序

敏捷數據分析是相對于數據倉庫和BI而言的新一代數據分析的思維框架和工具，相關變革已歷經了一段時間，但就其范圍、深度和影響而言才剛剛開始。新的工具不斷出現，新的名詞也層出不窮，如可視化分析、增強分析等，但數據分析變革的實質在于向敏捷轉變，因為傳統數據倉庫和BI在適應創新業務方面的最大缺點是不夠敏捷。數據分析的敏捷性可以概括為四點：業務導向、由小及大、迭代解析、增強展現。

“業務導向”和“由小及大”體現的是“敏”，具體來說就是為了追求某一業務結果從某一業務問題精確切入；“迭代解析”和“增強展現”體現的是“捷”，具體來說就是從一個小的表征問題，通過維度的試錯和數據集的不斷加載，完成數據探索，提出解決問題的方案。實際上，這里的“敏捷”遠超出了“快”的一般意義，它體現的是敏銳地捕捉到“是什么”并精確描述，進一步簡捷地解析“為什么”并釋義因果關聯。

上述的敏捷數據分析在實際應用中不僅需要思維的改變，還需要快速地完成從探索主題到數據集市的構建，進一步到分析畫布的呈現。同時，底層支撐還需要有低技術門檻的數據集成能力和計算資源的配置能力。閱讀本書可以基于Oracle的ADW和OAC獲得對敏捷數據分析實現能力的導引，也可以對企業數據分析師進行進階指導。

在過去的一年多時間里，史躍東所在的數據和分析團隊在解決許多企業提出的數據分析需求的過程中一起討論、研究和創建了不少敏捷分析的實例。史躍東對數據管理和分析有自己的見解，在團隊研討過程中把業務實例和技術實操結合起來，通過自己的研習形成了本書對ADW+OAC的系統闡述。

我在敏捷數據分析推動團隊研究的過程中，感受到大家對數據管理的熱愛和執著，本書也是作者在敏捷數據分析學習旅程中的一個成果，很高興寫序為謝。

——謝鵬　甲骨文公司副總裁及中國區技術顧問總經理
2021年3月于北京