就本身而言， 不是很有用的東西，原因是它需要編寫大量復雜和定制的程序代碼，難以治理，也沒有數據質量概念和數據治理可談了。企業用戶都忙于去研究如何解決使用 Hadoop 所碰到的問題，主要是涉及到項目實施時間、成本和風險等，而 Hadoop 自身的客戶化編程就增加了項目實施時間、成本和風險。

實施僅靠 Hadoop 是不會成功的，除非你能有效地做好大數據集成這部分的工作，所以，集成對 Hadoop 系統的初期建設來說就變得非常重要。 大部分 Hadoop 系統初期建設僅是側重于“無價值的數據折騰進來，無價值的數據折騰出去”，考慮著在 Hadoop 系統在處理大數據量情況下，是否能夠可以更快些、成本更低些？IBM 研究發現，只有在大數據集成這部分任務實施成功，才能解決 Hadoop 系統有效性問題，是值得大家去重點地關注。

目前，僅有 IBM 能在幫助全球的客戶通過大數據集成和治理，把 Hadoop Swamp（沼澤）轉變成 Hadoop Lake （湖）這部分工作做得最優秀。

IBM解決方案說明

IBM 為在內的 Apache Hadoop 系統提供了數據集成（InfoSphere Data Integration）和數據質量治理（InfoSphere Data Quality）解決方案，以幫助客戶建設一個真正有用和高效的 Hadoop 平臺系統。

1. InfoSphere Data Integration

• 按照各種需求在不同的源和目標之間整合與轉換數據，強大運行擴展性滿足很復雜的轉換需求；
• 轉換和匯聚任何的數據量，數百種內置轉換控件和函數，基于元數據驅動的技術和產品，大大地提升團隊協作能力；
• 通過基于Web瀏覽器儀表盤來快速地監控管理運行環境，管理好你的數據轉換以滿足業務要求；
• 任性地運行在任何地方，無論是傳統的 Unix、Linux、Windows操作系統，還是新興的 Apache Hadoop系統。這些活兒，都是不容易做到呀！

2. InfoSphere Data Quality

• 分析：利用源數據分析了解您的問題，自動發現關鍵數據和隱藏的數據關系。
• 清洗：分析、標準化、匹配、存留數據，最大范圍地定制出適合你的解決方案。
• 監控數據質量：在任意位置和跨系統的訪問，都能監控到你的數據質量（數據庫或數據流），通過獨一無二的功能去優化數據質量指標，從而滿足業務與治理目標。

IBM解決方案重點

• 針對 Hadoop 平臺而發布的 Data Integration 和 Data Quality 解決方案，還有 BigMatch for Hadoop、BigSQL、BigSheet 這幾個“鐵哥們”一起去打天下。
• 迎合科技潮流 DataLake 發展方向，能全面地解決把任何 Hadoop 數據進行分發和推送所遇到的問題，是一個能提供管理和人見人愛的軟件解決方案。

IBM解決方案價值

• IBM 獨有價值：擁有先進技術，并成為市場領導者。
• 自然運行在 Hadoop 平臺上，提供強大的數據轉換處理和數據質量提升的可擴展的引擎處理能力，還無需要編寫那怕是一行的程序代碼，讓技術人員爽歪歪。
• 基于 Hadoop 平臺上的整體解決方案級別，讓你能更了解每條數據記錄，洞察埋藏在信息中的奧秘。
• 是 IBM BigInsight Hadoop 平臺加速器，還能在其他 ODP（Open Data Platform）平臺系統上分發數據，并提供 Big SQL、Big Sheets、BigMatch 等武器裝備。
• 目前在技術水平上，IBM 數據處理速度和擴展能力還沒有對手能夠超越，真正是一個面向企業級用戶的大數據信息集成與治理解決方案。
• 為大數據生態環境提供了最佳的配套軟件工具，并遵循 ODP 規范，四海之內皆兄弟，無論是多大數據量、多復雜、多變化的數據，都能全面和高效地集成。

哇！當你把在 Hadoop 平臺上搞信息集成的重點內容都搞清楚后，就可馬上進入高效的大數據世界，嘆世界啦！

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