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CA Technologies公司创建于1976年，总部位于美国纽约，是全球最大的IT管理软件公司之一。其服务对象包括全球140多个国家的客户。CA于1995年进入中国市场。
日前，《网络导报》记者就业界最为关注的大数据、云计算等话题，专访了该公司企业战略副总裁Stephen Elliot。
网络导报：业内人士认为，考察大数据至少要有三个维度：数据规模、数据结构以及数据关联度，数据量的巨大只是一方面。请问，您对大数据是如何理解的？
Stephen Elliot：我们以及我们的客户在大数据市场观察到的三个关键维度是：显著的数据多样化（结构化和非结构化数据来源）、数据量（总量）、以及数据的速度（创建数据的速度）。随着大数据市场的兴起，我们的客户告诉我们，大数据有两个重点，即大数据基础设施和大数据分析。目前，大数据基础设施市场正在迅猛地发展，出现了很多大数据架构企业，例如Cassandra、Hadoop。而大数据分析则可以帮助客户回答“数据对于我真正意味着什么”这个问题。
网络导报：大数据分析也就是发现其价值的过程。
Stephen Elliot：大数据分析市场关注一个客户可以从数据中得到什么样的IT和业务价值。例如，我们有一些客户利用我们的技术来保护和管理他们的大数据基础设施，同时捕捉和分析其大数据来提供更好更安全的终端用户体验和客户体验。客户不想做重复工作，他们视大数据为一个关键战略，即能够通过快速收集所有相关数据并进行分析，更好提升对客户需求的洞察力，来更快地对业务变化做出反应，并提供更完善的客户体验。然而，大部分的大数据部署目前正在开发之中或者在实验室环境中。我们正在同更多的客户携手合作，这些客户考虑在未来12个至36个月内将其大数据战略应用至生产环节。
网络导报：我们探讨大数据的目的是希望从中可以产生切实的商业利益。那么，要从结构复杂的数据中挖掘出商业价值，现有的技术可以达到吗？是技术方面的事情，还是与产业链的各个环节相关？
Stephen Elliot：这是一个很好的问题。我们为客户提供商业利益已经超过30年，这是通过收集和分析几乎所有平台的数据来实现的，包括大型机、分布式系统、云、虚拟化、客户，以及结构化和非结构化的大数据环境。有一件事在技术上是确信无疑的，那就是平台从不会消失，而且它们需要加以管理。大数据正在快速成为这个现象的另外一个例子。
架构（architectures）和非结构化数据来源为我们提供了一个机会来扩展其现有在应用性能、网络管理、安全、容量管理、建模以及备份与恢复的分析。
我们拥有能够支持所有这些方面的大数据的产品。我们着眼于整个IT供应链，同每一位客户合作来了解他们需要从大数据中得到什么，并以正确的界面来呈现数据。
网络导报：“着眼于整个IT供应链”也就意味着，挖掘大数据需要各个环节的通力合作。
Stephen Elliot：是的。同时，重要的是要认识到不同的用户，例如网络经理、应用开发者、业务经理等等，他们会碰到不同的问题，并需要不同的数据来源。由于我们产品广泛的覆盖范围，以及将结构化和非结构化数据集合在一起的能力，我们能够帮助用户获得最佳的数据可视性，并结合分析来提供业务和技术答案——从IT服务一直到支撑它的数据基础设施。若没有一个广泛和深入的产品组合，这是不可能实现的。
网络导报：移动互联网产生了海量的大数据，那么，可否说大数据是移动互联网发展的障碍，或者说大数据也为移动互联网的发展起到推进作用？
Stephen Elliot：不管如何定义移动市场，它都将在大数据市场起到重要作用。它已经提供了新的数据来源、新的交付数据方式以及移动趋势。大数据将被迫以前所未有的速度收集和分析数据。
移动互联网是关于选择的，或者说是关于消费者、企业选择何种方式实现目标——可能是消费者在亚马逊网站上购物，也可能是某个企业从云提供商购买一个邮件服务。无论选择如何，这些选择将越来越多地使用大数据基础设施，因为其可扩展并能生产大量的客户数据。
网络导报：是否可以说，由于有了大数据的产生，云计算才显得无比重要？
Stephen Elliot：是的，云计算在大数据时代将会越来越重要。云计算是一个宽泛的术语，它对不同的人来说意味着不同的东西。对于一些客户来说，云是通过使用第三方管理服务提供商来扩大其现有IT服务或者应用；对另一些客户来说，是为私有云部署一个融合架构，例如思科UCS或者VCE vBlock平台；还有一些客户，是为了测试、资源库部署、管理或者安全服务来使用第三方云提供商。这些例子中每一个都是并且将持续是基于传统或者新兴的大数据基础架构。因为云计算是广泛的，而且数据创建得非常快，所以公有、私有和混合云将对大数据在未来必须要提供的不同种类的分析产生影响。
网络导报：各大厂商推出的云计算解决方案，从技术特点到架构以及服务保障，都没有统一标准，使得云与云之间的信息交互存在屏障。对于云计算“标准未定服务先行”，你是如何看待的？
Stephen Elliot：对于云计算来说，目前没有单一的权威组织来建立可行的标准。有一系列的组织已尝试去建立一些普遍的基础线和标准，然而，责任仍然依靠行业自律。
许多云提供商公开展示产品的性能标准，而且很多提供商将提供服务水平协议，但最终，对规则和标准的需求依然来自于消费者。消费者需要一个有竞争力的开放市场，来推动不同类型云服务的成熟和稳定。简言之，行业需要提高标准来达到或超过客户需求，以保持竞争力和效益。
