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資料如流水，本身具有動力。當大資料如浪潮般湧到我們面前時，能夠提供什麼樣的動力？它不僅可以幫助企業規劃和掌握自身資源，對企業內部做到更全面的內視，**和優化生產運營；也可以幫助企業360度了解使用者，通過資料分析客戶的偏好獲得，推出一些以客戶為導向的產品或以客戶為針對性的服務；它還能洞察業務、改善運營、推動決策，持續驅動業務創新。
提到增加使用者滿意度、推進決策，很多人都會說商務智慧型bi也可以實現。那麼bi與大資料有何區別呢？傳統的bi是乙個逆向的思維過程，發現問題之後進行邏輯分析，然後找到因果關係，再提出解決方案，bi解決的多是結果的問題和已經發生的事情。而大資料是一種正向的思維，給企業提供的是可以**未來的走向，先是收集資料後進行量化分析，然後發現資料之間關聯關係，並以此提出一種優化的方案。從原來的事後諸葛亮到現在具有**遠矚的能力，這是對於決策支援根本性的改變。
「做大資料「兩類認識誤區：保守vs激進
每天我們都能看見許多公司喊著要做「大資料」，各行業也流傳著一些很經典或很神奇的大資料故事，當然，大資料做好，從中獲得的利益將是巨大的。但沒有乙個深思熟慮的資料戰略，做的越多可能只是浪費越多的時間和人力、財力。面對大資料滾滾大潮，傳統企業呈現出完全不同的兩種態度：一類是過於保守，覺得自己企業規模太小、資料量太少，還用不上大資料；另一類又走入了另乙個極端，認為大資料是萬能的，能夠解決各種各樣問題。
對於大資料保守派，要告知他們大資料離我們並不遙遠的思想。資料無大小，大和小在於人們審視或者利用資料的方式。大資料對企業來說，最重要的是一種資料的思維，也就是說，企業需要站在資料的角度去考慮問題。沒有企業永遠都不需要大資料，因為市場是瞬息萬變的，可能現在不需要大資料，但到了明天卻發現競爭對手們都在用大資料開拓創新業務，到那個時候再去接受大資料就晚了。應該是：戰略上可以輕視，但是戰術上一定要重視。而對於大資料激進派，就要適時滅滅他們的火。在資訊化的每個發展階段都會有大量的各式各樣的資料處理要求，這其實都是大資料，大資料是企業資訊化發展到當前這個階段的必然結果，沒有必要去神話它。
企業在做大資料專案時需要注意一點，那就是大資料並不是一朝一夕就能完成的工作。並不是說，購買了一些機器，組建了乙個hadoop環境，就能稱為做了大資料。除了裝置上的投資，企業還需要在人員、在技術方面進行安排，同時，企業的組織架構也需要進行相應的調整，增設新的崗位去專門進行大資料的分析和研究。大資料的前期準備工作很多，這是一種思維上變革，切忌急功進利。
informatica融入大資料時代的平台搭建
從大資料的孕育、出生到現在的成長階段，informatica一直都在密切關注並參與其中，而多達21年的資料管理平台搭建經驗也在經歷的過程中無痕的融入大資料時代的平台搭建中，這不是驟然的從傳統到大資料，而是乙個長時間的潛移默化過程，這也讓informatica在大資料成型之後可以迅速而穩定的推出一系列全面、先進、成熟的資料管理解決方案，幫助客戶更加高效、全面地去管理資料。
大資料要落地，會有許許多多的基礎工作要完成，比如資料的採集、資料的預處理、資料的清洗、資料的遷徙、資料的深加工以及資料的分析等，這些步驟都是不可或缺的。informatica整體解決方案能夠提供不同的產品、不同的方法手段，來去幫助客戶完成上述不同的階段的不同的要求，包括：企業資料整合、大資料、資料質量控制、主資料管理、b2b data exchange、應用程式資訊生命週期管理、複雜事件處理、超級訊息和雲資料整合。此外，大資料時代還有乙個熱門的話題就是資料安全，informatica在資料讀取和使用兩方面使用動態或靜態的資料脫敏手段來保證資料的隱私；對於資料的生命週期管理，informatica提供了一些運算、儲存等系列新技術，對歷史資料進行歸檔、留存及分析。
對於企業來講，選用資料處理平台，最危險的莫過於新技術的採用，極易引起平台的紊亂，甚至是崩潰，而要想找尋其中的衝突所在則像大海撈針，不僅勞神費力，還極大的影響企業的正常執行。informatica作為老資歷企業，其豐富的經驗足以使其解決方案可以在面對大資料時，最大程度的降低與採用 hadoop 等最新技術相關聯的風險，幫助企業遮蔽底層技術平台的差異，這同時也是對企業投資的一種保護。從2023年提出大資料概念一直到現在，大資料技術的迭代式發展非常快，如果企業自己去研究大資料技術非常不現實，這種風險通過informatica平台可以遮蔽掉，企業只需在一些圖形化介面裡設計資料處理規則，而邏輯、底層則交由informatica，hadoop、linux、unix等不同平台上可以自由切換。
