虽然大数据能够带来出众的业务价值，但很多方案却因为众多原因而最终失败。因此虽然企业对大数据寄予厚望，但由于看不到立竿见影的成果，企业变得不再抱有幻想。
对于很多企业来说，绝对数量的可用数据一般情况下都是不完整、不一致、未受到监管和保护的—— 这会带来负面、甚至灾难性的结果。传统解决方案价格高昂，需要大量人工操作并且很复杂，业务分析师需要等待数周才能获得可用于分析的数据，而将分析洞见变为可行成果的时间很容易便会超过所分配预算的时间和范围。
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在解决这些问题之前，我们先来看看两个成功案例：
成功案例 1：
西联汇款创建企业数据中心，帮助识别趋势并增强客户体验
为了给客户提供更有针对性的个性化体验，同时降低风险，电子商务巨头和放贷公司西联汇款想要开发一款全渠道营销方法来整合零售、网络和移动业务，并帮助其扩展数字产品的新市场。西联汇款基于Hadoop和Informatica大数据管理构建了一个全新的大数据平台，用以帮助其识别趋势并分析来自多种不同信息源（遗留、在线和移动）的数据。西联汇款现在可以快速评估客户偏好和购买模式，进而增强整体客户体验。
成功案例2:
大型石油和天然气公司
一家大型石油和天然气公司正在使用Informatica大数据管理和基于Hadoop的数据湖构建逻辑数据仓库。这个数据仓库支持数据导入、元数据、数据集成、数据质量和数据治理、主数据管理、信息安全以及信息分享和重复使用等重要功能。
这家公司是美国最大的独立天然气和石油生产商之一。其业务用户需要随时获得快速准确的数据，以便快速做出明智的决策。Informatica 大数据管理通过提供具有权威性的可信数据（这些数据与井、供应商和其他重要的主数据及参考数据相关），使人工数据输入及核对成为过去。
Informatica能够利用各种现成的技能在 Hadoop 中构建数据管道，以便转换和准备数据并将数据传递到公司的大数据分析应用系统中，从而缩短了实现价值的时间。这改善了很多核心业务任务的自动化水平，例如水力压裂流程的效率，高效调派驾驶人员前往目的地，并改善井建设过程中的决策支持水平。
大数据管理三大支柱：数据集成、数据治理和质量、数据安全
从上面两个成功案例中我们可以看出，要让大数据管理真正发挥作用，企业需要开始使用一款能够实现一站“配齐”的平台：
1
动态和优化
的大数据
集成
2
端到端
大数据
治理和质量
3
以风险
为中心的
大数据安全
1
数据集成
大数据集成应实现大量数据导入和大规模处理，使业务分析师能够使用新一代分析工具制定更加明智的决策。大数据集成可帮助企业获得对大数据的更深刻了解：
▶ 加快开发速度，利用已有的IT技能，通过使用基于易用模板的简单视觉界面简化维护流程；
▶ 通过优化数据处理执行并提供各种平台的灵活混合部署，提高性能和资源利用率；
▶ 通过数百个预构建转换器和连接器处理各种数据源，并使用基于代理的数据导入协调数据流。
2
数据治理和数据质量
端到端大数据治理和数据质量意味着，业务用户和IT用户可以对他们所使用的数据充满自信。企业需要寻找包含以下优势的综合数据治理方案：
▶ 正式的数据质量评估，可更快检测数据异常；
▶ 预构建的数据质量规则，可确保数据“满足实际需要”；
▶ 通用的元数据目录，可促进搜索并实现数据处理流程自动化；
▶ 实体匹配和链接，可丰富适用于客户的主数据；
▶ 适用于数据起源、跟踪以及合规审核的端到端数据沿袭。
3
数据安全
以风险为中心的大数据安全会分析所有数据，以便快速检测风险和漏洞并实施相应措施。这需要对危险数据进行风险分析和基于策略的保护，从而做到全方位了解敏感数据。大数据安全应对由企业策略和行业规范所控制的信息实施匿名化。以风险为中心的大数据安全必须实现：
▶ 单一平台”监控敏感数据存储，掌控敏感数据的位置；
▶ 敏感数据发现和分类，全面掌控敏感数据；
▶ 使用情况和扩散分析，精确了解数据风险；
▶ 风险评估，帮助设定安全计划的投资优先级；
▶ 持续动态的无干扰数据脱敏，保护开发和生产环境中的敏感数据，进而最大限度降低安全违规的风险。
Informatica，大数据管理的理想选择
Informatica在数据管理领域拥有20多年的创新和领导经验，可以提供经过实践检验的综合大数据管理平台。在数据集成、数据质量、MDM、数据安全和云集成方面，Gartner和Forrester都将Informatica称为“领军企业”。通过将最佳的开源技术与经过实践检验的方法相结合，Informatica提供了专为大数据管理而设计的综合智能数据平台。
在强大合作伙伴生态系统和全球大数据专家网络的支持之下，Informatica可以帮助企业加快大数据方案的实施速度并取得更大的成功，使企业可以更快脱颖而出并建立稳固的基础，进而从数据资产中赢得持续的商业价值。
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