Greenplum开发团队官方出品《Greenplum：从大数据战略到实践》

大数据一词最早出现于20世纪90年代，作为一个技术术语流行起来则是自2012年。时至今日，该词仍没有统一明确的定义。人们通常从Volume、Velocity、Variety等角度定义大数据，而最吸引大众眼球是 Volume。根据维基百科，自20世纪80年代起，人均存储信息的能力每40个月增加一倍；截至2012年，全世界每天产生2.5艾字节（1018字节）的数据。根据IDC报告预测，全球数据将从 2018 年的 33 泽字节（1021字节）增长到 2025 年的 175 泽字节，其中近 30% 数据需要实时处理。世界正在以前所未有的速度数字化和创造数据。数字化时代到来了，数据时代到来了。

随着数据时代的到来，越来越多的企业和政府开始重视大数据及相关技术。2012年美国政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。美国政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。随后多个政府和组织提出了相应的大数据战略。

然而任何行业的升级发展都不是一蹴而就的。就目前来看，不同企业和组织处于四种不同的数字化和大数据阶段：传统阶段、数字阶段、数据阶段和数学阶段。传统阶段指企业仍然以传统的方式使用软件技术，其主要特点是软件用以支撑企业内部的流程，通常是企业内部的IT部门；数字阶段指企业开始用全新的视角看待和使用软件，软件成为公司主营业务的重要组成部分或者主要组成部分；数据阶段指企业通过全业务的数字化，积累大量的数据，通过数据分析，从数据中获取洞见，反过来促进业务健康发展；数学阶段是指自动化智能化达到了高阶阶段，通过算法和模型的自动优化为公司提供动力，数学算法和模型是公司发展的核心引擎。目前来看，虽然大数据一词已经耳熟能详，可以说是毫无新意，然而大多数企业和组织仍然处于传统阶段或者数字阶段早期。造成这一现象的主要原因之一是人才的匮乏。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。而大数据专业技术人才缺口也达数百万。优秀的专业书籍对缓解这一缺口大有裨益。

目前市面上大数据相关书籍仍然比较欠缺。而已有的大多数书籍要么侧重于大数据思维，要么侧重于某种或者某几种具体的大数据技术。本书立意新颖，涵盖范围很广，从多个角度对大数据及技术进行了介绍。本书横向从商业考量角度介绍了大数据、云计算和人工智能的关系，从高阶数字化战略高度解读大数据战略；纵向从数据处理背后技术推动力的角度，阐述了大数据发展的主要历程及未来趋势；从技术实战角度则详细介绍了如何使用 Greenplum 大数据和机器学习平台实现大数据战略。

Greenplum 是最先进的开源分布式数据库之一，创建于2003年，2010年被 EMC 收购。其技术能力、易用性和丰富的企业级特性，受到了大量用户的欢迎，被广泛的应用于包括金融、保险、证券、通信、航空、物流、零售、媒体、政府、医疗、制造、能源等行业，在国内外有一大批拥趸。2015年开源后更是发展迅速，目前在全球拥有大量的开源用户。主流的云厂商包括腾讯云，都将其列为重要的大数据存储、处理和分析服务之一。

本书作者均为 Greenplum内核开发团队核心成员，在大数据和机器学习行业具有丰富经验，全球视野和技术前瞻性都毋庸置疑。我也有幸和作者团队多次紧密合作，相信他们精心打造的此书可以给读者全新的启发、理念和方法论来迎接大数据和机器学习时代的挑战和机遇。

本书还没有上市，如果想先睹为快，可以扫描文中的二维码进行试读作者原稿，与作者进行互动。