云数据仓库软件公司是指专注于提供云计算环境下的数据仓库解决方案的公司。数据仓库是一个集成的数据管理系统,用于存储、管理和分析来自各种来源的大量数据。云数据仓库软件公司通过提供云计算基础设施,帮助企业快速、轻松地构建和部署数据仓库,以便更好地分析数据并做出明智的决策。
常见的云数据仓库软件公司包括:
这些云数据仓库软件公司的产品都可以通过腾讯云的云市场购买使用,例如:
2021年8月20日,贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息:行社数据仓库软硬件(GaussDB数据库及大数据软件License部分) 采用单一来源采购方式的原因及相关说明:大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时,使用了华为泰山服务器和大数据产品,用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容,鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设,为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性,同时考虑到系统兼容性,便于投产后运维,拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台
我们来看外媒Blocks&Files的一组数据。根据Blocks&Files统计,今年有57.4 亿美元投资于 36 家数据存储相关的初创公司,包含数据分析/仓库、数据保护/安全、云存储、硬件主导、数据软件以及Kubernetes相关等细分领域。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
导读:随着社交媒体、移动化和云计算的发展,数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中,我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据
0. 下一代的企业数据云 将创建世界领先的下一代数据平台提供商,涵盖多云,内部部署和Edge。该组合为混合云数据管理建立了行业标准,加速了客户采用,社区发展和合作伙伴参与。 我们两家公司的业务具有很强的互补性和战略性。通过将Hortonworks在端到端数据管理方面的投资与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的投资结合起来,我们将提供业界首个从Edge到AI的企业数据云。这一愿景将使我们的公司能够在追求数字化转型的过程中推动我们对客户成功的共同承诺。 两个公司希望通过合并,创造出一个年收入达到 7.2 亿美元的新实体,并制定清晰的行业标准,成为下一代数据平台领先者,提供业界第一个企业级数据云,提高公共云的易用性和灵活性 一直以来 Hortonworks 团队投资于实时数据流和数据摄取以支持边缘的物联网使用案例,而 Cloudera 更专注于 AI 和 ML 领域,使数据科学家能够使用极其复杂的工具来自动化机器学习工作流。 Cloudera新的CDP平台会同时支持运行在本地,私有云,以及5个最大的公有云包括Amazon,Microsoft,Google,IBM和Oracle 第一个CDP版本将包含CDH6.x和HDP3.x中的一系列组件,并将专注于运行客户现有的工作负载和数据 两家公司对外正式宣称统一版本会基于最新的HDP3.0+CDH6.0 Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车——Hortonworks、Cloudera和MapR。 昨天我们是 Hortonworks,今天,随着我们合并的正式完成,我们是 Cloudera——现在是全球第二大开源软件公司。”,目前全球第一大开源软件公司仍旧是红帽。 1. 新的趋势 1.1 企业向公有云转变(aws,azure,google cloud) hadoop/spark 只是其一部分 1.2 云存储成本底 对象存储服务(aws s3,axure blob,google 云端存储) 比hadoop/spark 便宜了5倍 1.3 云服务器 以完全不一样的方式解决了同样的问题,运行即席查询 用户按计算时间计费,无需维护操作hadoop/spark集群 1.4 容器,kenernates和机器学习,今天在python/R语言下进行机器学习,容器与kubernates 为分布式计算提供了更加强大灵活的框架 不打算基于hadoop/spark 进行分发心得饿微服务应用程序 2. 产品影像 2.1 毫无疑问 对于一些无论是Cloudera还是Hortonworks都打包的较为通用的的组件,基本可以毫无疑问的确定会包含在统一版本中。具体包括核心的Apache Hadoop项目如MapReduce,HDFS和YARN - 以及Apache Spark,Apache Hive,Apache HBase,Apache Kafka,Apache Solr,Apache Oozie,Apache Pig,Apache Sqoop和Apache Zookeeper。 我们对新兴的对象存储项目Apache Hadoop Ozone的信心略有不足 2.2 存疑的 有一些开源项目目前仅包含在CDH或HDP中,而Cloudera也没有与之专门对标的产品,它们是否能包含在合并版中目前还存疑。比如说Apache Kudu和Apache Impala,这2个最初都是由Cloudera开发的,用于提供列式数据存储和ad hoc的分析,而最近Hortonworks引入了Apache Druid与之对应。 2.3 有争议的 Apache Ambari直接与Cloudera Manager竞争,再比如Cloudera使用Cloudera Navigator来实现数据治理和数据溯源,而Hortonworks则使用Apache Atlas。 Cloudera将清楚地意识到任何关于它想要扼杀开源功能的建议都将被认为是“大棒”,而不是“胡萝卜”,它将不会被Hortonworks客户和Apache软件基金会开发社区所接受。这是我们认为Cloudera如果想要退出开源需要很谨慎的考虑的另一个原因 - 至少在短期内如此 注:“Carrot and stick”(胡萝卜加大棒)
