在业务决策中利用数据已经不是什么新鲜做法。曾几何时，“基于数据的决策”的含义可能是发现平面广告与销售额高于平日的个别渠道之间的联系。企业会竭力利用他们可以获得的任何数据。

现在，数据无处不在。来自数十亿用户的数据形式各异,以令人目眩的速度从联网设备涌入。大数据通常意味着机会，不过只有结构合理,能游刃有余地处理大数据的体量与多样性的企业才能抓住这种机会。对其他企业而言,数据洪流可能反而是一种风险：无法利用潜藏的洞察信息,无法满足客户需求，并且总是要在不明就里的情况下做决策。

有两个因素使得当前的格局有别于以往。第一个是数据源扩展到数十亿用户和设备，造成数据的体量和多样性急剧提升。第二个是用户需要即时获取优质的数据和分析信息。这两个因素都使得公司更加迫切地需要改进数据管理方式。此外，许多云计算服务的成本和性能已达到一个临界点，使得每家公司都能运用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术。

虽然数据的价值已广受认可，但将现代数据策略付诸实践的公司尚且为数不多。本指南以原创研究成果及 Google 在云技术领域所做的贡献为基础，旨在帮助 IT 和业务主管实施以云为导向的现代数据管理策略。在每个部分中，我们将分别介绍可帮助公司将庞大而复杂的数据资源转化为实用业务洞见的各种技术。

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白皮书：面向首席信息官的数据分析与机器学习指南