接下這本翻譯的時(shí)候，我的目標是做到110%的好。因為作者畢竟不如我們每天在一線(xiàn)與數據廝殺搏斗，其愛(ài)其恨都更深刻。特別地，我們可以為中文的讀者補充很多中國的例子和參考資料。很遺憾，我們最終只做到了90%，應該補充的一些材料還沒(méi)有整理好，遣詞造句也多有生硬疏忽之處。如果再給我一個(gè)月的時(shí)間，就可以有我預想的110%甚至120%。為什么現在把這個(gè)版本呈現給諸位呢？一是因為我們的努力使得本書(shū)中譯本的出版和英文原版完全同步，單從獲取知識的角度講，我們一點(diǎn)不比美國的讀者慢！二是我相信作者在書(shū)中的一個(gè)重要觀(guān)點(diǎn)，就是大數據時(shí)代，要允許一點(diǎn)點(diǎn)的錯誤和不完美，因為效率可能更加重要！留下一些可供提高的地方，也使得我們的每一次印刷，都能夠與以前有所不同。
    這本書(shū)是200%的好，因此90%的譯本也絕對值得一讀。作者首先拋出了大數據時(shí)代處理數據理念上的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果；接著(zhù)從萬(wàn)事萬(wàn)物數據化和數據交叉復用的巨大價(jià)值兩個(gè)方面講述驅動(dòng)大數據戰車(chē)向前滾動(dòng)在材質(zhì)和智力方面的最根本動(dòng)力；最后，作者冷靜描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境、數據安全隱私、信息公正公開(kāi)等等問(wèn)題。
    國內最近也出版了一些大數據方面的著(zhù)作，可以和本書(shū)互為補充。鄭毅的《證析》對于數據通過(guò)交叉復用體現的新價(jià)值、大數據戰略在企業(yè)和政府執行層面的流程以及大數據科學(xué)家這一新職位和圍繞這個(gè)職位的能力和責任給出了最深刻最具體的描述；子沛的《大數據》對于數據的公正性、公平性以及信息和數據管理等方面理念、政策和執行的變化，特別是美國在這方面的進(jìn)展，給出了完整的介紹；蘇萌、林森和我合著(zhù)的《個(gè)性化：商業(yè)的未來(lái)》則對大數據時(shí)代最重要的技術(shù)，個(gè)性化技術(shù)，以及與之相關(guān)的新商業(yè)模式給出了從理念到技術(shù)細節的全景工筆�？偟膩�(lái)說(shuō)，這三本書(shū)都針對本書(shū)的某一局部給出了更深刻的介紹和洞見(jiàn)，也各有明顯超出本書(shū)的優(yōu)點(diǎn)，但三本之和也無(wú)法囊括本書(shū)的菁華，亦缺乏本書(shū)的宏大視野。
    簡(jiǎn)單地說(shuō)，這本書(shū)好在三個(gè)地方。一是觀(guān)點(diǎn)擲地有聲，絕非主流媒體上若干討論的簡(jiǎn)單匯總和平均，更不是一個(gè)宏大概念面前曖昧的叫好聲。讀者可能對其中一些觀(guān)點(diǎn)不認同，但是讀完之后不可能一個(gè)都記不住。二是觀(guān)念高屋建瓴，作者試圖從很多實(shí)例和經(jīng)驗，包括歷史事件中萃取出普適性的觀(guān)念，而不僅僅是適用于幾個(gè)特定情況下的案例分析。三是例子豐富翔實(shí)，不大的篇幅包括了上百個(gè)學(xué)術(shù)和商業(yè)的實(shí)例。三點(diǎn)近乎完美地結合起來(lái)，體現了作者駕馭大問(wèn)題的能力和豐富的知識，以及，可能更重要地，作者渴求立言立說(shuō)的野心！所以說(shuō)，這本書(shū)絕對不是一堆枯燥的綱要，更不是一本巨厚的雜志。
