在過去的幾年裡，你一定聽說過“大數據”這個術語，它有不同的定義。
大數據以結構化和非結構化的方式描述了大量的數據。數據屬於不同的組織，每個組織將這些數據用於不同的目的。所以大量的數據並不重要，重要的是組織如何使用這些數據。
大數據是一個龐大而複雜的數據集，傳統的數據處理應用不足以處理大數據。管理如此龐大的數據量(如捕獲、存儲、數據分析、數據傳輸、數據共享等)是一項挑戰。大數據遵循“大容量”、“高速度”、“高多樣性”的3V模式。
大數據的重要性不在於數據量有多大，而在於你如何處理這些數據。
大數據公司
2020年，最優秀的大數據公司有哪些？
普米族球員佔位符
在當今世界，通過收集數據，你可以找到問題的答案——失敗的根本原因，重新計算風險概況，等等。它還有助於降低成本，加快決策。Hadoop技術和基於雲的分析可以幫助企業立即分析信息或數據，因此決策過程要快得多。
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你將學到什麼:[顯示]
大數據公司要小心了
IBM
惠普企業
Teradata
甲骨文
SAP
EMC
亞馬遜
微軟
谷歌
VMware
Splunk
Alteryx
我思
讓我們來看看這些公司的一些細節。
1)IBM
IBM
國際商業機器公司(IBM)是一家總部設在紐約的美國公司。截至2017年5月，IBM的市值為1624億美元，在福布斯榜單上排名第43位。該公司的業務遍及170個國家和最大的僱主，擁有約414,400名員工。
IBM銷售額約799億美元，利潤119億美元。2017年，IBM連續24年持有該業務產生的大部分專利。
IBM是與大數據相關的產品和服務的最大供應商。IBM大數據解決方案提供諸如存儲數據、管理數據和分析數據等功能。
這些數據有許多來源，所有用戶、業務分析師、數據科學家等都可以訪問這些來源。DB2、Informix和InfoSphere是IBM支持大數據分析的流行數據庫平臺。IBM也有著名的分析應用程序，如Cognos和SPSS。
IBM的大數據解決方案如下:
1) Hadoop系統:存儲結構化和非結構化數據的存儲平臺。它的設計目的是處理大量數據以獲得業務洞察。
2)流計算:流計算使組織能夠執行動態分析，包括物聯網、實時數據處理和分析
聯邦發現和導航:聯邦發現和導航軟件幫助組織分析和訪問整個企業的信息。IBM提供了以下列出的大數據產品，這些產品將有助於捕獲、分析和管理任何結構化和非結構化數據。
4) IBM®BigInsights™for Apache™Hadoop®:它使組織能夠以簡單的方式快速分析大量數據。
5) IBM雲計算BigInsights:它通過IBM SoftLayer雲基礎設施提供Hadoop服務。
IBM流:對於關鍵的物聯網應用程序，它幫助組織捕獲和分析動態數據。
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2)惠普企業
微焦點
惠普企業被包括Vertica在內的Micro Focus收購
Micro Focus在很短的時間內建立了強大的大數據產品組合。Vertica分析平臺被設計用來管理大量的結構化數據，它在Hadoop和SQL分析上具有最快的查詢性能。與傳統系統相比，Vertica提供了10-50倍或更高的性能。
藉助大數據軟件，無論數據來源、數據類型、數據位置如何，不同的組織都可以存儲、分析和挖掘數據。
特色大數據軟件、解決方案及服務列表如下:
1) Vertica數據分析
Vertica將高性能、大規模並行處理SQL查詢引擎的強大功能與高級分析和機器學習結合在一起，這樣您就可以毫無限制、毫不妥協地釋放數據的真正潛力。
它可以部署在任何地方，跨越多個雲，商品硬件，在任何Hadoop分發系統。它與開源、環保的建築融為一體。
2)偶像
它為結構化、半結構化和非結構化數據提供了一個單獨的環境。它具有豐富的媒體智能、可視化和探索性。利用偶像自然語言問答的力量，不同的組織正在通過打破機器和人類之間的障礙來挖掘大數據的潛力。
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3)Teradata
Teradata
Teradata成立於1974年，總部設在俄亥俄州的代頓。Teradata在43個國家擁有超過1萬名員工，約1400名客戶，市值77億美元。它在創新和領導方面有著35年以上的豐富經驗。Teradata公司提供分析數據平臺、營銷、諮詢服務和分析應用。
Teradata幫助不同的公司從他們的數據中獲得價值。Teradata的大數據分析解決方案和一個專家團隊幫助不同的組織獲得數據的優勢。Teradata作品集包括各種大數據應用程序，如Teradata QueryGrid, Teradata監聽器，Teradata的統一，和Teradata的觀點。
Teradata有以下產品:
1)集成數據倉庫
它是世界上最強大的數據庫和企業級的，為您的數據提供最大的價值
它對你的業務有360度的視角
