德国将工业4.0上升为民族战略，英国强势推出“英国工业2025战略”；“中国制造2025”发布引起全民轰动，第四次工业科技革命呼之欲出。在这场科技革命中，智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。大量的工业大数据在中国汇集，无疑给中国的智能制造带来好的资源优势。只有充分利用这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板，可以这么说，大数据将是中国搭上第四次科技革命快车的大资本。本书分为3个篇章：导引篇、案例分析篇和专家访谈篇。在导引篇里，本书从利用大数据从解决问题到避免问题、利用大数据预测隐性问题和利用反向工程来重新定义制造等3个方向入手，清晰地阐述了大数据与智能制造的关系。接下来，按照这3个方向，本书引用了17个案例进行详细分析，使读者在接触概念和理论之后，通过真实、有效的案例能够对大数据推动智能制造的发展有一个更加明确和直观的认识。在专家访谈篇中，本书精心策划了由经济学家、学院派教授、媒体人士、企业代表组成的专家访谈团队，使不同背景、不同领域的专家访谈为读者带来不一样的视角。本书适合对大数据、中国制造领域的研究者们阅读，也适合对这些领域感兴趣的社会人士阅读。

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本书跟从大数据和人工智能应用的融合之路，通过分析和解读整个数据驱动智能核心技术，希望能给读者提供一个大数据智能核心技术体系的入门学习和应用参考指南。本书前半部分内容重在核心技术解读：包括大数据智能的概论、大数据智能核心技术体系的多维解读、深度学习关键技术要点的分析，大数据智能应用三段论和敏捷大数据方法论的提出等内容。后半部分内容重在应用实践的探讨，深入分析了当前大数据智能独角兽Palantir、AlphaGo、Watson等核心产品和技术，并从个人学习到工程实践，从企业应用到政府治理，从业务理解到技术选型等多个层面，逐一解读大数据智能技术在学习、应用过程中面临的关键问题、陷阱，并给出参考意见。本书通过核心技术解读帮助读者学习、理解、应用大数据智能，具有重要的参考价值。本书适合的读者包括关注大数据和人工智能相关技术领域的在校学生、个人学习者和研发工程师、技术主管、企业高管、政府管理人员等。

无数据，不AI。而没有统一完整的基础数据资源平台管理，AIOps也无从谈起。基础运维数据资源平台是AIOps的数据基石，也是未来支撑企业数据战略的两大数据平台之一。构建数据平台需要数据治理工作的保驾护航。然而在运维数据治理领域开展数据治理工作尚属空白，缺乏理论体系支撑和值得借鉴的成功经验。本书在分析运维数据治理与传统数据治理的差异化特点基础上，对于数据治理的DAMA理论体系在运维数据管理领域实现了在广义元数据管理、广义数据标准、广义数据模型等理论突破，创造性的提出运维数据模型建设，为运维数据治理构建了体系化理论并提供了具有方法论支撑的完整蓝图。同时，就运维数据平台建设本书也分享了基于数据模型实体库的概要设计，以数据湖为基础，包含运维数据中台建设的架构规划。本书还在工业运维领域略作延展，分析工业运维数据模型的差异化特点，就包括数字孪生、时空数据等关键工业技术为核心的物理融合技术做了介绍，提出了开展智能工业运维的必要内容。

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本书分为四个部分。第一部分介绍大数据战略。其中，第1章将分享作者对于ABC（人工智能、大数据和云计算）之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第2章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。第二部分介绍大数据平台。其中，第3章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题，描述三次整合的背景及影响，介绍选择大数据平台需要考虑的因素，以及为什么Greenplum是理想的大数据平台。第4章为Greenplum数据库快速入门指南。第5章将介绍Greenplum架构的主要特点和核心引擎。第6章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第7章将介绍Greenplum的资源管理以及对混合负载的支持。第三部分介绍机器学习与数据分析。其中，第8章介绍Greenplum的各种过程化编程语言（用户自定义函数），用户可以使用Python、R、Java等语言实现用户自定义函数，还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第9章将介绍Greenplum内建的机器学习库MADlib，数据科学家可以使用内建的50多种机器学习算法基于SQL对数据进行高级分析，并介绍如何扩展MADlib以实现新算法。第10章和第11章将分别介绍Greenplum如何对文本数据和时空数据（GIS）进行存储、计算和分析。第12章将介绍Greenplum丰富的图计算能力。第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中，第13章将介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第14章介绍数据库备份、恢复和迁移。第15章和第16章将分别介绍如何从Oracle和Teradata迁移到Greenplum。

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《大数据》3.0升级精装版，增加作者自序，以及归国以来的演讲、专题——数据是我们新经济的土壤，是我们未来智能社会的土壤，数据可以治国，还可以强国。 美国第一，中国第几？公布官员财产美国是怎么做的，美国能让少数人腐败起来吗？美国式上访是怎么回事？凭什么美国矿难那么少？全民医改美国做得到吗？美国总统大选有什么利器才能赢？下一轮全球洗牌我们世界工厂会被淘汰吗？…… 除了上帝，任何人都必须用数据来说话。 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。 大数据，这一世界大潮的来龙去脉如何？数据技术变革，何以能推动政府信息公开、透明和社会公正？何以促发行政管理和商业管理革...(展开全部)

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