大数据时代到来。或者至少可以说，它在概念层面上到来了。然而读者朋友，有没有想过数据的核心价值是什么？
是信息量。数据携带的信息量赋予了人们进一步洞察这个复杂世界的可能性。数据是现实世界的快照。通过分析数据，我们可以对世界有更深入，更准确的理解。若我们能越快、越好地理解这个世界，就越有可能在行动中占得先机。
因此各行各业，都开始讲究数据驱动决策。为了更好地利用数据带来的价值，我们开始构建数据分析应用程序，通过搜集、清洗、聚合、存储、分析、学习数据，挖掘出数据的内在价值，以指导行动。然而构建数据分析应用程序是一项艰苦的工程——构建过程中，用户需求在变化，系统负载在增大，数据质量经常难以保证，改动不断甚至困难重重。究竟如何用有限的资源构建出一条真正带来价值的数据流水线呢？
现在你拿在手里的，就是作者给出的答案–一份帮助读者高效构建数据分析产品，以更快更好地洞察这个复杂世界的实践指南。
作者结合自身数据产品构建经验和大量的例子，介绍如何用现代化的工具和平台，如Pig，MongoDB，Python，Elastic Search，D3.js，AWS等等，构建一个完整、可扩展的数据分析应用。读过本书，读者朋友就大概可以知道在构建数据分析应用时可能遇到的问题，遇到某些问题时可以有哪些选择，设计中有哪些陷阱与反模式，以及如何利用开源项目组合出简洁优雅的解决方案。
本书涉及到构建数据分析产品的方方面面，因此：
- 架构师，可以参考书中介绍的技术，改进系统设计和新增特性；
- 数据科学家，可以掌握更多的数据操作工具来处理和展示数据；
- 项目经理，可以认识到该如何构建团队、分解任务，如何使项目开发流程变得更加敏捷，如何向客户和团队设立合理的预期；
- 有志于向全栈方向发展的工程师或者学生，也能够进一步开阔眼界，了解自己熟悉的领域之外的生态系统。
2013年秋天我与本书不期而遇，刚好对书中内容有所涉猎，一时技痒，争取到了与阿里的晓风老师一起翻译的机会。过程中晓风老师悉心指导，初稿完成后又字斟句酌地对译文进行了极为细致的审校和润色，让我受益匪浅。还有张春雨编辑在译作过程中为我们铺桥搭路，之后不断给予我们专业的修改意见，在此一并致以衷心的感谢。
当然，由于译者本身的阅历和水平所限，本书的翻译难免存在疏漏和错误，还请读者朋友不吝指正。
最后，感谢你对本书的兴趣，相信你一定会有所收获。
文中
2014年北京
搁笔之际又想起了一个程序员自嘲的段子——“我不生产代码，我只是Github的搬运工”。大致的意思是现今的程序员，仅仅是利用Github上的开源代码，就可以完成很多任务。读罢本书，感受更深。找到正确的方法和合适的工具，将生产效率提升十倍甚至百倍，并非天方夜谭。