大数据分析与应用——专注数据分析领域18年,为企业数字化转型、数字化建设提供免费咨询!目前重点研究企业商业智能解决方案,无偿提供软件工具选型指南、数字人才培养意见。
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一、国外大数据公司盘点
1. Microsoft 微软
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总部:Redmond, WA -
员工人数:238,000
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Microsoft Fabric: 一个数据分析和数据资产管理平台,用于处理和管理大规模数据。 -
Azure Cosmos DB: 完全托管的NoSQL和关系数据库服务,支持多种数据模型,适用于灵活的数据处理需求。 -
Azure Data Lake Storage: 用于存储大规模数据的云存储服务,支持高吞吐量和弹性扩展,适用于大数据分析和处理。 -
Azure Databricks: 一个基于Apache Spark的分析平台,用于大规模数据处理和机器学习。 -
Azure HDInsight: 提供托管的Apache Hadoop、Spark、Hive等开源大数据框架的服务,使大数据处理更加简便。 -
Microsoft Power BI: 用于数据可视化和业务智能的工具,帮助用户从数据中获取深入见解。 -
SQL Server: 关系数据库管理系统,支持大规模数据处理和复杂查询。 -
Azure SQL Database: 云端托管的关系数据库服务,提供高可用性和可伸缩性。
2. IBM
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总部:Armonk, NY -
员工总数:288,300
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IBM Cloud Pak for Data: 为企业提供一体化的数据和人工智能平台,支持数据集成、管理、分析和机器学习。 -
IBM Db2 BigSQL: 面向大数据分析的SQL引擎,能够处理大规模结构化和非结构化数据。 -
IBM Watson Studio: 提供端到端的数据科学和机器学习平台,支持团队协作和模型开发。 -
IBM InfoSphere Information Server: 数据集成和质量解决方案,帮助企业管理和优化数据流程。 -
IBM Db2 Warehouse: 高性能的数据仓库解决方案,支持深度分析和实时查询。
3. Informatica
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总部:Redwood City, CA -
员工人数:5,000+
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数据管理云(Data Management Cloud): 一个综合的企业数据管理和人工智能平台,包括数据质量和治理工具,旨在确保大数据的准确性和可靠性。 -
Informatica PowerCenter: 一个强大的数据集成工具,用于在企业内部和云环境中高效地集成、转换和加载(ETL)数据。 -
Informatica Data Quality: 专注于数据质量管理的工具,用于识别和纠正数据质量问题,确保数据的一致性和准确性。 -
Informatica Intelligent Cloud Services: 云端集成平台,支持多云环境下的数据集成和管理,包括连接、转换和加载云中的数据。 -
Informatica Enterprise Data Catalog: 用于构建全球性数据资产目录的工具,帮助组织了解其数据资产并促进数据治理。 -
Informatica Big Data Management: 面向大数据环境的解决方案,支持在大数据湖中集成、清理和管理数据。
4. Google 谷歌
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总部:Mountain View, CA -
员工人数:156,500
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BigQuery: 提供实时SQL查询的云数据仓库服务,支持高效分析大规模数据集,适用于快速获取见解和进行数据探索。 -
Google Cloud Storage: 提供可扩展的对象存储服务,用于安全地存储和检索各种数据,包括大规模的结构化和非结构化数据。 -
Cloud Bigtable: 高性能、高可扩展性的NoSQL数据库服务,专为处理大规模分析和操作性工作负载而设计。 -
Dataprep: 通过智能数据准备,使数据清洗和转换变得更加直观和自动化,提高数据质量和可用性。 -
Dataflow: 用于实时和批处理的分布式流处理服务,支持构建大规模数据处理流水线,用于数据转换和分析。 -
Cloud Dataproc: 提供快速、易于管理的云上Apache Spark和Hadoop服务,用于大规模数据处理和分析。 -
TensorFlow: 谷歌开发的开源机器学习框架,支持构建和训练大规模深度学习模型。 -
Cloud AI Platform: 为构建、部署和管理机器学习模型提供端到端的平台,支持在云端和本地进行模型开发和部署。
二、国内大数据公司盘点
1. 阿里巴巴
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总部:中国杭州 -
员工人数:250000+
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MaxCompute:MaxCompute是面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库,以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,可以经济并高效的分析处理海量数据。 -
AnalyticDB(数据仓库): 阿里云提供的云上数据仓库服务,用于实时分析和处理大规模数据。 -
DataWorks(数据集成与可视化): 集成数据开发、数据运维和数据可视化于一体的大数据工具,提供全方位的数据处理和管理。 -
Quick BI(云端商业智能): 阿里云的商业智能工具,支持用户通过简单的拖拽操作实现数据分析和可视化。
2. 腾讯
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腾讯云数据仓库 TCHouse-D:基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 内核构建,兼容 MySQL 协议,融合云上大数据生态,提供丰富的集群管控能力及完善的巡检告警体系,为客户提供简单易用、轻松运维的云上全托管服务,助力客户快速进行实时 OLAP 数据分析。 -
WeData:数据开发治理平台 WeData是位于云端的一站式数据开发治理平台,融合了包含数据集成、数据开发、任务运维的全链路DataOps数据开发能力,以及数据地图、数据质量、数据安全等一系列数据治理和运营能力。 -
DataInLong:依托 InLong 百万亿级别的数据接入和处理能力支持数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程,在跨云跨网环境下提供可靠、安全、敏捷的全场景异构数据源集成能力。
3. 华为
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MapReduce:提供Hudi、Doris、Spark、HBase、Flink、Clickhouse、Hadoop等开源大数据组件,支持湖仓一体、灵活的弹性控制能力。 -
Cloud Stream Service:实时流计算服务提供实时处理流式大数据的全栈能力, 简单易用, 即时执行Stream SQL或自定义作业。 -
云数据仓库GaussDB:提供实时、批量和交互式查询一站式分析,一套架构支撑标准数仓、实时数仓、云数仓,快速部署,极简易用,助力数字化转型。
4. 帆软
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总部:江苏无锡 -
员工人数:1900+
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FineReport(帆软报表): 帆软自主研发的企业级 Web 报表工具, 秉持零编码的理念,为企业提供强大的报表设计和数据可视化工具,支持从传统报表到大屏数据展示的多种应用场景,轻松实现报表的多样化展示、交互分析、数据录入、权限管理、定时调度、打印输出、门户管理和移动应用等需求。 -
FineBI(帆软BI): 新一代自助大数据分析的商业智能工具,为企业提供了一站式商业智能解决方案,提供了从数据准备、数据处理、可视化分析、数据共享与管理于一体的完整解决方案,创造性地将各种“重科技”轻量化,使用户可以更加直观简便地获取信息、探索知识、共享知识。 -
FineDataLink:低代码/高时效的企业级一站式数据集成平台,面向用户大数据场景下,实时和离线数据采集、集成、管理的诉求,提供快速连接、高时效融合各种数据、灵活进行ETL数据开发的能力,帮助企业打破数据孤岛,大幅激活企业业务潜能,使数据成为生产力。
三、结语
本次分享结束,感谢大家的阅读,喜欢就点个再看吧~我们下期见!
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