数据大爆发 盘点全球十四个大数据公司

大数据这一概念，对于国内企业来说或许还稍显陌生，目前内地从事这一领域的企业少之又少。但在国外，大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批知名企业纷纷掘金这一市场。此外，很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中，这一领域已经成为实实在在的红海。

在本文中，作者整理了当今世界上在大数据领域最具话语权的企业，它们有的是计算机或者互联网领域的巨头，有的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于是毫不犹豫地挺进了这个领域。

虽然大数据是比云计算还要新兴的一个术语，但是通过文章里列举的一些公司可以发现，在此领域已有很多外国企业深耕已久，但是国内企业在这个领域还几乎是空白。

传统巨头：

企业名称：IBM

网址：http://www.ibm.com/

上线时间：2011年5月

公司地址：美国纽约州阿蒙克市

融资状况：IBM业务

业务方向：主要面向大企业等市场

IBM这个蓝色巨人现如今虽已经没有上世纪名号响亮，但是在如今企业市场的各个领域却具有无可争议的话语权，自然它也不会放过大数据这块肥肉，现在它是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。

2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

网址：http://www.amazon.com/

上线时间：2009年

公司地址：美国华盛顿州西雅图

融资状况：亚马逊业务

业务方向：主要面向大企业等市场

对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

网址：http://www.oracle.com/

上线时间：2010年

公司地址：美国加州红木城

融资状况：甲骨文业务

业务方向：主要面向大企业等市场

甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

　企业名称：谷歌

网址：http://www.google.com/

上线时间：2011年

公司地址：美国加州山景城

融资状况：谷歌业务

业务方向：面向各类企业市场

谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。 BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

网址：http://www.microsoft.com/

上线时间：2011年

公司地址：美国华盛顿州雷德蒙市

融资状况：微软业务

业务方向：面向各类企业市场

微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。 该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。