雖然大數據能夠帶來出衆的業務價值，但很多方案卻因爲衆多原因而最終失敗。因此雖然企業對大數據寄予厚望，但由於看不到立竿見影的成果，企業變得不再抱有幻想。
對於很多企業來說，絕對數量的可用數據一般情況下都是不完整、不一致、未受到監管和保護的—— 這會帶來負面、甚至災難性的結果。傳統解決方案價格高昂，需要大量人工操作並且很複雜，業務分析師需要等待數週才能獲得可用於分析的數據，而將分析洞見變爲可行成果的時間很容易便會超過所分配預算的時間和範圍。
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在解決這些問題之前，我們先來看看兩個成功案例：
成功案例 1：
西聯匯款創建企業數據中心，幫助識別趨勢並增強客戶體驗
爲了給客戶提供更有針對性的個性化體驗，同時降低風險，電子商務巨頭和放貸公司西聯匯款想要開發一款全渠道營銷方法來整合零售、網絡和移動業務，並幫助其擴展數字產品的新市場。西聯匯款基於Hadoop和Informatica大數據管理構建了一個全新的大數據平臺，用以幫助其識別趨勢並分析來自多種不同信息源（遺留、在線和移動）的數據。西聯匯款現在可以快速評估客戶偏好和購買模式，進而增強整體客戶體驗。
成功案例2:
大型石油和天然氣公司
一家大型石油和天然氣公司正在使用Informatica大數據管理和基於Hadoop的數據湖構建邏輯數據倉庫。這個數據倉庫支持數據導入、元數據、數據集成、數據質量和數據治理、主數據管理、信息安全以及信息分享和重複使用等重要功能。
這家公司是美國最大的獨立天然氣和石油生產商之一。其業務用戶需要隨時獲得快速準確的數據，以便快速做出明智的決策。Informatica 大數據管理通過提供具有權威性的可信數據（這些數據與井、供應商和其他重要的主數據及參考數據相關），使人工數據輸入及覈對成爲過去。
Informatica能夠利用各種現成的技能在 Hadoop 中構建數據管道，以便轉換和準備數據並將數據傳遞到公司的大數據分析應用系統中，從而縮短了實現價值的時間。這改善了很多核心業務任務的自動化水平，例如水力壓裂流程的效率，高效調派駕駛人員前往目的地，並改善井建設過程中的決策支持水平。
大數據管理三大支柱：數據集成、數據治理和質量、數據安全
從上面兩個成功案例中我們可以看出，要讓大數據管理真正發揮作用，企業需要開始使用一款能夠實現一站“配齊”的平臺：
1
動態和優化
的大數據
集成
2
端到端
大數據
治理和質量
3
以風險
爲中心的
大數據安全
1
數據集成
大數據集成應實現大量數據導入和大規模處理，使業務分析師能夠使用新一代分析工具制定更加明智的決策。大數據集成可幫助企業獲得對大數據的更深刻了解：
▶ 加快開發速度，利用已有的IT技能，通過使用基於易用模板的簡單視覺界面簡化維護流程；
▶ 通過優化數據處理執行並提供各種平臺的靈活混合部署，提高性能和資源利用率；
▶ 通過數百個預構建轉換器和連接器處理各種數據源，並使用基於代理的數據導入協調數據流。
2
數據治理和數據質量
端到端大數據治理和數據質量意味着，業務用戶和IT用戶可以對他們所使用的數據充滿自信。企業需要尋找包含以下優勢的綜合數據治理方案：
▶ 正式的數據質量評估，可更快檢測數據異常；
▶ 預構建的數據質量規則，可確保數據“滿足實際需要”；
▶ 通用的元數據目錄，可促進搜索並實現數據處理流程自動化；
▶ 實體匹配和鏈接，可豐富適用於客戶的主數據；
▶ 適用於數據起源、跟蹤以及合規審覈的端到端數據沿襲。
3
數據安全
以風險爲中心的大數據安全會分析所有數據，以便快速檢測風險和漏洞並實施相應措施。這需要對危險數據進行風險分析和基於策略的保護，從而做到全方位瞭解敏感數據。大數據安全應對由企業策略和行業規範所控制的信息實施匿名化。以風險爲中心的大數據安全必須實現：
▶ 單一平臺”監控敏感數據存儲，掌控敏感數據的位置；
▶ 敏感數據發現和分類，全面掌控敏感數據；
▶ 使用情況和擴散分析，精確瞭解數據風險；
▶ 風險評估，幫助設定安全計劃的投資優先級；
▶ 持續動態的無干擾數據脫敏，保護開發和生產環境中的敏感數據，進而最大限度降低安全違規的風險。
Informatica，大數據管理的理想選擇
Informatica在數據管理領域擁有20多年的創新和領導經驗，可以提供經過實踐檢驗的綜合大數據管理平臺。在數據集成、數據質量、MDM、數據安全和雲集成方面，Gartner和Forrester都將Informatica稱爲“領軍企業”。通過將最佳的開源技術與經過實踐檢驗的方法相結合，Informatica提供了專爲大數據管理而設計的綜合智能數據平臺。
在強大合作伙伴生態系統和全球大數據專家網絡的支持之下，Informatica可以幫助企業加快大數據方案的實施速度並取得更大的成功，使企業可以更快脫穎而出並建立穩固的基礎，進而從數據資產中贏得持續的商業價值。