席分析专家，因此有机会了解大规模分析和库内处理的理念和专业知识。如果讨论这个主题，可能没有比Bill Franks更好的人选了。
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那么，本书还提供了哪些特别有趣且重要的内容呢？以下是关于本书重点的简要介绍。
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■ 第1章概述了大数据的相关概念，还解释了“数据的大小并不总是最重要的”这个观点。事实上，在整本书中，Franks指出了许多大数据其实并没有用，如何过滤掉无效的数据才是真正重要的。
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■ 第3章是对大数据源的综述，将大数据源进行了创造性和有价值的分类，且非常全面。该书第2章介绍了网络数据及其分析，对希望了解在线用户行为的企业和个人会很有帮助。这部分内容绝不仅仅是一般的面向网页分析的报表。
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■ 第4章致力于介绍分析可扩展性的演进，这部分内容为您提供了一个大数据和分析技术平台的全新视角。可以肯定的是，你在其他地方都未曾看到过这部分的内容。该章也讲述了最新的技术，例如，MapReduce，并讨论了大部分大数据分析工作都需要一个混合的环境。
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■ 该书包含了一部分关于如何生成和管理分析数据环境的最新内容，这也是在其他地方看不到的内容。如果你想要了解最新的关于“分析沙箱”和“企业分析数据集”内容（这对我来讲也是全新的内容，但是现在我知道了它们是什么以及它们的重要性），那么你可以在第5章中找到答案。本章还包含了一些关于对管理系统和处理流程进行建模和评分的重要信息。
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■ 第6章讨论了目前常用分析软件工具的类型，包含开源包R。虽然很难找到关于这些不同分析环境优缺点的评价，但是本章中你将读到这些分析。最后，本章讨论了一些组合和简易分析的方法，以便于像我这样的非技术人员理解。
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■ 该书的第三部分从技术角度给出了在分析中和企业管理方面的建议。同时，选取的角度也是很合理的。例如，我特别喜欢第7章中关于制定决策和发现问题的部分。许多分析专家进行分析时都没有考虑一个更大的问题—这些问题是如何产生的。
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■ 近来有人问我，关于分析文化内容的描述是否超出了本书的范畴。我回答说，在我读Franks所写的第四部分之前，我并不知道这个问题的答案。他将分析文化和创新文化联系在了一起，这一点我非常喜欢，并且以前从未见到过此类内容。
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尽管这本书并没有避开技术话题，但它以一种直接和解释性的方式对它们进行了描述。这使得本书适合更广泛的读者，包括那些技术背景有限的读者。Franks使用数据可视化工具的论述借以概括整本书的基调和视角：“简单即是最好的。仅当必要时，再把它变得复杂。”
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如果您的企业打算进行分析工作—毫无疑问你将需要解决很多在这本书中所涉及的问题。即使你不是一个技术人员，你也需要熟悉一些关于构建企业分析能力所涉及的内容。如果你是一个技术人员，你将学习到分析中人性化的一面。如果你正在书店或者通过“搜索本书内容”浏览本书的前言部分，那么买下这本书吧。如果你已经买了这本书，那就赶快行动起来，阅读它吧！
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Thomas H. Davenport
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信息、技术与管理领域杰出教授，美国巴布森学院
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联合创始人、研发总监，国际数据分析研究所
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驾驭大数据 前言
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你收到一封邮件，邮件中提供了一套个人电脑的报价。而你几个小时前刚刚在这家零售商的网站上搜索过电脑的信息，似乎它们已经读出了你的想法……当你驱车前往这家商店购买这套个人电脑时，你路过了一家咖啡店，你看到了这家咖啡店的一条折扣信息。你获知由于你刚来到这片区域，你可以在未来20分钟内享受10％的折扣……
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在你享用咖啡的时候，你收到了一家制造商关于某产品的道歉，而你昨天刚刚在你的Facebook主页和这家公司的网站上抱怨了它们的产品……
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最后，当你回到家之后，你又收到了一条关于购买你最喜欢的在线视频游戏升级装备的信息。有了这些装备，你才能顺利通过某些曾经苦苦挣扎的关卡……
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听起来很疯狂吗？难道这些事情只有在很远的未来才发生吗？不，这些场景都是我们今天可能见到的！大数据、高级分析、大数据分析，似乎今天你已经逃脱不了这些术语了。无论在哪里，你都会听到人们在讨论大数据和高级分析，看到关于它们的文章或是宣传推销它们。好了，现在你也可以将这本书加入关于它们的讨论中了。
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