ZDNet至顶网软件频道消息：在刚刚过去的2014年，不懂点儿大数据，都不好意思跟别人打招呼。但是与大数据概念的持续火热相比，我们发现真正落地的大数据应用并没有想象得那般多，造成这一局面的原因是什么？带着这个疑问，记者采访了专注于数据集成业务的软件提供商Informatica中国区的几位资深技术专家，就大数据的思维、技术和发展等问题与他们进行了深入探讨。
Informatica技术团队全家福。其中Informatica公司大中国区首席产品顾问但彬（右二）、Informatica公司中国区首席技术顾问杜绍森（右三）、Informatica中国区资深技术顾问孙大山（左二）接受记者采访。
在Informatica公司大中国区首席产品顾问但彬看来，之所以大数据雷声大雨点小，原因在于包括国外在内的很多大数据案例、大数据故事无非是商务智能（BI）、数据仓库（BW）概念的改头换面，只是新瓶装旧酒而已。就如数据仓库一样，建设了近20年才让每个企业真正承认其价值，大数据也不能期望很快就获得成功，需要一个时间上的沉淀。另外，我们也要接受大数据项目的失败率。仍然以数据仓库建设为例，几年前很多报告都显示会有80%的失败率，大数据也会如此，但是失败对后来的成功也有着借鉴意义。
大数据的“大”在过去一段时间内困扰着很多人，似乎只有数据量足够大才能称之为大数据。所幸这一认识误区已经被大多数人所跨越了。但是但彬告诉记者，从对大数据的认识来说，现在还有这样一个错误认识，似乎大数据与精确必须划等号。“这一认识来源于以往。以前由于可获得的数据量比较小，为此我们必须尽量准确的记录下所获得的所有数据，做出KPI供领导参考，采样过程的精确度被放在重要的地位。显然，这种对精确性的执着是信息缺乏时代的产物。”在大数据时代，但彬认为数据的收集问题不再成为困扰，采集全量的数据成为现实，但海量数据的涌现一定会增加数据的混乱性且造成结果的不准确性。“针对这一趋势，我们要接受数据的不精确性，可能有10%的数据是精确的就够了，我们更要看重的是数据的相关性，这才是真正的大数据思维。”
具体到大数据思维，另一个很重要的因素在于接受大数据的不成熟性。虽然大数据早已不像数据仓库一样是从无到有，但是即使是从有到更好，也要经历一个过程，但斌认为可能会用到10-15年。
在这个大数据从不成熟到成熟的演进过程中，必须认识到大数据不是一个纯技术问题，它会包含很多管理、业务方面的内容。并不是说购买了一套数据挖掘工具，组建了一个Hadoop环境就能称为做了大数据。除了设备、技术上的投资，企业还需要从组织架构、人员意识、管理方式、企业文化等方面都有转变。大数据的前期准备工作很多，这是一种思维上的全面变革。
针对这一趋势，越来越多的企业其实已经认识到大数据建设并非IT部门的事情，我们需要的是既懂IT、又懂业务的人才，这也是数据科学家出现的原因所在。一个企业内部的数据集成或者数据质量管理工作是否有价值，在于面对的是否是有效的数据应用和使用者，他们就是数据科学家，只有他们有效的获取和利用了这些数据，才能发挥数据的最大价值。
对于当前企业来说，做大数据，90%的企业都不可能实现放烟花式的很炫的效果，他们首先还是要踏踏实实地解决数据整合、数据质量和主数据管理等问题，而这些恰恰是Informatica公司的核心竞争力所在，也是多年来Informatica所专注的业务。目前Informatica已经有了11个方面、30多小项的解决方案。Informatica数据集成平台提供了将数据转化为可信、可行且可靠的信息资产所需的全部功能，可以随时随地集成任何的数据碎片、控制企业内或“云中”数据、高速传送数据、与合作伙伴共享数据、查找并解决数据质量问题、给予您凭借数据主动采取行动的能力、创建针对最重要数据资产的可靠视图等等，这些技术组合能够天衣无缝地配合运作，且可通过有效利用硬件基础设施来降低总体拥有成本，实现更精细化数据管理。
2014年，Informatica数据安全方案因满足市场热点需求而成为业务增长较快的单元。而另一种市场需求很大的是数据归档类方案。企业经过几年发展，积累了大量历史数据希望存档，Informatica提供了一些运算、存储等系列新技术，能够对历史数据进行归档、留存及分析，实现全生命周期数据的管理。
在大数据时代，有人会说Informatica是幸运儿，赶上了好机会，但事实上一直专注于数据集成业务的Informatica并没有变，依旧专注于如何用好数据、如何发挥数据最大价值。你不需要去适应时代，只需要真正去满足用户的需求，这才是成功的关键。
