此前讨论了“大数据应用落地”和“大数据一体机的定位”等问题，接下来想讨论，大数据应用与BI(商业智能)的区分问题，所以如此，是感觉有些混淆。例如有人将“啤酒和尿布”的故事，作为大数据应用的成果。一来这说明目前大数据应用还没有为人津津乐道的应用成果，二来对于大数据应用与此前倡导的BI、数据挖掘等，还没有一个相对完整的认知。
对于BI我求教了Informatica大中国区首席产品顾问但彬，而Informatica最富盛名的是数据集成平台，“所谓数据集成平台，其前身是ETL(Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载)，是伴随着BI、数据仓库的需求出现的，其主要功能对各种业务平台数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。”但彬说。“不仅BI、数据仓库对数据格式/内容有需求，企业不同应用系统之间也不断交换数据，为此，企业数据集成概念脱颖而出。”
数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能也是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式，满需求，这就是一个典型的数据集成平台。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。
“数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。” 但彬说。也就是说，数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。
谈到如今流行的大数据，但彬表示，如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。他指出，结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。
“结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。”但彬说。
但彬强调，采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的廉价的基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造了条件。 Informatica也推出了相应的Hadoop平台组件，也是因为看到了Hadoop是一种经济效应更好的模式。
谈到大数据应用的数据来源，但彬表示，数据来源应该包括结构化数据，如各种各样数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等;其次才是非结构化数据，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据，其中包括各种演讲、发言，以及博主创作等内容，也包括用户点击的习惯/特点，或者所发表的评论，以及评论的特点;网民彼此之间的关系，例如谁是谁的粉丝、好友，购买什么产品等，这些都构成了大数据来源。另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，这就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。此外，手机的置传感器，各种手持设备、门禁系统，摄像头、ATM机等，其数据量也非常巨大。
对于分析大数据的工具，但彬认为目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。Informatica致力于数据整理和收集，同时通过自然语言解析，把这些数据经过Informatica过程中，把他解析成为一些关键的词、语义、正面/负面的评价。这时，如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。这也是大数据与分析相关的一个重要原因。针对大数据，Informatica有一个口号：Informatica是大数据分析的幕后英雄。因为Informatica为各种分析系统做好了数据准备，让分析更加具有价值和高效。
让大数据应用落地，在但彬看来，其中的关键在于与行业应用的深度融合。
“为什么大数据应用不落地，是因为浮在面上，大数据落地只有结合行业，因为大数据应用具有典型行业特征，通用性的内容要少一些。因此，大数据应用落地不能够脱离行业。”但彬说。
在此，但彬列举了几个典型行业大数据应用。
一个是公安行业的视频影像处理，它这是一个特定应用领域，传统BI、ETL工具拿这些数据就没有办法，这就需要采用分布式Hadoop进行处理，且能够带来很好的效益。因为Hadoop可以处理数据量足够大，因而会大有用武之地，可以很好落地。但彬指出，公安行业实际上已采集了大量视频影像数据，利用这些数据，可以追踪一个嫌疑犯的行踪，什么时间在全国哪些地区出现过。这些应用不可能单纯依靠人的力量，需要借助人脸识别、图像识别技术、模式处理，数据压缩等技术，需要海量处理软件，抓出相关特征，帮助公安人员提高工作效率。
在电信行业，计费系统实际上是对各种应用数据进行整合最终提供的结果数据，实际上是一个缩小以后的数据。如今，借助大数据应用，运营商可以原始大数据进行分析，例如分析传感器数据是否有异常，从而判断设备异常等，这些都是一些用传统BI工具无法实现的分析，其结果往往会出乎意料，帮助运营商提高服务水平以及用户的满意度。
在互联网行业，通过分析手机上网轨迹，可以分析了解客户群，了解用户的偏好，此外，获取地理位置的信息，也具有特定价值。
从这些行业大数据应用分析来看，一个是视频影像处理，一个是日志分析，另外一个是处理特定文件格式的分析处理，彼此之间显然没有任何通用性的特点，其共同点就是利用了廉价的大数据处理平台。
“要想大数据应用落地，就必须深入行业，与行业特点相结合，挖掘需求，如此，大数据应用才有落地的可能。大数据应用没有一个放之四海而皆准的通用解决方案。”但彬说。
但彬表示，Informatica所倡导的Vibe是一种理念。作为为““一次开发，多次部署”功能，提供技术支持的虚拟数据机引擎，Vibe能够让客户在无需重新编码的情况下，即可存取、集合及管理任何类型、来源、数量、计算平台或用户的数据。对于大数据应用，可以把类似Hadoop平台视为一种数据源，以此来减轻应用开发者的工作量。此外，Informatica基于自然语言解析，对于网络日志、网络言论等非结构化数据进行分析，尽可能提取语义，这就为应用开发者带来了方便，尽可能降低大数据应用开发的难度。
“让大数据应用站在巨人的肩膀上，这是大数据应用时代，Informatica的使命。”但彬说。
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