一、引言
5月8日，作为受邀嘉宾，参加了Intel与Cloudera在北京中国大饭店新闻发布会，两家公司宣布战略合作，该消息成为继Intel宣布放弃大数据平台之后的另外一个热点新闻。对于Intel的放弃早在预料之中，对于Intel与Cloudera合作也在意料之中，但是没有想到的是居然那么快。壮士断腕的Intel反倒让我看出几分勇气可嘉来，Cloudera的顺势而为，也被我所认同，Intel借助Cloudera的技术能力，Cloudera借用Intel的商务平台，然后彼此合作真的就能够成功？换句话说，就一定能在中国成功吗？倒是需要时间的检验？因为到现在为止，大数据应用其实已经不再只是一个平台问题，而是如何与业务应用相结合的问题。
二、大数据实施的瓶颈
技术能力到业务价值的转化，是当今大数据传统行业实践面临的首要问题，经过这些年的发展大数据平台本身已经相对成熟，已经基本具备生产应用的可能。从实际项目的实践情况来看，成熟的也仅限平台框架本身，应用支撑实施工具层面的匮乏，使得大数据技术的企业应用很难做到如传统SQL技术一样的工程化，易用化。目前大部分厂家将注意力放在平台管理工具的开发上面，如Cloudera manager等，而没有将关注点放到企业实施的工具化，可视化等方面，从而造成了大数据项目在工程化和可交付方面的不足。大数据项目的建设是厂商、开发是厂商、管理是厂商、维护也是厂商，最终用户始终无法接手系统，这是目前比较突出的问题。
技术平台与业务领域的结合，也面临同样的问题。大数据技术的发展，落实到传统企业的业务应用，集中在数据存储、运算平台和数据挖掘等几个方面。因为大数据技术发展和成熟度的原因，大部分企业不具备业务应用在大数据平台上的开发能力，这就需要平台厂商和软件企业来具体实施。以数据中心项目的应用为例，其他因素不考虑，但就围绕数据存储来看，核心的内容在于主题模型、概念模型和逻辑模型的设计，物理模型则只是一个存储实体，则不是业务关注的重点。如果考虑数据的应用，则数据的服务接口，数据访问控制、数据安全则成为一个新的焦点，而非存储设施本身。因此大数据的发展，必须考虑业务领域的特点和实施场景的差异。
三、对IDP&CDH平台的期待
定位为平台厂商，不做垂直应用，但是不代表不去关注用户到底是如何使用大数据平台，用户需要什么样的大数据平台，否则只能是走弯路，弯走路，毕竟脱离用户的产品，是无法评价其好坏的。
