由 dawei Cloudera德国销售总监Alexander Zschaler：Cloudera相信数据可以使今天不可能的事情成为可能。数据驱动着我们的生活，我们的工作方式以及彼此之间的联系方式。这些数据具有一个特殊的特征，并且这个特殊的特征是它在任何地方都在迅速增长。
但是，人们迫切需要一个平台来利用这些数据并使之更加高效。这是Cloudera致力于提供这种数据平台的一个方面。另一方面，我们的使命是我们希望使人们能够将复杂的数据转换为清晰、可操作的见解，他们可以将其用于开发新服务，甚至可以基于机器学习和AI的支持来判断决策。
对我们来说，非常特别的是，我们完全不了解部署方法。这意味着，如果您要在内部运行此程序，那根本不是问题，如果要在云、私有云或公共云甚至混合云上运行，则完全由您决定。
IBM Power Systems上的Cloudera提供了快速的见解，并减少了静态数据和动态数据项目的基础设施成本。我们仍然是开源领域的领导者，对开放标准有着共同的承诺，提供开放软件和硬件的强大组合，提供创新的速度，而无需供应商锁定。
Graeme Neill：为什么现在大数据和机器学习对城市如此重要？
Zschaler：每个数据迟早都是大数据，特别是对于国家、各地方政府而言。问题是，他们如何才能将这些数据用于洞察并付诸实践？这就需要现代化的基础设施，以适应不断增长的流量。到2025年，我们将看到157 ZB的数据，其中80％将是非结构化的。机器学习和诸如AI之类的功能可以帮助在问题出现之前发现这些问题，从而使城市运行顺畅。
单靠数据并不能使事情变得更聪明。从边缘到AI的端到端收集、管理、分析这些数据，这是现代化城市方法的核心。
Graeme Neill：如今在城市中可以利用的数据类型是什么？
Zschaler：智慧城市不断努力，在正确的时间向正确的人提供正确的数据，以帮助建立解决方案来解决这些复杂的城市挑战。最根本的答案是您可以想象的任何类型的数据，对吗？
让我们以智能垃圾箱为例，以及我们如何从传感器转变为公民的实际利益。该方法将是，并且我们（Cloudera）如何解决此问题，这些传感器可以彼此互通交流，并检查附近是否有其他垃圾箱几乎已满。然后，我们可以基于机器学习功能自动优化这些路线。
但是，这还没有结束。从我们的角度来看，这只是一段美好旅程的开始。现在，可以在此示例中拥有的数据之上放置其他分析。它们可以导致更好的决策计划，我们在哪里需要更多这些垃圾箱？这是一个简单的问题，但是如果您没有适合这个员工或更好的员工的数据库，该如何回答。所有这些方面，我们实际上在何时何地需要什么，都可以通过这种集成方法来回答。
Graeme Neill：为什么今天的城市无法有效处理数据？
Zschaler：根据我们的经验，并与40多个国家/地区的不同政府或机构进行了交流，这是公共部门数据面临的共同挑战，而大多数挑战可以归结为五个方面。第一，您拥有旧系统，而它们根本无法满足当今的数据量、多样性和速度要求。第二点是到处都是筒仓（数据孤岛）。每个机构都出于多种原因保留自己的数据。第三是安全和治理。我们需要从各个角度保证安全。