全球已有超過5500家企業利用informatica方案成功地管理其在本地的、雲中的和社交網路上的資料資產。在金融行業，一些銀行客戶利用informatica方案來構建企業級的資料倉儲，構建商務智慧型bi系統；電信運營商使用informatica產品對通話詳單資訊做格式化處理，通過對這些結構化資料進行分析，以此改善改善使用者投訴響應時間，並可做到反向的裝置監察；能源行業的客戶通過informatica主資料平台消除不同系統中大資料存在的差異，使最終的資料包表展現更真實、一致；醫療行業能夠採用informatica方案整合和整合his、lis、電子病例等各業務系統中的資料，提高資料的共享程度，完善患者的電子診療資訊。
大資料應用需業務和it人員良好協同
在傳統業務模式中，it部門是業務部門獲取資料的橋梁，然而資料的描述和最終獲取都會因為多了it部門這道環節而大打折扣。informatica認為資料不是it的，資料真正屬於業務，資料產生於業務又為業務所使用，it只是承擔著為資料服務的角色，是資料的管理者。所以，資料應用必須將業務人員和it人員結合起來協同作業，而informatica也一直把協作理念貫穿在產品整個的設計當中。比如很多產品即有專門針對it技術人員使用的介面，也有非常簡單易用的圖形化介面提供給業務人員。還有一些整體的解決方案，包括資料的自助式服務、資料的虛擬化等等，這些方法從底層通過技術的手段將各種各樣的資料呈現到最終業務使用者面前，讓他們自由地選擇希望使用、瀏覽、分析什麼樣的資料，甚至能夠參與到資料的操作過程中來，從而保證業務人員能夠緊密地與it人員協同。
informatica最新推出的idp（intelligent data platform）智慧型資料整合平台，可以讓業務部門成為真正資料受益者，idp直接面向業務部門，將人員、位置與事物以更加智慧型的方式緊密相連，業務人員可以根據自己的需求，按需獲得他所要的資料。舉例來說，當傳統資料管理解決方案能夠生成30種報表，如果企業想要第31種，需要it部門與**商一起來進行再開發。而有了idp，業務人員不需借助it部門的幫助，不需關注後台運作，即可在這個平台上很方便地直接生成第31中分析報表。這些面對業務人員的操作都是互動式、自助式的。當然，idp也解放了it人員，使他們可以把工作重心放在開發和系統整合上。
idp包含的三大要素：首先是informatica vibe 虛擬資料機：這是一種可嵌入式資料處理引擎，它提供了對任何位置、格式或**的資料的近乎普遍的訪問能力，支援客戶「一次對映，多次部署」；其次是資料基礎設施：資料基礎設施層能夠在任何規模下，系統、連續地交付乾淨、安全、互連的資料。從部門級到企業級，從事務資料到大資料，從內部部署到雲端；最後是資料智慧型：為客戶重新定位資料基礎設施層所建立的元資料，進而提高可見性、改善決策過程並加強運營智慧型化水平。
informatica提出「資料湖」的概念，意思就是無論是在雲端還是在地上，無論是傳統的還是大資料，都能夠將資料放在乙個「湖」裡，讓所需人員自由的按需索求而無任何障礙。informatica希望能夠幫助廣大客戶和合作夥伴輕鬆應對大資料時代的新需求，幫助他們向以資料驅動型的企業轉變。
原文發布時間為：2023年12月16日
大資料分析如何幫助企業發展業務
根據調查，95 的企業表示，管理非結構化資料對他們經營的業務來說是乙個難題。不幸的是，人們如今生成的資料幾乎都是非結構化的。因此，分析資料既困難又昂貴，而這對於大多數公司來說是乙個主要問題。大資料分析將在這裡發揮重要作用。對電腦配置有很高的要求。這個術語描述了企業處理業務中的大量資料。企業可以對大量...
資料驅動業務發展的關鍵是資料質量和資料分析的合理性
越來越多公司重視it系統在企業經營管理中的重要性，所以，資料驅動 企業經營管理成為乙個熱門的話題。舉個例子，資料驅動的風控管理體系，建立乙個風控管理模型，根據輸入的資料來自動進行風險決策。從而代替人工決策，一方面保障了風險決策的客觀性，另一方面可以大大提高風險決策的高效性。這看起來是乙個理想的風險管...
大資料未來發展
許多對大資料有需求的公司並不一定具備強大的研發團隊，在大資料處理過程中往往遭遇眾多挑戰。那麼，在面臨這些挑戰時，開發者最迫切需要的是什麼？為了解決公司中的實際問題，39.28 的人希望擁有更犀利和通用的計算框架 37.88 的人希望能擁有更好的資料探勘演算法 21.59 的人則對保障性更高的運維有了...