就本身而言，Hadoop 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。
大数据项目实施仅靠 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，大数据集成对 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 IBM BigInsights 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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