它能夠集成來自多個源的數據
2)Kylo
它是一個開源的、企業級的軟件
它利用可重用模板來提高生產力
3) Aster大分析設備
它有助於快速、輕鬆地生成業務洞察。與此同時，它還有助於滿足所有業務需求
快速部署，易於管理，最高的投資回報率
4)數據集市設備
利用Teradata數據庫的分析能力
多才多藝的和具有成本效益的
簡化的平臺和高性能的架構
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4)甲骨文
甲骨文
Oracle提供完全集成的雲應用程序和平臺服務，在145個國家擁有超過42萬名客戶和13.6萬名員工。據福布斯排行榜顯示，它的市值為1822億美元，銷售額為374億美元。
Oracle是大數據領域最大的玩家，它也以其旗艦數據庫而聞名。Oracle利用雲中的大數據帶來的好處。它幫助組織定義其數據戰略和方法，其中包括大數據和雲技術。
它提供了一個利用大數據分析、應用程序和基礎設施為物流、欺詐等提供洞察力的業務解決方案。Oracle還提供行業解決方案，確保您的組織能夠利用大數據機會。
甲骨文的大數據行業解決方案解決了銀行、醫療、通信、公共部門、零售等不同行業日益增長的需求。有各種各樣的技術解決方案，如雲計算、應用程序開發和系統集成。
Oracle提供了以下不同的產品:
Oracle大數據準備雲服務
Oracle大數據設備
Oracle大數據發現雲服務
數據可視化雲服務
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5)SAP
SAP
SAP是最大的商業軟件公司，成立於1972年，總部位於德國的Walldrof。截至2017年5月，該公司市值為1197億美元，員工總數為84,183人。
根據福布斯排行榜，SAP的銷售額為244億美元，利潤約為40億美元，擁有34.5萬名客戶。它是最大的企業應用軟件提供商和最好的雲公司，擁有1.1億雲用戶。
SAP提供了多種分析工具，但其主要的大數據工具是HANA-in內存關係數據庫。該工具與Hadoop集成，可以在80tb的數據上運行。
SAP幫助組織使用Hadoop將大量的大數據轉化為實時的洞察力。它支持分佈式數據存儲和高級計算能力。
SAP大數據提供以下列舉產品:
1) SAP預測分析
它使用預測算法和機器學習來預測未來的結果，並引導業務朝正確的方向發展
使用這種技術可以創建、部署和維護數千個預測模型
它使數據準備、預測建模部署自動化
2)SAP智商
以前它被稱為賽貝斯智商。它通過SAP IQ改變業務並增強決策能力
它是一種非常可伸縮和健壯的安全性
3) SAP商業項目BI
它可以分析大量的數據，並具有更好的性能
它主動地抓住新的業務機會，並對潛在的威脅做出響應
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6)EMC
EMC
戴爾EMC幫助企業存儲、分析和保護他們的數據。它提供了從大數據獲取業務結果的基礎設施。它幫助組織瞭解客戶行為、風險和操作。戴爾EMC的數據分析業務增長了50%以上。
數據存儲在一個集中的存儲庫中，簡化了分析和管理。強大的基礎設施為您的組織提供了競爭優勢和增加的收入。SAP大數據基金會列出了以下產品:
Isilon
ECS
Boomi
Hadoop的PowerEdge
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7)亞馬遜
亞馬遜
亞馬遜公司成立於1994年，總部設在華盛頓。截至2017年5月，《福布斯》雜誌市值為4270億美元，銷售額為1359.9億美元。截至2017年5月，員工總數為341400人。
亞馬遜以其基於雲的平臺而聞名。提供大數據產品，主要產品是基於hadoop的彈性MapReduce。DynamoDB大數據數據庫、redshift和NoSQL是數據倉庫，它們與Amazon Web服務協同工作。
使用Amazon Web服務可以快速構建和部署大數據分析應用程序。這些應用程序實際上可以使用AWS構建，AWS提供對低成本IT資源的快速、輕鬆訪問。AWS幫助收集、分析、存儲和可視化雲上的大數據。
下面是一個分析框架列表:
亞馬遜EMR
亞馬遜Elasticsearch服務
亞馬遜雅典娜
以下是實時大數據分析:
亞馬遜運動消防帶
亞馬遜運動流
亞馬遜運動分析
亞馬遜還提供商業智能、人工智能物聯網、數據移動等服務。
訪問官方網站:亞馬遜
8)微軟
微軟
它是一家總部位於美國的軟件和編程公司，成立於1975年，總部設在華盛頓。根據福布斯排行榜，它的市值為5075億美元，銷售額為852.7億美元。該公司目前在全球約有11.4萬名員工。
微軟的大數據戰略涉及面很廣，而且發展迅速。這一戰略包括與大數據初創公司Hortonworks的合作。此次合作提供了HDInsight工具，用於分析Hortonworks數據平臺(HDP)上的結構化和非結構化數據。
