2011年，对于很多企业来说，云计算只在企业中实行了一半，甚至更少。
但很显然，业务采用基于云的应用——包括客户关系管理、销售队伍自动化、人力资源、费用管理等却比以往任何时候都高。混合IT将会成为一种新的常态，这在采用云的初期也许还不太明显。但是业务对大数据的期望与需求，需要IT机构接受混合IT，并且将数据集成以一个按需服务的方式为企业服务。
谈到大数据与云计算的关系，Informatica中国区首席产品顾问但彬认为，2012年随着云计算应用部署的加快，大数据带来的挑战将更加严峻。
大数据意味着大资源，这是云计算与大数据的交集，其实也就是意味着，云计算与大数据的关系是两个方向，云计算可以承载大数据，大数据也是可以通过云计算架构和模型来提供解决方案。这样我们就可以清晰地知道，大数据在管理和应用的方向上，可以通过云计算的资源共享、高可扩展性、服务特性来搭建和运营。
现在，各类机构的数据量正在快速增长，这些数据每天在其系统内流动;同时，云中的数据量也日益增加。随着数据量的增加，实时处理这些数据的能力已成为大数据的重要挑战之一。2012年，随着云计算应用部署的加快，大数据带来的挑战将更加严峻。
随着云计算的发展，云数据集成将成为关注重点。而随着越来越多的企业机构转向混合型IT架构，以及云集成任务的业务关键性和复杂性的增加，云数据集成的企业级特性对客户的成功意义非凡。
从去年开始，众多厂商开始进军大数据并希望从中掘金，但是从目前的态势来看，由于大数据的技术门槛较高，在大数据领域展开竞争的IT公司，大都仍然是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商，比如IBM、甲骨文、EMC等。
但彬对公司很有信心，他表示，Informatica有一套完善的技术，可以支持多项复杂的企业级数据集成计划，包括：企业数据集成、数据质量控制、主数据管理、B2BDataExchange、信息生命周期管理、复杂事件处理、超级消息和云数据集成。通过Informatica单一、完整、开放且经济的数据集成平台，企业机构可以在改进数据质量的同时，访问、发现、清洗、集成并交付数据，来提高运营效率、降低运营成本。
在大数据这个领域，Informatica也专门推出了9.1版本，这是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。
最后，谈到用户关注的Hadoop这个框架，但彬表示，Hadoop有两个重要特性，一是经济性，二是可扩展性。2008年，一家电信运营商试着用36万元搭建一个基于x86架构和Hadoop架构的云计算评估平台。在与已有的270万元商用系统跑同样的应用进行性能比较后，他们惊喜地发现，Hadoop平台的数据处理性能增加了约30倍，数据挖掘性能增加了约9倍，而且成本优势将随着数据处理规模的增加而更具优势。
随着企业不断寻求更高的数据回报，对Hadoop开发者将会有更高的需求，技能短缺将继续且很可能加剧。2012年，Hadoop将继续获得牵引力，但在2015年前都不会成为真正的主流。
