《大数据分析：点“数”成金》以大数据分析的商业及金融价值为主线，对大数据这一崭新领域进行了深入探索。《大数据分析：点“数”成金》以大数据技术的基本概念和演进历程开篇，随后详细介绍了不同类型的数据源及其对企业的重要意义、企业投资大数据技术的成功商业案例、有效利用数据集的必备技能，解析了打造大数据分析系统所需的存储、加工、软件平台及其他构成要素，海量数据的安全工具和技术，系统潜在风险及其规避方法，以及怎样对大数据进行分析并从中提取有价值的可用信息，并详实阐述了如何将大数据融入企业文化等问题。
　　《大数据分析：点“数”成金》不但向读者阐明了大数据分析的重要性，更淋漓尽致地展现了大数据分析的具体过程，从而帮助企业提升智能化水平、解决实际问题、提升利润空间、提高生产率并发现更多的商业机会。《大数据分析：点“数”成金》适合对数据处理、数据挖掘、数据分析感兴趣的企业决策者、技术人员等阅读。

　　2．3数据演化，并未停息
　　相对而言，数据管理在2010年之前是一件繁缛却又简单的事情：有在线交易处理系统来支撑企业业务流程，有运营数据存储来汇集企业交易数据而生成经营报表，更有数据仓库来支持企业经营和战略决策的制定。
　　当前，多数企业的数据每年以400／0～60％的速度增长，这不仅增加了企业的财务负担，也加剧了数据管理的复杂程度。这意味着数据本身的价值正在减损，并逐渐成为很多企业发展中的“鸡肋”——食之无味，弃之可惜。
　　然而，事实却并非如此。不计其数的企业已经在大数据分析中达成了共识：更多的数据，带来更多的价值。如若不信，只需想想大数据分析是如何颠覆性地改变了垂直市场就能明白。
　　举例来说，小型零售商通常通过两种方式收集数据：线上网站交互中收集用户的点击流数据；线下传统的销售点收集会员卡数据。销售信息在以往常被用于“购物篮”分析或是补充库存，但是，现如今许多零售商则更进一步：他们不但挖掘数据来分析顾客的购买行为，还把数据进行标准化处理并屏蔽掉个人信息后分享给企业外部的供货商及内部的仓储部门，从而提高整个供应链的效率。
　　另一个价值发现的例子来自科学领域，在这里大规模的实验产生了用于分析的海量数据。如今，由于“大科学”与“大数据”相伴而行所产生的深远影响，科学界重新界定了如何存储、挖掘和分析数据。大规模实验所产生的数据越来越多，以至于超出了实验室数据中心的储存能力(例如，CERN的大型粒子对撞机每年产生超过l5PB的数据)，于是需要将其快速转移到其他实验室进行处理。这正是一个分布式分析与处理的现实例证。
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第1章 什么是大数据
1.1 数据分析的春天
1.2 价值何在
1.3 琳琅满目的大数据
1.4 不同的数据，统一的处理
1.5 一款开源利器
1.6 入门容易修行难

第2章 大数据为何如此重要
2.1 步入“寻常百姓家”
2.2 披荆斩棘，一路前行
2.3 数据演化，并未停息
2.4 日益复杂的数据和数据分析
2.5 未来就在眼前

第3章 大数据与商业案例
3.1 价值实现
3.2 编纂大数据案例
3.3 大数据：渐入人心
3.4 后起之秀Cassandra
3.5 选择与抉择

第4章 打造大数据团队
4.1 数据科学家
4.2 组建团队的挑战
4.3 明确目标，各司其职
4.4 一切以数据为中心
4.5 成事在“人”
4.6 团队与企业文化
4.7 绩效评估

第5章 大数据源
5.1 猎寻数据源
5.2 确立目标
5.3 大数据源的井喷
5.4 深入探寻大数据源
5.5 挖掘公共数据的“宝藏”
5.6 迈出收获大数据的第一步
5.7 增长无止境

第6章 “组装”大数据
6.1 走出“存储”困境
6.2 搭建平台
6.3 从结构化到非结构化数据
6.4 处理能力
6.5 自建，外包，还是兼而有之？

第7章 安全、合规、审计与保护
7.1 确保大数据安全的务实之道
7.2 数据分类
7.3 保障大数据分析
7.4 大数据及其合规性
7.5 来自智力成果的挑战

第8章 大数据的演进历程
8.1 大数据的新纪元
8.2 今天、明天和未来
8.3 改进算法

第9章 大数据分析的最佳实践
9.1 小处入手
9.2 大处着眼
9.3 避离最差实践
9.4 起步阶段
9.5 异常的价值
9.6 便利与准确
9.7 在内存中处理

第10章 和盘而出
10.1 大数据之路
10.2 观其状
10.3 求其法
10.4 探其道
10.5 大数据可视化
10.6 大数据隐私
附录 支撑材料