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中国有哪些公司在做大数据?

[日期:2014-05-27] 来源:互联网周刊   作者: [字体: ]

  “大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。

  在本文中,作者整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业,它们有的是计算机或者互联网领域的巨头,有的则是刚刚创办不久的初创企业。但它们有一个共同点,那就是它们都看到了大数据带来的大机会,并毫不犹豫地挺进了这个领域。

  首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商,看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域,并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中?

  大数据是比云计算还要新兴的一个术语,但是从(表一)中列举的一些公司不难发现,在业内,大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机,包括IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场;另外,很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中,如Cloudera、Clustrix等。但纵观国内大数据服务提供商市场,大数据这一概念,对国内企业来说或许还稍显陌生,在最具影响力的前30家企业中,国内企业几乎还是一片空白,相对来说,国内大数据起步较晚,但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海,并且发展态势良好,下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧!(见表二)

  国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

  越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?(见表三)

  而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。(见表四)

  随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

  在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

  表一:全球最具影响力的大数据企业概览

  公司

  IBM

  Intel

  Oracle

  HP

  Teradata

  SAP

  Amazon

  EMC

  Fujitsu

  Microsoft

  Google

  Cloudera

  Dell

  SAS

  Splunk

  HortonWorks

  VMware

  WANdisco

  Informatica

  Red Hat

  Pivotal

  NetAPP

  Metamarkets

  Clustrix

  Actian

  1010data

  ParStream

  10Gen

  Tableau

  MapR

  Mark Logic

  Syncsort

  Couchbase

  Datameer

  Sybase

  大数据特色介绍

  在IBM围绕大数据开发出的产品中,DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。近期发布的POWER8是IBM第一个面向大数据设计的系统。

  英特尔Hadoop发行版最大特色就是凭借英特尔硬件加速获取高性能和高安全性。但英特尔近来宣布停止发行自己的Hadoop版本,转而支持Hadoop发行商Cloudera,并成为Cloudera最大的股东。

  在捕获大数据的环节: 提供了Oracle数据库和Oracle NoSQL数据库;在大数据分析阶段:提供了Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalytics商务智能云服务器、Oracle数据仓库和Oracle高级分析等解决方案。

  HP提供与大数据相关的硬件、软件以及服务,其最为知名的当数Vertica分析平台。

  Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。Teradata Aster大数据分析平台,客户无需部署,就可以受益于开源Apache Hadoop。

  SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存数据库。

  Amazon历来以企业云平台著称,但同时也推出了众多大数据产品:如基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。

  EMC发布的Apache Hadoop发行版Pivotal HD,可以与Greenplum数据库进行整合,而不仅仅是在Hadoop中运行SQL。

  富士通的Hadoop内存计算一体机平台可全面提升大数据分析计算速度;全新M10小型机平台打造可插拔的Oracle数据库服务机。

  微软发布的新一代并行数据仓库一体机SQL Server Parallel Data Warehouse(简称PDW),提供了大规模并行处理并具备灵活线性横向扩展能力的数据仓库平台。

  谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。

  为企业级市场提供大数据系统处理的创业公司 Cloudera,于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。

  戴尔在数据分析端有Kitenga软件,帮助企业用户做更深的数据挖掘。

  SAS的核心竞争力就体现在集群环境下的运算和算法,是第一家把大量且复杂的精密数据分析运算应用到Hadoop集群。

  Splunk主要关注机器数据分析业务,全新版本Splunk Enterprise 6.1为全球化企业提供任务关键型运维智能。

  专注于Apache Hadoop框架,支持跨计算机集群分布式处理大型数据集,主要产品为Hortonworks数据平台。

  VMware vSphere大数据扩展版使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。

  作为企业级大数据及分布式软件开发方案提供商,产品线包括企业级Hadoop和软件开发生命周期管理。

  专注于数据集成领域Informatica推出的HParser是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境;还有PowerCenter大数据版在减少新技术风险、降低大数据项目成本方面颇具优势。

  Red Hat和Hortonworks扩展大数据战略联盟,通过紧密整合HDP和开放式混合云技术,为客户部署下一代大数据应用程序。

  Pivotal推出的Pivotal大数据套件(Pivotal Big Data Suite)整合了Pivotal所有领先的数据技术,客户可以随时随地按需使用其中的任何一种技术。

  NetApp的存储产品 Filer 可提供简单、快速、可靠、可扩展的数据管理解决方案,解决数据共享、数据保护、数据管理等一系列问题。

  对tweet、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析,为客户提供了很好的数据分析支持,客户只需在几天就能安装和运行。

  Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法,帮助人们处理大量的数据,使SQL数据库无限扩容成为可能。

  在收购ParAccel之后,Actian的数据库产品套件包因为引入了大数据能力而会变得更加丰富。其分析工具SecureAlert能够识别犯罪行为,并向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。

  1010data以电子表格的形式为用户提供大数据的处理界面。

  parStream是入围的唯一一家“快数据”公司,其产品能够实时分析海量结构化和半结构化数据。

  10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。

  Tableau专注于将数据可视化应用在地图上。

  MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统(NFS)、灾难恢复以及高可用性功能,还有最具代表性的NoSQL数据库M7。

  MarkLogic为非结构化数据配备了自己的数据库, MarkLogic Server。

  Syncsort在高性能数据处理、数据集成以及数据保护与恢复软件上颇具实力。

  NoSQL数据库的初创企业,其商业模式是与大型企业合作推广其旗舰产品Couchbase Server。

  Datameer分析解决方案(DAS)是一款面向Hadoop、针对企业用户的商业智能(BI)平台,可通过JDBC、Hive、HTTP或其他标准,连接到任何数据源。

