序
根據國際知名諮詢公司麥肯錫的報告顯示：在大數據應用綜合價值潛力方面，資訊技術、金融保險、政府及批發貿易四大行業潛力最高。具體到行業內每家公司的數據量來看，資訊、金融保險、計算機及電子設備、公用事業四類的數據量最大。而以中國為例，金融業大數據的投資規模為第三名，占據了17.5%，由此可看出，無論企業的規模大小及歷史長短，大數據已全面性地走入了各行各業。而根據研究機構國際數據資訊（International Data Corporation, IDC）研究指出，全球資料量正以每年50%的速度成長，其中，又有近90% 的數據是近兩年才出現的，可以看出未來的大數據金融業是一座藏金礦，正等著企業去挖掘、利用，並做出決策。
金融業在大數據上已有許多的應用，舉例來說，透過使用者在網路上的購物行為，能夠結合自身的平臺及業務，為使用者提供信貸業務；又或是透過企業的產業、銷售、財務等情況量化企業的信用額度，並結合大數據做風險評估；也能應用大數據的挖掘，針對人的基本資訊及交易歷史預防與管理詐欺等金融犯罪的行為。
相對於其他資料庫系統或資料採礦軟體，微軟的資料庫系統 Microsoft SQL Server可為使用者的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦針對線上交易處理（OLTP）和資料倉儲提供了內建於合新資料庫的記憶體中（In-Memory）新功能，填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能，尤其在金融領域的應用更是有其長處；處理資料量大且快速同時迅速建立大數據模型。借助這些功能，更能提供企業再處理商業智慧方案的性能與效率。然而要如何充分發揮Microsoft SQL Server 及應用在現實案例中，則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求，我們編寫了這本書，以期在金融實務應用和理論方法之間搭建一座橋梁，讓讀者迅速掌握現在商業智慧的主要內容及其分析技術與技巧。
