第1章 什么是大数据 1
1.1 数据分析的春天 2
1.2 价值何在 2
1.3 琳琅满目的大数据 4
1.4 不同的数据，统一的处理 5
1.5 一款开源利器 6
1.6 入门容易修行难 7
第2章 大数据为何如此重要 9
2.1 步入“寻常百姓家” 10
2.2 披荆斩棘，一路前行 11
2.3 数据演化，并未停息 13
2.4 日益复杂的数据和数据分析 14
2.5 未来就在眼前 15
第3章 大数据与商业案例 17
3.1 价值实现 18
3.2 编纂大数据案例 18
3.3 大数据：渐入人心 20
3.4 后起之秀Cassandra 22
3.5 选择与抉择 23
第4章 打造大数据团队 25
4.1 数据科学家 25
4.2 组建团队的挑战 26
4.3 明确目标，各司其职 26
4.4 一切以数据为中心 27
4.5 成事在“人” 28
4.6 团队与企业文化 29
4.7 绩效评估 30
第5章 大数据源 31
5.1 猎寻数据源 32
5.2 确立目标 33
5.3 大数据源的井喷 34
5.4 深入探寻大数据源 35
5.5 挖掘公共数据的“宝藏” 36
5.6 迈出收获大数据的第一步 37
5.7 增长无止境 39
第6章 “组装”大数据 41
6.1 走出“存储”困境 41
6.2 搭建平台 45
6.3 从结构化到非结构化数据 48
6.4 处理能力 50
6.5 自建，外包，还是兼而有之？ 51
第7章 安全、合规、审计与保护 53
7.1 确保大数据安全的务实之道 54
7.2 数据分类 54
7.3 保障大数据分析 55
7.4 大数据及其合规性 56
7.5 来自智力成果的挑战 61
第8章 大数据的演进历程 65
8.1 大数据的新纪元 67
8.2 今天、明天和未来 70
8.3 改进算法 76
第9章 大数据分析的最佳实践 79
9.1 小处入手 80
9.2 大处着眼 81
9.3 避离最差实践 81
9.4 起步阶段 83
9.5 异常的价值 85
9.6 便利与准确 87
9.7 在内存中处理 87
第10章 和盘而出 93
10.1 大数据之路 94
10.2 观其状 95
10.3 求其法 96
10.4 探其道 97
10.5 大数据可视化 101
10.6 大数据隐私 102
附录 支撑材料 105
· · · · · · (收起)