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驾驭大数据 驾驭未来的价值发现之旅
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这不仅是数据爆炸的时代，更是一个大数据爆发的时代。面对大数据的激流，多元化数据的大量涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家和社会都带来了机遇和影响。
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大数据的技术和市场正在快速发展，而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。随着大数据所蕴含价值的激情释放，使得大数据已经成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。但是，面对各种不同的大数据工具和解决方案，到底哪些才是技术核心，并能够带来真正的价值？
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本书作者Bill Franks先生是Teradata天睿公司首席分析官，他将自己和Teradata在数据分析领域的知识和经验进行了总结，并带领我们迈上了大数据价值的发现之旅。我很荣幸率先阅读了本书的中文版，并郑重推荐给大家，同大家一起分享数据价值极致演绎的心得体会。
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大数据的核心
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麻省理工学院管理评论在“通往价值的新道路”研究报告中，总结了“顶尖绩效的公司使用正确分析挖掘方法和工具的使用率，与绩效较低的公司相比，高出了5倍。”美国全国保险公司客户管理副总裁Kathy. Koontz女士指出：“重要的不是数据，而是如何使用数据。企业必须改变它们的经营方式，学会从数据中洞察事实并做出反应，否则数据整理得再有条理，也没什么价值。”政府或企事业单位对于数据的驾驭，从最基本的获取，到整合、治理、分析、探索、汲取智能、采取精确的行动，这种全程能力的建立已经比以往任何时候更为重要。
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所以，数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析。我想强调一点，过去所谓“得数据者得天下”的说法，只是说明了“获取”数据的重要；然而，立身于大数据时代的我们，应该更加专注于数据的核心价值，如何转化和激发它的潜能，赋予它新的生命，创造出更多的业务提升机会，这才是真正的重点所在。
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IDC调研显示，中国的大数据市场未来5年将以51.4％的速度增长。正如书中所言“今天的大数据并非明天的大数据”，帮助政府和企业掌握驾驭大数据的能力就是帮助它们赢得未来。Teradata天睿公司在帮助政府和企业进行大数据分析的过程中，倡导使用已经过无数次验证的IDA方法论，即通过对信息的整合（Integration）、探索（Discovery），并使其转化成行动（Action），最终帮助用户建立制胜未来的核心竞争力。
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大数据的挑战和趋势
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随着大数据浪潮的加速到来，未来5年将成为大数据的全面发展期，将出现产业链的整体繁荣。如何在大数据浪潮的洗礼中确保技术架构、人才、政府和企业战略以及商业模式能够“逐浪潮头”，将更需要积极主动地选择适合的技术、方法论、解决方案和发展策略等。
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环顾整个市场，我们在某些领域取得了突破性发展，但仍然面临着大量挑战。例如，研发分析各种多元结构化数据的高效技术，提高大数据分析的易用性，让大数据分析技术实现“开箱即用”，使得数据分析成为政府和企业建立核心竞争力的关键途径。技术创新永无止境，面对快速增长的大数据，我们还需要处理“更大的数据”，激活“各种渠道、各种结构、过去、现在甚至未来的数据”的更大价值。
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驾驭大数据就是驾驭未来
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本书作者Bill Franks先生奉献出自己的智慧、见解和实践经验，帮助武装我们的思想和技能。
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无论你是首席技术官、首席信息官和首席营销官，还是想成为更加优秀的业务分析师，本书将告诉你如何整合数据、探索数据，并转化为行动，并最终带来业务价值。书中不仅介绍了分析流程的演进、方法论、分析团队的组建，还有对建立分析文化的深入探究。我相信本书将成为大家应对大数据来袭的最佳工具书，成为你驾驭未来的技术指南，帮助你成为赢得蓝海的真正王者。
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最后，我要感谢本书的原著作者Bill Franks，感谢几位先期读者在百忙中为本书写下真知灼见的书评，感谢为中文版出版做出贡献的人民邮电出版社的领导、编审和各位译者，感谢Teradata天睿公司的技术和市场团队付出的日日夜夜，请相信你们的努力将会在我们的数据价值发现之旅中绽放精彩。
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辛儿伦
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Teradata天睿公司大中华区首席执行官
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2012年12月12日
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驾驭大数据 序言
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无论你是否喜欢，大量的数据都会在不久的将来涌入你的生活。也许它现在已经出现在你的生活中了，也许你已经与它们打了一段时间交道—例如，试图解决这些数据的存储问题以便后续的访问，处理错误和缺陷，或者将这些数据进行结构化分类。或许你现在准备通过分析庞大的数据集提炼出一些有价值的数据，进而从中得到一些关于你的客户、业务或者你的企业所处商业环境的信息。或许你还没有到这一步，但是你已经意识到了数据管理的重要性。
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无论你属于上述哪种情况，你都找对了地方。正如Bill Franks所说，在不久的将来，不仅会有大数据，还会有许多关于大数据的书籍。但是，我觉得这本书不同于其他的大数据书籍。首先，该书是这个领域的先驱者。最重要的是，它与其他书籍侧重的内容有所不同。
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很多大数据的书籍侧重于大数据管理：如何将大数据存储到数据库或者数据仓库中，或者如何将非结构化数据进行结构化和分类。如果你发现自己阅读到了很多关于Hadoop、MapReduce或者其他关于数据仓库方法的内容，那么你可能已经遇到了，或正在寻找一本“大数据管理（BDM）”的书籍。
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当然，大数据管理是一项重要的工作。无论你有多少何种质量的数据，如果你不能将它们按照某种便于访问和分析的格式存储到一个环境中，那么你就无法体现出这些数据的价值。
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