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，难以治理网站建设解决方案，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 研究发现网站建设解决方案，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

2. InfoSphere Data Quality

IBM解决方案重点

IBM解决方案价值

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