云、社交和移动计算三大技术趋势在不断提供全新价值的同时，也驱动大数据不可阻挡的增长态势。据IDC的报告，未来10年全球数据量将以40%的速度增长，2020年将达到35ZB（Zettabyte），这意味着全球数据将进入“泽它”时代！

    在这个时代，您能够通过掌控大数据提高运营效率，降低 IT 基础架构和数据管理成本，并更好地管理品牌和客户关系。不过，假如您无法适应不断增长的数据容量、种类和速度，大数据也可能代表了巨大的成本和法规遵从风险。数据本身是被动的，必须经过集成、分析才能得到利用。在新的技术趋势下，由于具备大容量、多结构化、增长速度快和价值密度低等特点，大数据治理需要借助新的技术手段和管理思路。

    发挥大数据的业务价值

    Big Data（大数据）这一术语从字面上看主要是容量方面的含义，但数据种类和数据速度的并行增长具有同等重要性，三者被统称为三“V”要点（Volume、Variety、Velocity），只有符合这三个特点才能称为大数据。Informatica认为，大数据是三种相互关联又迥然各异的技术趋势的汇合点，包括海量交易数据、海量交互数据以及海量数据处理。大数据集成则是用于发挥这些数据潜能的支持技术。

    大数据机会存在于各行各业中。对于消费行业，能够通过捕捉 Facebook发帖、Twitter 留言、YouTube 视频、博客评论来进一步了解消费者、更有效地开展销售和提供服务并利用口碑营销手段；对电信业来说，通过掌控CDR、文本短信和移动设备数据，可减少客户流失并优化网络；金融服务机构能够根据实时市场事件采取行动，更好地管理金融风险；医疗机构则能够以来自新数据源的信息充实传统的数据仓库，由此实现更加锐利的分析洞察能力。

    Big Data是新技术，数据治理是目标

    对于遇到的各种大数据挑战，企业机构需要有效的解决方案，这就涉及到数据治理的问题。在Informatica看来，数据治理不是一个项目，而是一种体系和过程，涵盖于企业的整个信息化建设过程。该体系关注于信息系统执行层面，其目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过将流程、策略、标准和组织的有效组合，对企业的信息化建设进行全方位的监管，需要企业高层的授权和业务部门与IT部门的密切协作。数据治理项目包括四个关键要素：技术、策略和流程、标准和定义及组织。其中，技术要素包括数据访问、数据转换、数据质量、元数据、数据交互等等，我们从Big data定义来看，这种创新的技术应该归属到数据治理的技术范畴中。

    采用成熟、先进的数据集成平台释放Hadoop潜能

    企业开展数据治理，在理顺数据治理管理框架之后，技术和方案的选择就至关重要。借助Informatica数据集成平台，企业用户能够实现广泛的数据连接，即能实现海量交易数据的广泛连接功能，又可接入到海量社交互动数据，并且还针对海量数据处理的Hadoop平台开发了很多实用技术。这点非常重要，数据的广泛连接性是数据治理的重要基础。

    大数据环境造成了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据并存的格局，采用昂贵的设备进行数据治理当然好，但巨大的成本压力已成为很多企业难以承受的负重。Hadoop这种可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台，能够以更经济的方式、更好的性能来处理数据，从而获得了企业的青睐。Informatica数据集成平台已经能够非常好地支持Hadoop架构：通过数据接入拓展其交互性，包括社交媒体数据，并且可将其通过批量或实时的方式导入Hadoop；通过在Informatica中利用图形数据设计数据集成任务及流程，提高了生产力，并且可将设计直接部署在Hadoop中进行自主执行。此外，Informatica还适时推出了一些基于Hadoop环境的最新解决方案，比如HParser和Xmap，使用户能够提高大数据的投资回报。

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