大数据市场面面观
大数据的价值已经逐渐被用户认可。作为新概念,大数据在给一些初创公司带来机遇的同时,也为大型的传统IT厂商提出了新课题,在远未饱和的市场中如何将自身的利益最大化?因此我们看到包括甲骨文、IBM以及微软在内的主流数据库厂商都纷纷发布了明确的大数据战略,甚至连英特尔这样和数据不太沾边的公司也都参与进来。大数据中蕴含的大商机是每个厂商都要抓住的机遇。
在这里我们就来回顾一下过去一年中,几大重点厂商所发布的大数据战略,看看他们之间到底有何区别,谁又能引领新的大数据时代?
甲骨文大数据平台浮出水面
甲骨文在2011年的OpenWorld上宣布将推出Oracle大数据机(BigDataAppliance)和Exalytics商务智能服务器,笔者曾认为这是甲骨文强势进入“大数据”市场的标志。随着BDA和Exalytics在今年年初的正式供货,甲骨文的大数据平台解决方案也逐渐浮出了水面。
甲骨文的大数据平台解决方案可以简单地理解为Exadata+大数据机+Exalytics的组合,利用这“三驾马车”来分别应对数据捕获、组织、分析和决策四个部分:利用大数据机来捕获所有可用数据,通过Hadoop来将不同类型的数据组织为易分析的数据;然后再利用Exadata进行分析,其中Exalytics将起到加速BI分析过程的作用。因此通过这三个“大家伙”的组合,甲骨文将为用户提供一个高集成度的大数据平台。
EMC布局大数据中国市场
从市场宣传和推广的角度来看,EMC应该算是最早一批将大数据提上议事日程的厂商,去年5月在美国召开的EMCWorld大会就是以“BigData”作为主题。当然只有口号是远远不够的,EMC在这一年中针对大数据采取了一系列的举措,包括发布了业内第一款大数据社交协作平台GreenplumChorus,EMC在用行动表达着对大数据市场的信心。[page]
EMC在中国的业务发力点将包括以下几个方面:1、依赖目前核心的市场销售和咨询顾问团队,加强行业的覆盖;2、重点培养如神州数码、怡德、易通等在内的渠道合作伙伴,以推动大数据市场战略;3、建立一个立足于中国本土的研发团队。
作为EMC大数据战略的重要一环,收购而来的Greenplum将承担非结构化数据处理的重任。目前Greenplum的数据库产品包括传统的GreenplumDatabase和GreenplumHD(Hadoop),前者用来应对企业结构化数据,后者可以将非结构化数据导入Greenplum中进行存储和分析。在今年年初,EMC又将GreenplumHD同EMCIsilon进行了整合,使Isilon可以原生支持Hadoop,成为业界第一个原生支持Hadoop的横向扩展NAS平台。
IBM积极推动大数据落地
大数据刚刚进入人们视野的时候,IBM就率先推出了业界首个大数据分析产品BigInsights和Steams,通过Hadoop和内存分析等技术实现了对大数据的存储和分析。经历了一年多的发展,除不断完善产品功能之外,IBM又提出了一套全面的战略理论3A5步,实现信息生命周期的管理。
今年IBM在大数据方面的主要方向是推动应用的落地,大数据在中国的应用集中在以技术为主导的互联网公司当中,而针对传统行业,这样的经验无法推而广之。包括金融、电信以及制造等传统行业在大数据方面的需求已经逐渐凸显出来,而IBM的优势就在于丰富的实践经验能够帮助国内用户让大数据“落地生根”.
针对几个行业,IBM给出了具体的大数据应用场景和解决方案,包括制造业、金融和电信等大型传统行业。IBM的大数据战略非常清晰,一步一个脚印走的很坚实,其前景将被看好。
英特尔凭Hadoop向大数据靠拢
虽然Hadoop并不是大数据代名词,但当提到大数据生态系统的时候,人们还是会首先想到ApacheHadoop.同大数据类似,Hadoop是一整套技术与产品的组合,来源于Apache软件基金会的开源项目,可以为企业提供一个可靠的、可扩展的分布式计算环境。它包括了MapReduce计算框架、HDFS存储系统、HBase数据库以及Hive等工具,能够对非结构化数据进行有效的操作与处理。这也是Hadoop在大数据时代独领风骚的重要原因,因此许多厂商都希望通过Hadoop来抓住大数据所带来的机遇。
在今年的七月份,英特尔公司对外发布了自己的Hadoop商业发行版(ApacheHadoopDistribution),也是这几家大型厂商中唯一拥有自身发行版Hadoop的一家。靠硬件芯片起家的英特尔为何要走这条路?[page]
英特尔实际上已经看到企业用户对于大数据的需求在不断增长,特别是在中国。目前国内的Hadoop应用大多数集中在互联网行业,传统行业没有专门的技术团队可以担负起维护开源Hadoop集群的重任。除Oracle、IBM这样的厂商会提供一些异常昂贵的Hadoop服务之外,像Cloudera、Hortonworks这样的顶级Hadoop提供商在国内的投入力度却非常小。这虽然让人有些意外,但国内用户的确是需要一个“靠谱的”Hadoop解决方案,来切实解决大数据问题。英特尔的Hadoop发行版恰好能解决这一问题。
英特尔Hadoop发行版包含了所有的分析、集成以及开发组件,并对不同组合之间进行了更加深入的优化。此外,还添加了英特尔Hadoop管理器(HadoopManager),从安装、部署到配置与监控,可以提供对平台的全方位管理。目前英特尔已经开放了免费下载,随着推广力度的不断加大,相信英特尔的Hadoop还是能很轻松地在国内大数据市场分一杯羹。
微软大数据战略依然延续“端到端”
对于微软企业级部门来说,今年是非常重要的一年。大面积的产品更新以及在云计算业务方面的进展,让微软在2012年吸引了大量关注的目光,当然大数据就是其中之一。微软在今年上半年正式发布了SQLServer2012数据库平台,并添加了Hadoop的相关服务,逐渐将数据业务延伸到非结构化数据领域。而伴随WindowsAzureMarketplace和SharePoint等工具的推出,微软已经具备了打造端到端的大数据平台的能力。
微软的大数据解决方案涵盖了管理、扩展和洞察三个层面,从各个角度来把握大数据生命周期。其中数据管理层将对所有类型的数据进行搜集和管理,包括结构化、半结构化、非结构化和流数据;数据扩展层主要实现数据发现的功能,通过多种类型、多种数据源的互连实现对数据集的丰富;洞察力层主要面向应用,通过数据挖掘以及多种数据展现工具,实现任何用户对任何位置的任何数据洞察。
微软对大数据生命周期的三个层面都投入了大量的研发力度:SQLServer2012数据库和并行数据仓库(ParallelDataWarehouse)将作为结构化数据的处理平台。针对非结构化数据,微软也将推出全新的Hadoop服务HDInsight,该产品包括公有云(WindowsAzure)和私有云(WindowsServer)两个版本,提供企业级的Hadoop服务。
另外,最新发布的WindowsAzureMarketplace将实现大数据的共享,通过开放数据协议(OData)展现数百种来自微软和第三方的应用程序和数据挖掘算法。用户还可以使用最熟悉的工具从结构化和非结构化数据中获得可执行的洞察力,包括SQLServer分析服务(SSAS)的PowerPivot和PowerView,通过连接器就可以对Hadoop分布式文件系统中的非结构化数据进行分析与展现。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20