在过去的几年里，你一定听说过“大数据”这个术语，它有不同的定义。

大数据以结构化和非结构化的方式描述了大量的数据。数据属于不同的组织，每个组织将这些数据用于不同的目的。所以大量的数据并不重要，重要的是组织如何使用这些数据。

大数据是一个庞大而复杂的数据集，传统的数据处理应用不足以处理大数据。管理如此庞大的数据量(如捕获、存储、数据分析、数据传输、数据共享等)是一项挑战。大数据遵循“大容量”、“高速度”、“高多样性”的3V模式。

大数据的重要性不在于数据量有多大，而在于你如何处理这些数据。

大数据公司

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在当今世界，通过收集数据，你可以找到问题的答案——失败的根本原因，重新计算风险概况，等等。它还有助于降低成本，加快决策。Hadoop技术和基于云的分析可以帮助企业立即分析信息或数据，因此决策过程要快得多。

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你将学到什么:[显示]

大数据公司要小心了

IBM

惠普企业

Teradata

甲骨文

SAP

EMC

亚马逊

微软

谷歌

VMware

Splunk

Alteryx

我思

让我们来看看这些公司的一些细节。

1)IBM

IBM

国际商业机器公司(IBM)是一家总部设在纽约的美国公司。截至2017年5月，IBM的市值为1624亿美元，在福布斯榜单上排名第43位。该公司的业务遍及170个国家和最大的雇主，拥有约414,400名员工。

IBM销售额约799亿美元，利润119亿美元。2017年，IBM连续24年持有该业务产生的大部分专利。

IBM是与大数据相关的产品和服务的最大供应商。IBM大数据解决方案提供诸如存储数据、管理数据和分析数据等功能。

这些数据有许多来源，所有用户、业务分析师、数据科学家等都可以访问这些来源。DB2、Informix和InfoSphere是IBM支持大数据分析的流行数据库平台。IBM也有著名的分析应用程序，如Cognos和SPSS。

IBM的大数据解决方案如下:

1) Hadoop系统:存储结构化和非结构化数据的存储平台。它的设计目的是处理大量数据以获得业务洞察。

2)流计算:流计算使组织能够执行动态分析，包括物联网、实时数据处理和分析

联邦发现和导航:联邦发现和导航软件帮助组织分析和访问整个企业的信息。IBM提供了以下列出的大数据产品，这些产品将有助于捕获、分析和管理任何结构化和非结构化数据。

4) IBM®BigInsights™for Apache™Hadoop®:它使组织能够以简单的方式快速分析大量数据。

5) IBM云计算BigInsights:它通过IBM SoftLayer云基础设施提供Hadoop服务。

IBM流:对于关键的物联网应用程序，它帮助组织捕获和分析动态数据。

访问官方网站:IBM

2)惠普企业

微焦点

惠普企业被包括Vertica在内的Micro Focus收购

Micro Focus在很短的时间内建立了强大的大数据产品组合。Vertica分析平台被设计用来管理大量的结构化数据，它在Hadoop和SQL分析上具有最快的查询性能。与传统系统相比，Vertica提供了10-50倍或更高的性能。

借助大数据软件，无论数据来源、数据类型、数据位置如何，不同的组织都可以存储、分析和挖掘数据。

特色大数据软件、解决方案及服务列表如下:

1) Vertica数据分析

Vertica将高性能、大规模并行处理SQL查询引擎的强大功能与高级分析和机器学习结合在一起，这样您就可以毫无限制、毫不妥协地释放数据的真正潜力。

它可以部署在任何地方，跨越多个云，商品硬件，在任何Hadoop分发系统。它与开源、环保的建筑融为一体。

2)偶像

它为结构化、半结构化和非结构化数据提供了一个单独的环境。它具有丰富的媒体智能、可视化和探索性。利用偶像自然语言问答的力量，不同的组织正在通过打破机器和人类之间的障碍来挖掘大数据的潜力。

访问官方网站:微焦点

3)Teradata

Teradata

Teradata成立于1974年，总部设在俄亥俄州的代顿。Teradata在43个国家拥有超过1万名员工，约1400名客户，市值77亿美元。它在创新和领导方面有着35年以上的丰富经验。Teradata公司提供分析数据平台、营销、咨询服务和分析应用。

Teradata帮助不同的公司从他们的数据中获得价值。Teradata的大数据分析解决方案和一个专家团队帮助不同的组织获得数据的优势。Teradata作品集包括各种大数据应用程序，如Teradata QueryGrid, Teradata监听器，Teradata的统一，和Teradata的观点。

Teradata有以下产品:

