在剛剛過去的2014年，不懂點兒大數據，都不好意思跟別人打招呼。但是與大數據概念的持續火熱相比，我們發現真正落地的大數據應用并沒有想象得那般多，造成這一局面的原因是什么？帶著這個疑問，記者采訪了專注于數據集成業務的軟件提供商Informatica中國區的幾位資深技術專家，就大數據的思維、技術和發展等問題與他們進行了深入探討。
Informatica技術團隊全家福。其中Informatica公司大中國區首席產品顧問但斌（右二）、Informatica公司中國區首席技術顧問杜紹森（右三）、Informatica中國區資深技術顧問孫大山（左二）接受記者采訪。
在Informatica公司大中國區首席產品顧問但斌看來，之所以大數據雷聲大雨點小，原因在于包括國外在內的很多大數據案例、大數據故事無非是商務智能（BI）、數據倉庫（BW）概念的改頭換面，只是新瓶裝舊酒而已。就如數據倉庫一樣，建設了近20年才讓每個企業真正承認其價值，大數據也不能期望很快就獲得成功，需要一個時間上的沉淀。另外，我們也要接受大數據項目的失敗率。仍然以數據倉庫建設為例，幾年前很多報告都顯示會有80%的失敗率，大數據也會如此，但是失敗對后來的成功也有著借鑒意義。
大數據的“大”在過去一段時間內困擾著很多人，似乎只有數據量足夠大才能稱之為大數據。所幸這一認識誤區已經被大多數人所跨越了。但是但斌告訴記者，從對大數據的認識來說，現在還有這樣一個錯誤認識，似乎大數據與精確必須劃等號。“這一認識來源于以往。以前由于可獲得的數據量比較小，為此我們必須盡量準確的記錄下所獲得的所有數據，做出KPI供領導參考，采樣過程的精確度被放在重要的地位。顯然，這種對精確性的執著是信息缺乏時代的產物。”在大數據時代，但斌認為數據的收集問題不再成為困擾，采集全量的數據成為現實，但海量數據的涌現一定會增加數據的混亂性且造成結果的不準確性。“針對這一趨勢，我們要接受數據的不精確性，可能有10%的數據是精確的就夠了，我們更要看重的是數據的相關性，這才是真正的大數據思維。”
具體到大數據思維，另一個很重要的因素在于接受大數據的不成熟性。雖然大數據早已不像數據倉庫一樣是從無到有，但是即使是從有到更好，也要經歷一個過程，但斌認為可能會用到10-15年。
在這個大數據從不成熟到成熟的演進過程中，必須認識到大數據不是一個純技術問題，它會包含很多管理、業務方面的內容。并不是說購買了一套數據挖掘工具，組建了一個Hadoop環境就能稱為做了大數據。除了設備、技術上的投資，企業還需要從組織架構、人員意識、管理方式、企業文化等方面都有轉變。大數據的前期準備工作很多，這是一種思維上的全面變革。
針對這一趨勢，越來越多的企業其實已經認識到大數據建設并非IT部門的事情，我們需要的是既懂IT、又懂業務的人才，這也是數據科學家出現的原因所在。一個企業內部的數據集成或者數據質量管理工作是否有價值，在于面對的是否是有效的數據應用和使用者，他們就是數據科學家，只有他們有效的獲取和利用了這些數據，才能發揮數據的最大價值。
對于當前企業來說，做大數據，90%的企業都不可能實現放煙花式的很炫的效果，他們首先還是要踏踏實實地解決數據整合、數據質量和主數據管理等問題，而這些恰恰是Informatica公司的核心競爭力所在，也是多年來Informatica所專注的業務。目前Informatica已經有了11個方面、30多小項的解決方案，Informatica數據集成平臺提供了將數據轉化為可信、可行且可靠的信息資產所需的全部功能，可以隨時隨地集成任何的數據碎片、控制企業內或“云中”數據、高速傳送數據、與合作伙伴共享數據、查找并解決數據質量問題、給予您憑借數據主動采取行動的能力、創建針對最重要數據資產的可靠視圖等等，這些技術組合能夠天衣無縫地配合運作，且可通過有效利用硬件基礎設施來降低總體擁有成本，實現更精細化數據管理。
2014年，Informatica數據安全方案因滿足市場熱點需求而成為業務增長較快的單元。而另一種市場需求很大的是數據歸檔類方案。企業經過幾年發展，積累了大量歷史數據希望存檔，Informatica提供了一些運算、存儲等系列新技術，能夠對歷史數據進行歸檔、留存及分析，實現全生命周期數據的管理。
在大數據時代，有人會說Informatica是幸運兒，趕上了好機會，但事實上一直專注于數據集成業務的Informatica并沒有變，依舊專注于如何用好數據、如何發揮數據最大價值。你不需要去適應時代，只需要真正去滿足用戶的需求，這才是成功的關鍵。
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