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就本身而言， 不是很有用的东西，原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码，难以治理，也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题，主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等，而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。

实施仅靠 Hadoop 是不会成功的，除非你能有效地做好大数据集成这部分的工作，所以，集成对 Hadoop 系统的初期建设来说就变得非常重要。 大部分 Hadoop 系统初期建设仅是侧重于“无价值的数据折腾进来，无价值的数据折腾出去”，考虑着在 Hadoop 系统在处理大数据量情况下，是否能够可以更快些、成本更低些？IBM 研究发现，只有在大数据集成这部分任务实施成功，才能解决 Hadoop 系统有效性问题，是值得大家去重点地关注。

目前，仅有 IBM 能在帮助全球的客户通过大数据集成和治理，把 Hadoop Swamp（沼泽）转变成 Hadoop Lake （湖）这部分工作做得最优秀。

IBM解决方案说明

IBM 为在内的 Apache Hadoop 系统提供了数据集成（InfoSphere Data Integration）和数据质量治理（InfoSphere Data Quality）解决方案，以帮助客户建设一个真正有用和高效的 Hadoop 平台系统。

1. InfoSphere Data Integration

• 按照各种需求在不同的源和目标之间整合与转换数据，强大运行扩展性满足很复杂的转换需求；
• 转换和汇聚任何的数据量，数百种内置转换控件和函数，基于元数据驱动的技术和产品，大大地提升团队协作能力；
• 通过基于Web浏览器仪表盘来快速地监控管理运行环境，管理好你的数据转换以满足业务要求；
• 任性地运行在任何地方，无论是传统的 Unix、Linux、Windows操作系统，还是新兴的 Apache Hadoop系统。这些活儿，都是不容易做到呀！

2. InfoSphere Data Quality

• 分析：利用源数据分析了解您的问题，自动发现关键数据和隐藏的数据关系。
• 清洗：分析、标准化、匹配、存留数据，最大范围地定制出适合你的解决方案。
• 监控数据质量：在任意位置和跨系统的访问，都能监控到你的数据质量（数据库或数据流），通过独一无二的功能去优化数据质量指标，从而满足业务与治理目标。

IBM解决方案重点

• 针对 Hadoop 平台而发布的 Data Integration 和 Data Quality 解决方案，还有 BigMatch for Hadoop、BigSQL、BigSheet 这几个“铁哥们”一起去打天下。
• 迎合科技潮流 DataLake 发展方向，能全面地解决把任何 Hadoop 数据进行分发和推送所遇到的问题，是一个能提供管理和人见人爱的软件解决方案。

IBM解决方案价值

• IBM 独有价值：拥有先进技术，并成为市场领导者。
• 自然运行在 Hadoop 平台上，提供强大的数据转换处理和数据质量提升的可扩展的引擎处理能力，还无需要编写那怕是一行的程序代码，让技术人员爽歪歪。
• 基于 Hadoop 平台上的整体解决方案级别，让你能更了解每条数据记录，洞察埋藏在信息中的奥秘。
• 是 IBM BigInsight Hadoop 平台加速器，还能在其他 ODP（Open Data Platform）平台系统上分发数据，并提供 Big SQL、Big Sheets、BigMatch 等武器装备。
• 目前在技术水平上，IBM 数据处理速度和扩展能力还没有对手能够超越，真正是一个面向企业级用户的大数据信息集成与治理解决方案。
• 为大数据生态环境提供了最佳的配套软件工具，并遵循 ODP 规范，四海之内皆兄弟，无论是多大数据量、多复杂、多变化的数据，都能全面和高效地集成。

哇！当你把在 Hadoop 平台上搞信息集成的重点内容都搞清楚后，就可马上进入高效的大数据世界，叹世界啦！

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