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Informatica教你玩转大数据


  术业有专攻。21年的专注,让Informatica在Gartner有关iPaaS(企业集成平台即服务)、结构化数据、数据脱敏、产品数据解决方案、客户数据 解决方案、数据质量工具、数据集成工具等魔力四象限中,都位居领导者的第一象限。大数据时代的来临,让Informatica逐步从后台走出来,为更多的企业所知晓。

  ■ 本报记者 马文方

  “Informatica成立于1993年,1999年在纳斯达克上市。21年来,我们只做一件事情,那就是专注于数据集成和数据治理。” 这是7月10日在贵阳举办的“生态贵阳国际论坛”上的“云上贵州:大数据国际年会”分论坛上,Informatica大中华区总裁王晨杰接受本报记者采访时介绍说。

  大数据的误区

  IT市场不乏炒作热点,物联网曾经被认为是包治企业百病的神器,大家争先恐后开展物联网业务,唯恐被落下。如今,大数据又重现当初物联网的热潮,仿佛具有药到病除的神奇功效,因此当前IT市场言必谈大数据。

  大数据等于决策,这是当前市场上很流行的一种观点。

  王晨杰认为,大数据带给企业两大好处:一是帮助企业降低成本,不仅可以节省数据占用的IT资源,而且可以降低决策成本;二是通过对数据的深度挖掘和充分利用,帮助企业实现业务创新和转型。但所有这些的前提是数据必须准确,如果都是垃圾数据,结果只会适得其反。

  要想知道大数据的能与不能,应该从认识数据和数据处理开始。王晨杰介绍说:“Informatica从3个层面理解大数据:一是交易数据,也就是我们常说的结构化数据,常用于基于模型的分析;二是交互数据,这指的是由互联网和物联网的快速发展带来的大量非结构化数据和半结构化数据,对交互数据可以采用关联分析,也可以经过提取进行模型分析;三是大数据,大数据处理涉及如何高效与更加经济地处理大数据的问题。”

  “交易数据最能准确地反映事实,交互数据可以扩展和完善交易数据,并且常常对业务产生预想不到的影响,大数据处理是对大数据充分、合理的利用。”王晨杰补充说。

  最能反映事实的数据,也应该是最有价值的数据。企业战术层面的决策,比如说呼叫中心对用户的响应,可能用不上结构化数据。但企业在战略层面的决策是离不开结构化数据的。如果企业没有一定时间和规模的结构化数据积累,是难以做出战略层面的决策的。而过往基于流程应用造成的信息孤岛,以及实时性差这两项因素,造成结构化数据的价值难以充分发挥出来。

  “企业信息化建设在中国至少有20年了,任何一个上了IT系统的企业都会有很多数据积累下来,但这些结构化数据都是按照一个一个应用系统积累起来的——企业需要解决一个问题,就会根据特定的流程上一个系统,而相关的数据就被封装在特定的流程中,于是在企业内部形成了多个信息孤岛,流程之间的数据无法共享。”王晨杰表示,“如果企业无法从信息孤岛中抽取数据,在很大程度上是无法通过数据得到企业的经营状况的,更不能通过商业智能软件展现出来,进而帮助企业做出决策。这样的数据是杂乱的,我们把它叫做‘垃圾进去,垃圾出来’”。

  大数据的实时性和更广泛的数据来源,弥补了结构化数据的这一弱点,而且这些大数据经过结构化处理后,与企业原有的结构化数据一道,经过基于模型的分析,为企业关键决策提供依据。

  需要提醒的是,由于SOA(面向服务的架构)和云计算的普及,显著缓解了企业信息孤岛问题,同时也加速了结构化数据的产生,结构化数据的价值不断体现出来。

  大数据不完全等同于决策,还因为决策需要专家系统的支持。俗话说胳膊拧不过大腿,企业的兴衰与所在行业的景气度和行业发展趋势密切相关。20年前,寻呼机曾是人们最重要的移动通信工具。时至今日,寻呼机市场早已不复存在。正所谓“皮之不存,毛之焉附”。

  “大数据带来的最大改变不只是数据量的增加,更重要的是带来了分析决策模式的创新。大数据的分析方法类似于数据挖掘,即通过对大量数据的分析,找出潜在的业务规律。专家系统和传统的决策分析,更倾向于基于行业决策模型和行业知识,分析和总结业务结果是否符合业务预期,以指导后续的决策过程。无论采用哪种分析形式和方法,都会有意、无意地加入人们对行业的理解。”王晨杰表示,“首先,在数据选择上,我们绝不会将完全无关的数据作为本行业的决策依据;其次,分析的方法虽然是通用的数学和统计算法,但是不同行业和不同场景需要进行不同的解读。所以说,分析离不开行业知识,同时要结合合理的分析方法,才能做到决策的精准化。”

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