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不管你是否愿意，随着移动互联网和社交工具的普及，一个充满了机遇和挑战的大数据时代悄然来临了。就在大家纷纷谈论数据驱动创新、数据创造价值的时候，吸引人的家电广告语，仍有许多企业的CIO/CDO在这个新时代面前感到茫然和困惑：
我的企业的数据在哪里？它有什么价值？
数据治理，应该建立怎样的完整框架？
在完整的框架下，应该用怎样的工具武装自己 ？
移动+社交时代，空调器维修入门到精通，海量非结构化、半机构化数据涌来，如何应对？
智能数据湖是怎么回事儿？它和数据仓库是什么关系？
……
为了找到这些问题的答案，我们特意采访了全球领先的数据管理专家Informatica的中国北方区总经理李晨先生。下面就让我们一起听听李晨先生与选型宝创始人兼CEO殷勇的精彩对话吧。
殷勇
提到大数据，我们首先会遇到一些概念，比如说大数据、数据仓库、数据湖等，请李总先为我们梳理一下这些概念，说说它们的发展渊源吧。
李晨
这三个概念里， 先兴起的是“数据仓库”，这个技术已经有20多年的历史了。从上个世纪九十年×××始，随着IT系统的逐渐增多，数据之间的交互也随之增多，电脑维修上门服务，这时客户会发现，只拿到一个系统的数据是完全不够的，2018家电维修行业现状，他需要去汇总很多系统的数据，在这个时候，数据仓库就应运而生了。顾名思义，数据仓库就是把数据放在一个地方进行集中管控，就像一个仓库一样。数据仓库主要针对结构化数据进行存储和应用，比如一些OLTP（联机事务处理过程）系统产生的数据。数据仓库将这些数据汇总到一起，为管理经营者在业务分析、决策支持等方面提供支撑。
随着业务的逐渐增多和技术的不断发展，出现了互联网、移动互联网、自媒体以及很多社交工具，还有工业自动化以及物联网等，随之而来的，家电制冷维修广告语，是海量的、爆炸式增长的数据。这个时候，传统的数据仓库对数据格式的支持、对数据种类的支持、以及对数据量的支持就已经力不从心了，因而需要一些新的技术来承载这些数据，这个时候，大数据技术就应运而生了。
大数据平台的这个“大”体现在两个层面，一个层面是数据量大，它的数据量可以是传统数据仓库的几十倍、几百倍甚至上万倍；另一个层面是数据繁杂，会有很多非结构化数据、半结构化数据，以及很多传感器的信息，这些信息是我们传统的结构化数据平台不能支撑的。
大数据平台在经过了近十年的发展之后，现在已经逐步趋于成熟，随之而来的，是一个新的问题：我们很难再像以前一样，在这样海量的数据里面清晰、快速、准确地找到我们所需要的数据了。就像我在水盆里去找一粒沙子和我在大海里面去找一粒沙子， 近的家用电器维修店，这个难度和所要花费的时间是不可同日而语的，这个时候应运而生的，就是我们的数据湖的概念。
数据湖更关注的理念,在于快速、精准、高效，尤其是自服务。一般来讲，在传统的IT建设的过程中，我们建立数据仓库、建立BI（商业智能）系统，进行数据挖掘分析、报表展现等，这些往往是由业务需求驱动的，而我们的业务人员对这些复杂的IT系统的了解一定是不够深入的，需要IT部门来帮忙处理。他们会把这些业务需求转给IT部门，由IT部门的同事把这些业务需求转换成技术方案来实现。但是，在大数据时代，数据量很大，数据的变化也很快，提出需求的频率可能也是以前的很多倍，为了适应这种变化，就要求数据处理系统的响应速度也越来越快，而我们的智能数据湖就是用来解决这个问题的。智能数据湖以自服务的方式，让业务人员自己去找到相关的数据，再进行归类、总结、建模、分析等，从而为业务提供支持。
殷勇
如果今天我们要对企业的数据进行有效的治理，在您看来，应该有怎么样的一个完整框架。
李晨
从数据治理来讲，它是一个相对来说更倾向于管理或者管控的一个概念或一类项目。数据治理和我们公司里面的公司治理，以及向下延伸的IT治理，是一脉相承的。公司治理的一个很重要的部分是IT治理，而IT治理中 重要的部分就是数据治理。尤其在大数据时代，数据其实已成为各个企业的核心资产，所以，空调器维修集锦，数据治理现在是一个非常火的，也是非常重要的一个话题。
以Informatica的观点来看，企业的数据治理分为以下几个部分：首先要统一企业内部治理的标准，大家都要说同样一种语言，话语逻辑要一致。第二，我们需要制定相应的管理流程和管理规范，正规电器维修培训学校，这是策略和流程层面的。第三是技术层面的数据集成基础架构，Informatica还为企业提供了包括数据访问、数据质量管控，数据安全审计，以及数据交付服务这些功能，维修电工图解，用以支撑我们上面所制定的所有标准、规范以及流程。以上三个方面形成了一个稳定的三角形，支撑起了整个企业数据治理的大框架。
殷勇
那么，在这个框架之下，你们的产品布局又是怎么的呢？
李晨
正如我们前面讲到的，一个完整的数据治理框架应该涵盖数据访问、数据质量管控，家电维修广告词编写，数据安全审计，以及数据交付服务等功能，目的是为了支撑大数据治理的所有标准、规范以及流程的落地。
我们在企业数据治理框架之下的每一个细分领域，都有相应的解决方案，包括我们在业界 知名的产品－数据访问或者叫数据集成工具，包括数据质量管控工具，包括数据安全管理工具，茂名上门维修家电，以及数据审计工具等等。
在大数据管理工具方面，我们有Big Data Management Editions、Big Data Parser、Big Data Relationship Management、各种Connectors、Vibe Data Stream等产品和解决方案。
在数据集成工具方面，我们有PowerCenter，PowerExchange、B2B Data Exchange、Data Integration Hub、Real-time Integration等产品。
在云数据管理方面，我们有Cloud Application Integration、Cloud Data Integration、Cloud Data Management等产品。
在数据质量管控方面，我们有Informatica Data Quality、Data as a Service、Rev等产品。
在主数据管理方面，我们有Multidomain MDM、Identity Resolution、Customer 360、Product 360 (PIM)、Supplier 360、Business Process Management等产品。
在数据安全方面，我们有Secure@Source、Test Data Management、Dynamic Data Masking、Data Archive等产品。
殷勇
数据治理是一个过程，那么你们能否能够帮我们做一个评估，帮助企业了解自身处在一个什么样的阶段，在这个阶段我们应该做什么？
李晨
我们为大家提供了一个数据治理成熟度在线评估工具。用户通过在线回答问卷，会获得一份基准报告。这份报告是根据后台的知识库和评估算法自动得出的，它会让您了解自己企业的数据治理水平，并会给出相应的建议，帮助您提升企业数据的价值。
殷勇
接下来我们就聚焦到你们 新提出的“智能数据湖”的概念。您认为，今天在哪些行业，建立数据湖变成了一个特别紧迫的需求？它的典型应用场景是怎样的？
李晨
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