在社区云和政府云等小型云环境中，这一点得到进一步印证。在一个由志趣相投的客户所组成的紧密生态系统中，安全、可用性和性能相关的云标准更容易获得授权和控制。
日前，《网络导报》记者就业界最为关注的大数据、云计算等话题，专访了该公司企业战略副总裁Stephen Elliot。
网络导报：业内人士认为，考察大数据至少要有三个维度：数据规模、数据结构以及数据关联度，数据量的巨大只是一方面。请问，您对大数据是如何理解的？
Stephen Elliot：我们以及我们的客户在大数据市场观察到的三个关键维度是：显著的数据多样化（结构化和非结构化数据来源）、数据量（总量）、以及数据的速度（创建数据的速度）。随着大数据市场的兴起，我们的客户告诉我们，大数据有两个重点，即大数据基础设施和大数据分析。目前，大数据基础设施市场正在迅猛地发展，出现了很多大数据架构企业，例如Cassandra、Hadoop。而大数据分析则可以帮助客户回答“数据对于我真正意味着什么”这个问题。
网络导报：大数据分析也就是发现其价值的过程。
Stephen Elliot：大数据分析市场关注一个客户可以从数据中得到什么样的IT和业务价值。例如，我们有一些客户利用我们的技术来保护和管理他们的大数据基础设施，同时捕捉和分析其大数据来提供更好更安全的终端用户体验和客户体验。客户不想做重复工作，他们视大数据为一个关键战略，即能够通过快速收集所有相关数据并进行分析，更好提升对客户需求的洞察力，来更快地对业务变化做出反应，并提供更完善的客户体验。然而，大部分的大数据部署目前正在开发之中或者在实验室环境中。我们正在同更多的客户携手合作，这些客户考虑在未来12个至36个月内将其大数据战略应用至生产环节。
网络导报：我们探讨大数据的目的是希望从中可以产生切实的商业利益。那么，要从结构复杂的数据中挖掘出商业价值，现有的技术可以达到吗？是技术方面的事情，还是与产业链的各个环节相关？
Stephen Elliot：这是一个很好的问题。我们为客户提供商业利益已经超过30年，这是通过收集和分析几乎所有平台的数据来实现的，包括大型机、分布式系统、云、虚拟化、客户，以及结构化和非结构化的大数据环境。有一件事在技术上是确信无疑的，那就是平台从不会消失，而且它们需要加以管理。大数据正在快速成为这个现象的另外一个例子。
架构（architectures）和非结构化数据来源为我们提供了一个机会来扩展其现有在应用性能、网络管理、安全、容量管理、建模以及备份与恢复的分析。
我们拥有能够支持所有这些方面的大数据的产品。我们着眼于整个IT供应链，同每一位客户合作来了解他们需要从大数据中得到什么，并以正确的界面来呈现数据。
网络导报：“着眼于整个IT供应链”也就意味着，挖掘大数据需要各个环节的通力合作。
Stephen Elliot：是的。同时，重要的是要认识到不同的用户，例如网络经理、应用开发者、业务经理等等，他们会碰到不同的问题，并需要不同的数据来源。由于我们产品广泛的覆盖范围，以及将结构化和非结构化数据集合在一起的能力，我们能够帮助用户获得最佳的数据可视性，并结合分析来提供业务和技术答案——从IT服务一直到支撑它的数据基础设施。若没有一个广泛和深入的产品组合，这是不可能实现的。
网络导报：移动互联网产生了海量的大数据，那么，可否说大数据是移动互联网发展的障碍，或者说大数据也为移动互联网的发展起到推进作用？
Stephen Elliot：不管如何定义移动市场，它都将在大数据市场起到重要作用。它已经提供了新的数据来源、新的交付数据方式以及移动趋势。大数据将被迫以前所未有的速度收集和分析数据。
移动互联网是关于选择的，或者说是关于消费者、企业选择何种方式实现目标——可能是消费者在亚马逊网站上购物，也可能是某个企业从云提供商购买一个邮件服务。无论选择如何，这些选择将越来越多地使用大数据基础设施，因为其可扩展并能生产大量的客户数据。
网络导报：是否可以说，由于有了大数据的产生，云计算才显得无比重要？
Stephen Elliot：是的，云计算在大数据时代将会越来越重要。云计算是一个宽泛的术语，它对不同的人来说意味着不同的东西。对于一些客户来说，云是通过使用第三方管理服务提供商来扩大其现有IT服务或者应用；对另一些客户来说，是为私有云部署一个融合架构，例如思科UCS或者VCE vBlock平台；还有一些客户，是为了测试、资源库部署、管理或者安全服务来使用第三方云提供商。这些例子中每一个都是并且将持续是基于传统或者新兴的大数据基础架构。因为云计算是广泛的，而且数据创建得非常快，所以公有、私有和混合云将对大数据在未来必须要提供的不同种类的分析产生影响。
网络导报：各大厂商推出的云计算解决方案，从技术特点到架构以及服务保障，都没有统一标准，使得云与云之间的信息交互存在屏障。对于云计算“标准未定服务先行”，你是如何看待的？
Stephen Elliot：对于云计算来说，目前没有单一的权威组织来建立可行的标准。有一系列的组织已尝试去建立一些普遍的基础线和标准，然而，责任仍然依靠行业自律。
许多云提供商公开展示产品的性能标准，而且很多提供商将提供服务水平协议，但最终，对规则和标准的需求依然来自于消费者。消费者需要一个有竞争力的开放市场，来推动不同类型云服务的成熟和稳定。简言之，行业需要提高标准来达到或超过客户需求，以保持竞争力和效益。
在社区云和政府云等小型云环境中，这一点得到进一步印证。在一个由志趣相投的客户所组成的紧密生态系统中，安全、可用性和性能相关的云标准更容易获得授权和控制。