1)集成数据仓库

它是世界上最强大的数据库和企业级的，为您的数据提供最大的价值

它对你的业务有360度的视角

它能够集成来自多个源的数据

2)Kylo

它是一个开源的、企业级的软件

它利用可重用模板来提高生产力

3) Aster大分析设备

它有助于快速、轻松地生成业务洞察。与此同时，它还有助于满足所有业务需求

快速部署，易于管理，最高的投资回报率

4)数据集市设备

利用Teradata数据库的分析能力

多才多艺的和具有成本效益的

简化的平台和高性能的架构

访问官方网站:Teradata

4)甲骨文

甲骨文

Oracle提供完全集成的云应用程序和平台服务，在145个国家拥有超过42万名客户和13.6万名员工。据福布斯排行榜显示，它的市值为1822亿美元，销售额为374亿美元。

Oracle是大数据领域最大的玩家，它也以其旗舰数据库而闻名。Oracle利用云中的大数据带来的好处。它帮助组织定义其数据战略和方法，其中包括大数据和云技术。

它提供了一个利用大数据分析、应用程序和基础设施为物流、欺诈等提供洞察力的业务解决方案。Oracle还提供行业解决方案，确保您的组织能够利用大数据机会。

甲骨文的大数据行业解决方案解决了银行、医疗、通信、公共部门、零售等不同行业日益增长的需求。有各种各样的技术解决方案，如云计算、应用程序开发和系统集成。

Oracle提供了以下不同的产品:

Oracle大数据准备云服务

Oracle大数据设备

Oracle大数据发现云服务

数据可视化云服务

访问官方网站:Oracle

5)SAP

SAP

SAP是最大的商业软件公司，成立于1972年，总部位于德国的Walldrof。截至2017年5月，该公司市值为1197亿美元，员工总数为84,183人。

根据福布斯排行榜，SAP的销售额为244亿美元，利润约为40亿美元，拥有34.5万名客户。它是最大的企业应用软件提供商和最好的云公司，拥有1.1亿云用户。

SAP提供了多种分析工具，但其主要的大数据工具是HANA-in内存关系数据库。该工具与Hadoop集成，可以在80tb的数据上运行。

SAP帮助组织使用Hadoop将大量的大数据转化为实时的洞察力。它支持分布式数据存储和高级计算能力。

SAP大数据提供以下列举产品:

1) SAP预测分析

它使用预测算法和机器学习来预测未来的结果，并引导业务朝正确的方向发展

使用这种技术可以创建、部署和维护数千个预测模型

它使数据准备、预测建模部署自动化

2)SAP智商

以前它被称为赛贝斯智商。它通过SAP IQ改变业务并增强决策能力

它是一种非常可伸缩和健壮的安全性

3) SAP商业项目BI

它可以分析大量的数据，并具有更好的性能

它主动地抓住新的业务机会，并对潜在的威胁做出响应

访问官方网站:SAP

6)EMC

EMC

戴尔EMC帮助企业存储、分析和保护他们的数据。它提供了从大数据获取业务结果的基础设施。它帮助组织了解客户行为、风险和操作。戴尔EMC的数据分析业务增长了50%以上。

数据存储在一个集中的存储库中，简化了分析和管理。强大的基础设施为您的组织提供了竞争优势和增加的收入。SAP大数据基金会列出了以下产品:

Isilon

ECS

Boomi

Hadoop的PowerEdge

访问官方网站:EMC

7)亚马逊

亚马逊

亚马逊公司成立于1994年，总部设在华盛顿。截至2017年5月，《福布斯》杂志市值为4270亿美元，销售额为1359.9亿美元。截至2017年5月，员工总数为341400人。

亚马逊以其基于云的平台而闻名。提供大数据产品，主要产品是基于hadoop的弹性MapReduce。DynamoDB大数据数据库、redshift和NoSQL是数据仓库，它们与Amazon Web服务协同工作。

使用Amazon Web服务可以快速构建和部署大数据分析应用程序。这些应用程序实际上可以使用AWS构建，AWS提供对低成本IT资源的快速、轻松访问。AWS帮助收集、分析、存储和可视化云上的大数据。

下面是一个分析框架列表:

亚马逊EMR

亚马逊Elasticsearch服务

亚马逊雅典娜

以下是实时大数据分析:

亚马逊运动消防带

亚马逊运动流

亚马逊运动分析

亚马逊还提供商业智能、人工智能物联网、数据移动等服务。

访问官方网站:亚马逊

8)微软

微软

它是一家总部位于美国的软件和编程公司，成立于1975年，总部设在华盛顿。根据福布斯排行榜，它的市值为5075亿美元，销售额为852.7亿美元。该公司目前在全球约有11.4万名员工。

