全球最“有料”的15家大数据公司

导读:大数据公司是现在最火热的行业之一,目前全球大数据企业主要分为两大阵营:一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业,以实力和创新力为市场带来新方案并推动技术发展;另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商,他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域,将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。

让我们一起来看看今天最有料的十五家大数据企业,其中十家早已名满天下,另外五家则属初来乍到。

10大老牌

1.IBM

根据Wikibon发布的报告,作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司IBM过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。

2.惠普

惠普在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务,其最为知名的方案当数Vertica分析平台。

3.Teradata

Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔,其营收总额达4.35亿美元。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。

4.甲骨文

尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、 Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。2012年甲骨文名列大数据企业榜单第五位,营收总额为4.15亿美元。

5.SAP

SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。2012年该公司在大数据企业竞争中位居第六,营收总额为3.68亿美元。

6.EMC

EMC一方面帮助客户保存并分析大数据,另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。

7.Amazon

Amazon 向来以企业云平台闻名于世,但同时也推出过一系列大数据产品,其中包括基于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。

8.微软

微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃,包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的 HDInsights工具。微软的SQL Server数据库也颇具知名度,且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九,营收总额为1.96亿美元。

9.谷歌

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。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。

10.VMare

VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称,不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题,这套方案使得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。

业界新生代

11.Cloudera

相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资,支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。

12.Hortonworks

Hortonworks是另一家Hadoop供应商,并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera,这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。

13.LING-JOIN

LING- JOIN专注于大数据搜索与挖掘的技术创新与服务,提供大数据搜索、大数据挖掘与大数据应用解决方案,以应对大数据的管理、处理、分析并从大数据中获知识与智慧,将用户的大数据困境转变为大数据宝藏,目前已经服务于全球三十余万家机构,可谓大数据新生代的佼佼者。

14.10Gen

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。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三,营收总额为3600万美元。

15.MapR

大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7,这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四,营收总额为2300万美元。

原文发布于微信公众号 - CSDN技术头条(CSDN_Tech)

原文发表时间:2015-08-05

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