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Hortonworks业绩不及预期:大数据泡沫论再起
2015-03-05
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 Hortonworks业绩不及预期:大数据泡沫论再起


一半是海水,一半是火焰。

当多个网站依靠大数据精准预测出第87届奥斯卡各重头奖项的同时,大数据生态圈中堪称代表的Hortonworks却报出了一份令资本市场摇头的财报。

2月24日,Hortonworks披露了其上市以来的首份季度财务报告,其2014年第四季度的总营收为1270万美元,低于华尔街分析师预期的平均值1342万美元。同时,其每股净亏损为2.19美元,高于分析师预期的2.04美元。Hortonworks该季度基于GAAP会计准则的运营亏损达9060万美元。

Hortonworks被认为是大数据核心技术之一Hadoop市场的三驾马之一,这份低于预期的财报,再次引发了业界有关大数据是否面临泡沫的讨论。

Hadoop仍是小众市场

大数据应用的源起可以追溯到Google在2004年前后发布的三篇论文——MapReduce、Bigtable、GFS。在此基础上搭建的开源平台Hadoop,堪称全球大数据生态圈中最为核心的技术之一。

然而,由非营利组织管理的Hadoop平台,尽管推行开源模式,但企业并不是拿来就可以用,它需要经过进一步的加工和修缮,由此孕育了多家大数据商业开发公司,如Cloudera、MapR、Hortonworks等。这些公司的商业模式就是开发商业化的Hadoop分发版,并对外销售。Cloudera、MapR、Hortonworks由此也被称为Hadoop市场的三驾马车。

在上述“三驾马车”中,Hortonworks于去年11月10日提交招股说明书,并在去年12月12日实现IPO,以每股16美元的价格发行了625万股股票,募集约1亿美元资金。

Hortonworks刚刚发布的这份季报,给业界又出了一个讨论题,即:Hadoop正处于一个快速增长市场的早期阶段,还是一个大数据泡沫的最后破灭期?

根据咨询机构Wikibon在2014年进行的一项调查,被调查者中仅有36%正在使用Hadoop,而其中又有64%只是将其用于概念测试环境下。Wikibon还发现,那些部署Hadoop的机构中,仅有25%是付费用户,而有51%是基于Hadoop的开源版本自行开发,还有24%的用户则是使用Cloudera、MapR、Hortonworks等Hadoop开发商推出的免费版本。

这意味着,至少从目前来看,Hadoop仍然是一个小众市场,尤其付费用户的基础还很薄弱。

另外一个支持泡沫论的论据则是“Hadoop过时了”。众所周知,Hadoop的基础是Google在2004年前后发布的三篇论文,但有人质疑,目前的Hadoop“太2004了”。

持这种观点的人认为,Google在2004年发明了MapReduce来支持其搜索引擎中的网络爬虫,但几年以前Google已将MapReduce替换为BigTable,后者是一种更具互动功能的存储系统。也就是说,Hadoop社区在Google转移到更新平台的五年之后开展起来,而跟随Google进入Hadoop的企业将由此整整落后十年。

Cloudera宣称营收过亿

不过,Hortonworks坚持认为,营收并不是当下最重要的事情,事实上,其在去年11月发布招股说明书的时候,就对分析师表示,能更准确反映其业主状态的是总营业额,这是因为其在提供服务后并不总是能得到及时支付。

从营业额的角度来看,Hortonworks去年第四季度的数字是3190万美元,同比增长148%,其整个财年的营业额为8710万美元,同比增长134%。

目前,Hortonworks有332家付费客户,单是去年四季度就增加了99个新客户。

这些数字可以解读出来的故事则是,Hadoop市场目前仍处于快速增长之中,而为了构建一个可持续的业务,类似Hortonworks这样的Hadoop开发商需要在先期进行大量投资,同时需要构建销售渠道。

咨询机构Cowen and Co的分析师Jesse Hulsing也表示,Hadoop市场仍在早期阶段。其认为,到2020年,大多数员工规模超过5000人的大企业都将采用Hadoop

对于Hortonworks目前的这份财报,还有一种解读就是,与其说是Hadoop市场本身的原因,不如说是其自身在市场竞争中的因素。

就在Hortonworks披露业绩的前夕,另一家Hadoop服务提供商Cloudera则公开宣布其2014年营收“超过1亿美元”。Cloudera由分别来自Facebook、谷歌、雅虎和甲骨文的四位创始人于2008年成立。一项数据显示,75%的Hadoop新用户使用的都是Cloudera的分发版。目前,Cloudera还是未上市公司。Cloudera公司创始人、董事长兼首席战略官Mike Olson表示,公司尚无IPO的时间表。

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