  在分析数据库Sybase IQ 15.4中,添加了如MapReduce API、对预测模型语言的支持、集成的Hadoop以及扩展数据挖掘算法函数库等功能。

  表二:大数据领域最为活跃的国内企业概览

  公司

  阿里巴巴

  华为

  百度

  浪潮

  腾讯

  中兴通讯

  中科曙光

  华胜天成

  神州数码

  用友

  东软

  金蝶

  宝德

  启明星辰

  拓尔思

  荣之联

  中科金财

  美亚柏科

  赛思信安

  华宇软件

  天玑科技

  东方国信

  华三

  海康威视

  高德

  四维图新

  海捷科技

  北京信合运通

  海云数据

  九次方金融数据

  永洪科技

  集奥聚合

  华院数云

  杭州诚道科技

  勒卡斯

  北京阿尔泰科技

  智拓通达

  国双科技

  时云医疗科技

  百分点

  精硕科技

  大数据特色介绍

  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

  华为云服务整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统

  百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

  浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据,并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。

  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

  中兴通讯(000063,股吧)推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”,可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题,提升运营商ICT融合服务能力。

  中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解,并在多数据模块上并行执行,全面提高了复杂查询条件下的效率。

  胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”,颇具创新,近期又与IBM达成战略合作关系,涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。

  神州数码启动了“智慧城市”战略布局,先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品,并在佛山、武汉等智慧城市建设中实践运用。

  用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发,先后推出了用友BQ、用友AE等产品。

  东软大数据战略以医疗行业为突破口,凭借在社保、医疗行业积累的资源,搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。

  金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成,实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。

  宝德大数据云备份,是一个专为大数据而设的云备份方案,支持实体机及虚拟机备份,而且具有无限扩充的可能,并且完全自动。

  大数据时代的IP治理和审计,启明星辰(002439,股吧)提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计,通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。

  通过收购天行网安,可以拓展在公安行业的应用,目前正着力开拓行业应用市场,挖掘各个产业链中的大数据价值。

  零售、证券、生物、政府等都是荣之联(002642,股吧)大数据业务的主要目标行业,已为零售业提供了大数据分析的解决方案,解决了库存问题。

  作为国内领先的高端IT综合服务商,主要服务于金融业的大数据。

  专注于公安市场,其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。

  国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统,适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。

  作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件,同时也是公安领域大数据的上市公司。

  天玑科技(300245,股吧)的数据中心运维管理服务,为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。

  东方国信(300166,股吧)主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案,收购北科亿力和科瑞明,有效拓展了工业和金融大数据领域。

  华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构,减轻网络管理和维护量,为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。

  海康威视(002415,股吧)基于英特尔Hadoop发行版,并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术,打造出了视频智能云计算方案。

  高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作,特别是在数据共享方面,高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系。

  作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商,现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。

  专注于商业智能领域(BI)、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面,为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。

  信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。

  专注于从事数据可视化,可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。

  在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断,持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。

  永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据,Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利,涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。

  作为大数据服务提供商,其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用,为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。

  以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式,目前专注于电商领域,为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。

  致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力,其借助英特尔Hadoop分发版,已解决了大数据的采集和处理问题。

  勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司,主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。

  专业数据采集系统的制造商。

  主要做中国主流社交平台的“大数据”分析,通过整合各大社交平台的用户数据、行为数据和 UGC 内容,为企业和个人用户提供定制化服务。

  数据中心拥有基于OLAP技术的强大交互式数据挖掘平台,可提供不同深度的分析报告,满足不同视角的数据挖掘和分析需求。

  今日发布了医疗领域的大数据“未病”预警云服务“康诺云”,有针对个人健康管理而设计的云律血压节律仪、云悦体质分析仪和云动智能健康监测腕表3款智能硬件。

  主要为电子商务企业提供站内流量转化和商业智能分析的整体优化解决方案,旗下有推荐引擎技术平台以及跨网站消费偏好平台。产品主要有BRE和BAE。

  AdMaster是国内少有的第三方数字营销监测和调研机构,专注于为广告主提供全流程的网络广告效果监测、分析评估、媒介优化咨询和技术解决方案等服务。

  表三:倍受青睐的大数据分析工具

  大数据分析工具

  Hadoop

  Storm

  Spark

  HPCC

  SAS

  R

  Mathout

  SPSS

  RapidMiner

  Apache Drill

  介绍

  一个分布式系统基础架构,不仅可以运行在商用硬件系统,还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

  用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统,为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能,同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报。

  Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,用Scala语言实现,构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合,而且运行速度比MapReduce快100倍。

  高性能计算与通信,是美国实施信息高速公路而上实施的计划。

  世界最老牌的数据分析、数据挖掘软件,凭借Visual Analytics软件进入到大数据领域。

  用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop,可以在Hadoop集群上运行R代码。

  将数据分析、分类以及筛选的算法引入Hadoop集群当中,轻松实现了大数据的分析、挖掘工作。

  作为全球应用最广泛的统计分析软件,可用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持。

  RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,其数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

  Apache Drill 实现了 Google's Dremel,有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

  表四:十大企业级大数据分析利器

  公司 大数据分析利器

  IBM InfoSphere BigInsights

  Oracle Oracle Big Data Appliance

  SAP Hana

  Intel Hadoop发行版

  HP Vertica

  Teradata AsterData

  EMC GreenPlum

  微软 SQL Server

  Amazon Kinesis

  Google BigQuery

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第 1 楼
匿名 发表于 2016-6-22 10:18:35
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