微软的大数据战略涉及面很广，而且发展迅速。这一战略包括与大数据初创公司Hortonworks的合作。此次合作提供了HDInsight工具，用于分析Hortonworks数据平台(HDP)上的结构化和非结构化数据。

最近，微软收购了Revolution Analytics，这是一个用“R”编程语言编写的大数据分析平台。这种语言用于构建不需要数据科学家技能的大数据应用程序。

微软和Hortonworks有三个基于HDP的解决方案:

1) HDInsight:它是云托管服务，使用Azure集群在HDP上运行。它可以与Azure存储集成

2)适用于Windows的HDP:它是一个可配置的大数据集群，可以安装在Windows服务器上。它也可以安装在云中的虚拟机或物理硬件上

3) Microsoft分析平台系统:它允许查询Hadoop中的数据，并可以与关系数据相结合。这些数据可以移入或移出Hadoop

访问官方网站:微软

9)谷歌

谷歌

谷歌成立于1998年，总部设在美国加州。截至2017年5月，该公司市值为1018亿美元，销售额为805亿美元。目前全球约有61,000名员工在谷歌工作。

谷歌提供基于谷歌创新的集成端到端大数据解决方案，帮助不同组织在单一平台中捕获、处理、分析和传输数据。谷歌正在扩大其大数据分析;BigQuery是一个基于云的分析平台，可以快速分析大量数据。

BigQuery是一个无服务器、完全管理和低成本的企业数据仓库。因此它不需要数据库管理员，也不需要管理基础设施。BigQuery可以以秒为单位扫描tb级数据，以分钟为单位扫描tb级数据。

谷歌提供了以下列出的大数据解决方案:

1)云数据流:它是一个统一的编程模型，有助于数据处理模式，包括ETL、批量计算、流分析。

2)云Dataproc:谷歌的云Dataproc是一个托管的Hadoop和Spark服务，可以在Apache大数据生态系统中使用开源工具轻松处理大数据集。

云数据实验室:这是一个可以分析和可视化数据的交互式笔记本。它还与BigQuery集成在一起，可以访问关键的数据处理服务。

访问官方网站:谷歌

10)VMware

VMware

VMware成立于1998年，总部位于加州帕洛阿尔托。截至2017年5月，该公司约有2万名员工，市值378亿美元。根据福布斯的数据，它的销售额约为70.9亿美元。

VMware以云计算和虚拟化著称，但如今它正在成为大数据领域的重要参与者。大数据虚拟化可以简化大数据基础设施管理，快速高效地交付结果。VMware大数据简单、灵活、性价比高、敏捷、安全。

它有一个产品VMware vSphere大数据扩展，让我们能够部署、管理和控制Hadoop部署。它支持Hadoop发行版，包括Apache、Hortonworks、MapR等。在此扩展的帮助下，可以在新的和现有的硬件上有效地使用资源。

访问官方网站:VMware

11)Splunk

Splunk Enterprise最初是一个日志分析工具，后来扩展到机器数据分析。在机器数据分析的帮助下，任何人都可以使用数据或信息。

它有助于监控在线端到端事务;监控安全威胁，帮助研究客户行为，帮助分析社交平台上的情绪。使用Splunk大数据，你可以在一个地方搜索、探索和可视化数据。

Splunk的大数据解决方案包括:

Splunk的Hadoop分析

Splunk ODBC驱动程序

Splunk DB连接

访问官方网站:Splunk

12)Alteryx

Alteryx软件是为业务用户设计的，而不是为数据科学家设计的。Alteryx为分析人员提供了满足其组织的分析需求的能力。Alteryx提供了一个自助数据分析平台。具备从Hadoop SAP Hana、Microsoft SQL Azure数据库等大数据环境中进行访问和集成的能力。

准备和混合大数据环境内外的数据。

大数据分析为组织提供了一个从新的数据来源获得新见解的机会。Alteryx允许不同的组织利用大数据环境中的数据。这些数据也可以与外部数据集集成，以从相应的数据源获得最大的值

访问官方网站:Alteryx

13)Cogito

Cogito使用了一种著名的技术——行为分析技术。Cogito分析电话中的语音信号，以改善沟通、客户邮件、社交媒体行为等。

Cogito还可以检测人的信号，并提供指导，以提高与每个人的交互质量。它有助于电话支持和帮助组织管理代理性能。实时指导提高了呼叫效率，并在每次呼叫后获得客户反馈和感知。

访问官方网站:Cogito

结论

在这篇文章中，我们看到了顶尖的大数据公司。这并不是一个详尽的清单，还有许多其他公司正在起步，但有能力发展得更快。这将对其他竞争对手构成挑战。

这些公司提供不同的产品和解决方案，并根据需要被其他组织使用。现在轮到你把更多的公司加入上面的名单了!