大数据背景下，每个企业都希望从海量数据中挖掘更大的价值。但随之而来的是企业IT系统以及数据类型复杂程度日益加深，根据分析机构Gartner的观点，大数据已经影响到传统认识和业务模式，企业如不具备应对大数据冲击的能力，那大数据本身也将具有极大的破坏力。

　　面对如此严峻的问题，企业该如何下手？在近期举行的Informatica大数据媒体沟通会上，Informatica中国区高级技术顾问姜炜向TechTarget记者阐述了他对大数据的理解，并表示在大数据时代，数据治理仍然是一个重要的目标。姜炜认为，大数据是一个相对的概念，用现有成本无法处理的数据量，才能称其为大数据。同时在处理速度和数据类型上，大数据较传统数据也存在这一定的差别。

　　大数据是数据治理的一部分

　　姜炜表示，大数据对于整个IT界来说是一项新技术，蕴含在极大的商业价值。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。姜炜认为，无论是传统数据还是大数据，数据治理都不是一个项目，而是一种体系和过程。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、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，从大数据定义来看，这种创新的技术应该归属到数据治理的技术范畴中。

　　数据治理涵盖于企业的整个信息化建设过程，它涉及每个系统，包括所有业务核心系统、数据仓库、ECIF、风险管理、合规支持等，它需要一个统一的管理平台进行管理，而这个平台支持各种数据技术，包括元数据管理、数据标准管理，以及主数据管理平台、数据质量管理平台和数据服务平台，最终实现所有数据的全方位监管，实现端到端的数据梳理和管理，确保数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性，这也是数据治理的六大目标。

　　姜炜表示，要做好大数据，首先要做好数据治理。Informatica在大数据治理以及数据集成方面一直是走在最前面，通过最新的Informatica平台，企业用户能够实现广泛的数据连接，既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平台开发了很多创新技术。姜炜认为这点非常重要，数据的广泛连接性是数据治理的重要基础。

　　强势进军Hadoop：Informatica要让数据治理变得更简单

　　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。姜炜表示，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数据集成平台已经提供了对Hadoop架构的良好支持，使用户能够提高大数据的投资回报：

• 通过数据接入拓展了其交互性，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。
• 借助通用数据整合平台，提高了所有企业数据的可管理性，包括Hadoop中的数据。

　　此外，Informatica还推出了基于Hadoop环境的解决方案HParser和Xmap。HParser是Hadoop环境下的数据编译转换解决方案，该方案可以运行在几乎所有的Apache Hadoop分布式环境中，与MapReduce架构平行，能高效率地把非结构的复杂数据，诸如网络记录、社交媒体数据、通话详细记录以及其他数据格式等转换为Hadoop中结构或半结构格式。姜炜表示，在Informatica的线路图中，HParser是帮助企业利用大数据的重要里程碑，旨在帮助企业用户最大化其数据投资回报。

　　不难看出，Informatica最新的大数据集成平台是一款功能十分强大的产品，但根据TechTarget记者的了解，国内包括一些互联网行业的客户在内，他们更倾向于使用一些开源的技术自己搭建平台或者工具。对此姜炜表示，这一问题并不仅仅存在于互联网行业当中，开源技术并不代表这免费，随之而来的是系统复杂程度攀升，而用于维护这样系统的成本也许并不比购买定制化的产品低。Informatica在这方面一向是宣传标准化、简单化的理念，在全球范围来看它是一个发展的趋势。