    我在這里拼命叫好，是為了更多賣(mài)這本書(shū)，不代表作者的所有觀(guān)點(diǎn)都是絕對真理。舉個(gè)例子，我本人對于大數據時(shí)代“相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”這個(gè)觀(guān)點(diǎn)就不認同。有了機器學(xué)習，特別是集成學(xué)習，我們解決問(wèn)題的方式變成了訓練所有可能的模型和擬合所有可能的參數——問(wèn)題從一個(gè)端口進(jìn)去，答案從另一個(gè)端口出來(lái)，中間則是一個(gè)黑匣子，因為沒(méi)有人能夠從成千上萬(wàn)的參數擬合值里面讀到“科學(xué)”，我們讀到的只是“計算機工程”。與其說(shuō)大數據讓我們重視相關(guān)勝于因果，不如說(shuō)機器學(xué)習和以結果為導向的研究思路讓我們變得這樣。那么大數據是不是都這樣了，其實(shí)很多時(shí)候恰恰相反。想想瑞士日內瓦的強子對撞機，我們在上面捕獲了人類(lèi)有史以來(lái)最大規模的單位時(shí)間數據。我們是希望找到或者驗證某種相關(guān)關(guān)系嗎？不是！我們試圖回答地，正是人類(lèi)所能問(wèn)出的最偉大的關(guān)于因果聯(lián)系的問(wèn)題：希格斯玻色子是否存在，我們的宇宙是否有可能用標準模型刻畫(huà)？這個(gè)問(wèn)題的最終答案，將打破人和神的界限！認為相關(guān)重于因果，是某些有代表性的大數據分析手段（譬如機器學(xué)習）里面內稟的實(shí)用主義的魅影，絕非大數據自身的訴求。從小處講，作者試圖避免的“數據的獨裁”和“錯誤的前提導致錯誤的結論”，其解決之道恰在于挖掘因果邏輯而非相關(guān)性；從大處講，放棄對因果性的追求，就是放棄了人類(lèi)凌駕于計算機之上的智力優(yōu)勢，是人類(lèi)自身的放縱和墮落。如果未來(lái)某一天機器和計算完全接管了這個(gè)世界，那么這種放棄就是末日之始。
    蘇珊·朗格在《哲學(xué)新視野》一書(shū)中說(shuō)：“某些觀(guān)念有時(shí)會(huì )以驚人的力量給知識狀況帶來(lái)巨大的沖擊。由于這些觀(guān)念能一下子解決許多問(wèn)題，所以，它們似乎將有希望解決所有基本問(wèn)題，澄清所有不明了的疑點(diǎn)。每個(gè)人都迅速抓住它們，作為進(jìn)入某種新實(shí)證科學(xué)的法寶，作為可以用來(lái)建構一個(gè)綜合分析體系的概念軸心。這種‘宏大概念’突然流行起來(lái)，一時(shí)間把幾乎所有的東西都擠到一邊�！边@段話(huà)通常被認為是對當時(shí)“存在主義”和“精神分析法”這類(lèi)萬(wàn)能概念的善意批評，而如今特別適合作為一盆冷水潑在那些沒(méi)有任何深刻理解，卻月月日日分分秒秒穿行于各種“大數據嘉年華”的投資人、媒體人和創(chuàng )業(yè)者。希望本書(shū)給予各位的是一些實(shí)實(shí)在在的知識和思考，并且喚起各位安靜思索相關(guān)問(wèn)題的心境。大數據是一個(gè)很重要的概念，代表了很重要的趨勢，但我不希望它成為一種放之四海皆準的萬(wàn)能概念——因為越是萬(wàn)能的，就越是空洞的！人類(lèi)學(xué)家吉爾茲在其著(zhù)作《文化的解釋》中曾給出了一個(gè)樸素而冷靜的勸說(shuō)：“試圖在可以應用、可以拓展的地方，應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方，就停下來(lái)�！蔽蚁�，這應該是所有人面對一個(gè)新領(lǐng)域或新概念時(shí)應有的態(tài)度。
    大數據的道路上沒(méi)有戈多，我們已經(jīng)在路上，晃晃悠悠。人類(lèi)的自由意志和諸神之下的尊嚴，會(huì )在這條道路上異化甚至消逝嗎？極目遠眺，不知道世界的盡頭，是否是一個(gè)冷酷的仙境！諸位為之奮斗吧，而我只想，做一個(gè)，麥田里的守望者。
    以為序。