最近，微軟收購了Revolution Analytics，這是一個用“R”編程語言編寫的大數據分析平臺。這種語言用於構建不需要數據科學家技能的大數據應用程序。
微軟和Hortonworks有三個基於HDP的解決方案:
1) HDInsight:它是雲託管服務，使用Azure集群在HDP上運行。它可以與Azure存儲集成
2)適用於Windows的HDP:它是一個可配置的大數據集群，可以安裝在Windows服務器上。它也可以安裝在雲中的虛擬機或物理硬件上
3) Microsoft分析平臺系統:它允許查詢Hadoop中的數據，並可以與關係數據相結合。這些數據可以移入或移出Hadoop
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9)谷歌
谷歌
谷歌成立於1998年，總部設在美國加州。截至2017年5月，該公司市值為1018億美元，銷售額為805億美元。目前全球約有61,000名員工在谷歌工作。
谷歌提供基於谷歌創新的集成端到端大數據解決方案，幫助不同組織在單一平臺中捕獲、處理、分析和傳輸數據。谷歌正在擴大其大數據分析;BigQuery是一個基於雲的分析平臺，可以快速分析大量數據。
BigQuery是一個無服務器、完全管理和低成本的企業數據倉庫。因此它不需要數據庫管理員，也不需要管理基礎設施。BigQuery可以以秒為單位掃描tb級數據，以分鐘為單位掃描tb級數據。
谷歌提供了以下列出的大數據解決方案:
1)雲數據流:它是一個統一的編程模型，有助於數據處理模式，包括ETL、批量計算、流分析。
2)雲Dataproc:谷歌的雲Dataproc是一個託管的Hadoop和Spark服務，可以在Apache大數據生態系統中使用開源工具輕鬆處理大數據集。
雲數據實驗室:這是一個可以分析和可視化數據的交互式筆記本。它還與BigQuery集成在一起，可以訪問關鍵的數據處理服務。
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10)VMware
VMware
VMware成立於1998年，總部位於加州帕洛阿爾託。截至2017年5月，該公司約有2萬名員工，市值378億美元。根據福布斯的數據，它的銷售額約為70.9億美元。
VMware以雲計算和虛擬化著稱，但如今它正在成為大數據領域的重要參與者。大數據虛擬化可以簡化大數據基礎設施管理，快速高效地交付結果。VMware大數據簡單、靈活、性價比高、敏捷、安全。
它有一個產品VMware vSphere大數據擴展，讓我們能夠部署、管理和控制Hadoop部署。它支持Hadoop發行版，包括Apache、Hortonworks、MapR等。在此擴展的幫助下，可以在新的和現有的硬件上有效地使用資源。
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11)Splunk
Splunk Enterprise最初是一個日誌分析工具，後來擴展到機器數據分析。在機器數據分析的幫助下，任何人都可以使用數據或信息。
它有助於監控在線端到端事務;監控安全威脅，幫助研究客戶行為，幫助分析社交平臺上的情緒。使用Splunk大數據，你可以在一個地方搜索、探索和可視化數據。
Splunk的大數據解決方案包括:
Splunk的Hadoop分析
Splunk ODBC驅動程序
Splunk DB連接
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12)Alteryx
Alteryx軟件是為業務用戶設計的，而不是為數據科學家設計的。Alteryx為分析人員提供了滿足其組織的分析需求的能力。Alteryx提供了一個自助數據分析平臺。具備從Hadoop SAP Hana、Microsoft SQL Azure數據庫等大數據環境中進行訪問和集成的能力。
準備和混合大數據環境內外的數據。
大數據分析為組織提供了一個從新的數據來源獲得新見解的機會。Alteryx允許不同的組織利用大數據環境中的數據。這些數據也可以與外部數據集集成，以從相應的數據源獲得最大的值
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13)Cogito
Cogito使用了一種著名的技術——行為分析技術。Cogito分析電話中的語音信號，以改善溝通、客戶郵件、社交媒體行為等。
Cogito還可以檢測人的信號，並提供指導，以提高與每個人的交互質量。它有助於電話支持和幫助組織管理代理性能。實時指導提高了呼叫效率，並在每次呼叫後獲得客戶反饋和感知。
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結論
在這篇文章中，我們看到了頂尖的大數據公司。這並不是一個詳盡的清單，還有許多其他公司正在起步，但有能力發展得更快。這將對其他競爭對手構成挑戰。
這些公司提供不同的產品和解決方案，並根據需要被其他組織使用。現在輪到你把更多的公司加入上面的名單了!
