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精益原则在大数据时代比以往任何时候都有效，并且是使大数据不成为大债务的关键。Hadoop使企业能够适用精益数据管理，以降低数据成本，这包括：业务成本、硬件成本、人工成本、软件成本、存储成本。
大数据，如今成为很多企业越来越关注的话题，但尽管很多企业已经意识到大数据的机遇，但却不知道如何才能从庞大的数据中挖掘到商业价值。企业如何在大数据时代，通过增加数据价值、降低数据成本，在大数据环境下有效实现数据集成与管理，为业务决策优化提供权威、可信、一致的数据，最大化数据投资回报，是Informatica能够为企业带来的价值。
什么是大数据？Informatica核心技术部资深产品管理总监郑玮认为，大数据是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称，大数据的三个特征（Volume、Variety、Velocity），除了数据总量之外，还有数据的速度和种类。
如果大数据得不到正确的管理，也可能代表了巨大的成本和法规遵从风险，这样对数据处理平台带来了更大的压力。企业希望能够以更经济的方式、更好的性能来处理数据，从而能够经济有效地利用快速增长的数据推动业务创新。
自从Hadoop在2008年作为Apache开源项目发布以来，一直让人备感兴奋，原因在于它结合了成本低、可扩展性佳以及无需构建预定义模式（predefined schema）就能灵活地处理任何数据等优点。郑玮说，在大数据时代，许多人寄希望于Hadoop厂商们能够开发出成熟可靠的工具、功能和技术创新，以更经济的方式、更好的性能实现数据处理和分析。因此，Informatica扩展了其数据集成平台以支持Hadoop，最新发布的Infonnatica 9.5提供了全新及扩展功能，释放了Hadoop潜能，帮助客户实现大数据最大投资回报。
Hadoop最大价值主要有两方面：一是Hadoop可以帮助降低大数据的成本；二是Hadoop能够真正提高大数据的价值。精益原则在大数据时代比以往任何时候都有效，并且是使大数据不成为大债务的关键。Hadoop使企业能够使用精益数据管理，以降低数据成本，这包括：业务成本、硬件成本、人工成本、软件成本、存储成本。此外，通过易访问性。可操作性、权威性、整体性、相关性、安全性，及时性、可信性等特性，Hadoop还能帮助客户增加数据的价值。
郑玮解释说，在IT环境中，Hadoop不可能作为一个孤岛存在。为了让Hadoop可以跨越不同平台并成为一种主流技术，用户需要将Hadoop作为他们IT大环境中的一部分来管理，通过Hadoop重复使用他们的开发技巧、资产及数据，并统筹管理全部数据。Informatica 9.5为企业带来了他们所需的交互性、生产力以及可管理性，以便快速采用Hadoop并最大化他们的大数据投资回报。
究竟Info rmatica怎样来释放Hadoop的能力，郑玮告诉记者，从数据处理的六大步骤来说，第一步，是将数据摄入到Hadoop；第二步，发现Hadoop数据的异常、关系和域类型：第三步，在Hadoop中解析和准备数据，这对于Informatica来讲是非常独特和重要的，现在数据类型非常多，要对其进行分析，首先要解析，将其变成可以工作的结构型数据：第四步，在Hadoop中转换和清洗／标准化数据，数据一旦格式化后就可以进行转换，过滤、集成、分类等等；第五步，在Hadoop上调用自定义业务分析；第六步，从Hadoop上读取数据，目前一些大的报告工具，还不能够直接在很多平台上运行，因此需要把计算结果提取出来放到传统数据库中。当然，在一到六步的实现过程中，企业还需要管理整个过程，需要监督、监视系统发生情况。
据了解，目前Informatica9.5已经实现了上述提到的一、三，六步的功能，而二、四、五步功能则将在年底推出的Informatica 9.5.1中实现。
大数据，如今成为很多企业越来越关注的话题，但尽管很多企业已经意识到大数据的机遇，但却不知道如何才能从庞大的数据中挖掘到商业价值。企业如何在大数据时代，通过增加数据价值、降低数据成本，在大数据环境下有效实现数据集成与管理，为业务决策优化提供权威、可信、一致的数据，最大化数据投资回报，是Informatica能够为企业带来的价值。
什么是大数据？Informatica核心技术部资深产品管理总监郑玮认为，大数据是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称，大数据的三个特征（Volume、Variety、Velocity），除了数据总量之外，还有数据的速度和种类。
如果大数据得不到正确的管理，也可能代表了巨大的成本和法规遵从风险，这样对数据处理平台带来了更大的压力。企业希望能够以更经济的方式、更好的性能来处理数据，从而能够经济有效地利用快速增长的数据推动业务创新。
自从Hadoop在2008年作为Apache开源项目发布以来，一直让人备感兴奋，原因在于它结合了成本低、可扩展性佳以及无需构建预定义模式（predefined schema）就能灵活地处理任何数据等优点。郑玮说，在大数据时代，许多人寄希望于Hadoop厂商们能够开发出成熟可靠的工具、功能和技术创新，以更经济的方式、更好的性能实现数据处理和分析。因此，Informatica扩展了其数据集成平台以支持Hadoop，最新发布的Infonnatica 9.5提供了全新及扩展功能，释放了Hadoop潜能，帮助客户实现大数据最大投资回报。
Hadoop最大价值主要有两方面：一是Hadoop可以帮助降低大数据的成本；二是Hadoop能够真正提高大数据的价值。精益原则在大数据时代比以往任何时候都有效，并且是使大数据不成为大债务的关键。Hadoop使企业能够使用精益数据管理，以降低数据成本，这包括：业务成本、硬件成本、人工成本、软件成本、存储成本。此外，通过易访问性。可操作性、权威性、整体性、相关性、安全性，及时性、可信性等特性，Hadoop还能帮助客户增加数据的价值。
郑玮解释说，在IT环境中，Hadoop不可能作为一个孤岛存在。为了让Hadoop可以跨越不同平台并成为一种主流技术，用户需要将Hadoop作为他们IT大环境中的一部分来管理，通过Hadoop重复使用他们的开发技巧、资产及数据，并统筹管理全部数据。Informatica 9.5为企业带来了他们所需的交互性、生产力以及可管理性，以便快速采用Hadoop并最大化他们的大数据投资回报。
究竟Info rmatica怎样来释放Hadoop的能力，郑玮告诉记者，从数据处理的六大步骤来说，第一步，是将数据摄入到Hadoop；第二步，发现Hadoop数据的异常、关系和域类型：第三步，在Hadoop中解析和准备数据，这对于Informatica来讲是非常独特和重要的，现在数据类型非常多，要对其进行分析，首先要解析，将其变成可以工作的结构型数据：第四步，在Hadoop中转换和清洗／标准化数据，数据一旦格式化后就可以进行转换，过滤、集成、分类等等；第五步，在Hadoop上调用自定义业务分析；第六步，从Hadoop上读取数据，目前一些大的报告工具，还不能够直接在很多平台上运行，因此需要把计算结果提取出来放到传统数据库中。当然，在一到六步的实现过程中，企业还需要管理整个过程，需要监督、监视系统发生情况。
据了解，目前Informatica9.5已经实现了上述提到的一、三，六步的功能，而二、四、五步功能则将在年底推出的Informatica 9.5.1中实现。