团队方面，我们一方面是本地化，凌琦是Cloudera公司副总裁和肯睿（上海）软件有限公司总经理，他在英特尔工作了20年。另一方面是与英特尔的合作。英特尔向Cloudera投资了7.4亿美金，持有18%的股份，我们在产品和技术和团队上有广泛的合作。
凌琦：我来谈谈中国这边的情况，第一个方面的工作是把以前英特尔的Hadoop分发版的中国客户，转换到Cloudera平台上来。这些客户主要是在金融领域，包括银行、证券、保险等。在此基础上，我们也发现中国市场对大数据的需求在快速增长，比如说电信业，它积累了大量的数据和客户行为数据，这些信息会有很大价值可以挖掘。
我们还看到智慧城市。中国的智慧城市建设非常热，这里面也是靠数据来支持，比如说交通管理，比如说在商业分布，甚至说对于城市安全的管理都有非常好的应用。
另外，大数据在生命科学方面、医药研究方面以及流行病趋势方面，也会有很多应用。
记者：Cloudera在中国与英特尔将在哪些方面共享资源？
Mike Olson：我们跟英特尔的沟通当中会发现很多大数据潜在的问题，我们可以通过和英特尔或者与英特尔共享的合作伙伴渠道一起提供一个大数据整体解决方案。我们说到的智慧城市、平安城市都是非常典型的大数据应用场景案例。
何京翔：英特尔在上海的大数据开发团队，与Cloudera在开源上有很多的合作；另一方面，我们在共有客户和新客户方面也会合作，来更好满足客户需求。
我本身在英特尔软件及服务事业部工作，这个部门一个主要的任务是使得软件能够在英特尔平台上跑得最好，所以具体落实到大数据这块，就是怎么样让Hadoop、Spark这些新的软件平台在英特尔平台上得到最好的优化，把我们软硬结合做到最好。
与传统数据挖掘是互补关系
记者：有很多力量在推动大数据发展，其中比较典型的包括传统IT公司面对大数据的转型，以及新兴的创业公司。你怎么看这两类公司的优劣势？
Mike Olson：像Oracle、IBM、Teradata这些传统的数据库或者数据挖掘厂商，其实他们在自己擅长的部分已经做得非常好、非常成功，有非常成熟的解决方案。随着时间的发展，我们现在已经看到越来越多的应用场景和新技术加入到Hadoop平台。正如多年以前谷歌发表了三篇论文，MapReduce、Bigtable、GFS，三篇论文就是Hadoop的原形。Hadoop也是受到这三篇论文的启发。
我认为这两种模式更多的是优势互补。我们现在看到Cloudera做的大数据平台和传统数据仓库EDW数据平台并不是竞争的关系，因为我们可以给他们提供更多的数据，更多种类的数据，不论是从量、种类还是数据类型都会远远超过过去EDW数据能够处理的范围。有了这些数据，用户还是可以用他们熟悉的数据分析和建模以及数据挖掘的工具，比如说Teradata，比如说MicroStrategy这样的东西去发掘数据的价值。
也就是说，我们这两个方案完全是互补的关系，我们可以给他提供更多种类的数据，让他们从中挖掘更多的价值给到用户。
这里想强调一下我们跟合作伙伴良好的关系，举几个例子，今年10月份，我们宣布了很多合作，比如说跟Teradata、微软、EMC，以及我们跟Oracle做了一体机，这些都是非常好的样板，会告诉大家我们跟这些传统的关系型数据库、数据挖掘公司并不是竞争的关系，而是良好的合作关系。
在Cloudera过去六年半的历史上，我们已经做到了在大数据领域最大，也是最好的分发版提供商，这也是我们跟合作伙伴持续创新、共同发展、共同成长的一个结果。
大数据平台作为一个新生的产品或者一个业界的发展动态，毕竟现在还是一个早期的阶段，对Cloudera这样的新兴的创业公司来讲，在这方面肯定有优势，船小好掉头，这也是大家容易理解的。
记者：美国大数据领域的创业非常活跃，有很多融资、并购的案例。目前中国大数据领域的创业也在增多。你对这样的创业公司有什么建议？
Mike Olson：一是对这些新兴的中国的创业的大数据厂商，要尽量让自己聚焦在创建一个行业的解决方案或者是一些应用，或者是一些上传的工具，这样能够更好地利用Cloudera非常稳定的、成熟的大数据平台，提供整体的解决方案给到客户。