作为一名数据行业从业者,经常会关注市场行业的一些变化。特别是近期,明显感觉到数仓这一分支领域正在悄然发生一些变化。从其最大的头部玩家-TeraData的变化可见一二。下面谈下我对这个现象的个人看法。
来源 :ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 几天前,圈里有朋友请我分析一下SaaS界的新贵Snowflake。 文章写完好几天了也没发布,因为看到铺天盖地关于Snowflake的文章。大都谈论它迅速造富的事儿;连八杆子都打不着SaaS的巴老,也投资了Snowflake,并立刻获得翻倍的回报。 总之,SaaS又火了一把。 在整个SaaS界都沉浸在Snowflake致富神话中,我写这些跟钱没啥关系的文章,估计也没什么人有心思读下去。 所以我就摘出四个方面的内容分享一下,至于其它内容读者可以自行去
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
本期嘉宾 简丽荣 酷克数据联合创始人兼CEO 简丽荣,北京酷克数据科技有限公司联合创始人兼CEO。2008年毕业于清华大学计算机系本科,2010年获得香港科技大学硕士学位,毕业后曾先后在IBM中国研究院、雅虎北京研发中心和Pivotal中国研发中心从事分布式计算相关研发工作。简丽荣是开源数据仓库Greenplum Database的contributor和Apache HAWQ的创始committer,在云计算及数据库领域长期保持着敏锐的洞察力和判断力。 主持人 田超 腾讯云企业中心总经理 田超,腾
作者 | Tina 近日,老牌数仓企业 Teradata 宣布将逐步结束在中国的直接运营,后续将进入中国公司关闭程序。这是继 Tableau 后,又一家 IT 外资企业宣布退出中国。 Teradata 成立于 1979 年,是美国前十大上市软件公司之一。经过三四十年的发展,Teradata 已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。IT 圈大多熟知的啤酒加尿布案例,据称就是 Teradata 公司一位经理编出来的故事。根据财报数据,2021 年,Teradata 净收入为
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
总的来看,在硬科技领域,人工智能仍旧保持着对资本的最大吸引力。 本周硬科技领域内合计发生了30起投融资事件,其中包括28起投资和2起收购事件。和前几个月的情况类似,人工智能依然是获得融资机会最多的领域
自2004年登陆纽交所以来,经过17年高速发展,Salesforce稳居全球CRM软件市场首位,市值从11亿飙升至两千亿美元。
数据无论是对于我们个人来说,还是对于公司来说,都是非常重要的。那么,如何储存数据也是许多公司面临的问题,直接数据既要保证安全性,又要保证我们在储存的时候便捷性,访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢?在云数据仓库 Snowflake,提出云数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,云数据仓库的意义是什么呢?
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
ETL 工具已经使用了近五年,使组织能够持续分析、开发和处理数据,数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位,同时,行业解决方案在 2022 年不断演进,以满足云和边缘数据处理需求。
<数据猿导读> 大数据分析软件提供商“国双”赴美上市,IPO融资达8700万美元;来自澳大利亚的云服务平台 Whispir获1175万美元融资;健康大数据平台碳云智能战略投资般若系统3000万元,布局
如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位,云计算服务将在2020年迅速增长。
Intuit公司的数据工程副总裁Bill Loconzolo,双脚踏进了数据湖。.Smarter Remarketer的首席数据科学家Dean Abbott直接奔向了云计算。大数据和分析的领先优势,其中包括用来存储原生格式的大量数据的数据湖泊,当然,云计算技术也在快速前进。虽然技术选项还远远没有成熟,但是等待根本不是一个选项。 “现实情况是,这些工具仍不断涌现,并且Hadoop的平台的承诺并没有达到业务需要依赖于它的水平,”Loconzolo说。但是,大数据和分析的学科发展如此之快以至于企业需要在涉水该方面
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
近年来,云计算的日益普及以及从传统软件向基于云的解决方案的转变,在此背景下美国的SaaS行业在迅速成长。根据Statista的数据,2016年至2020年期间,美国SaaS收入以25.5%的年复合增长率增长至869亿美元,数据显示,2020年中国SaaS市场规模达到538亿元人民币,与美国SaaS产业2020年869亿美元规模相比,差距明显。
作为一名电影爱好者,我阅片无数,有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿,没少被我妈抓耳朵,“看过的片子为啥还要倒二遍?”我也说不上来,就是单纯的爱看。
根据最近的信息,著名的创业公司,云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资,其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比,我前东家Tableau在上市后很长时间里,市值的高点也没超过100亿。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件,具有强大的OEM和API集成能力,可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求,让数据分析无处不在。
人类的发展,离不开信息的积累。从原始社会的口口相传,到需要将信息记录下来。那么如何记载信息呢?于是有了最早的记载方式——结绳记事。
近日,偶数科技对外宣布已完成近 2 亿元的 B+ 轮融资,这是继红点中国、红杉中国、金山云之后的第四轮融资。据悉,本轮融资由某科技巨头领投,老股东红杉中国和红点中国继续加码。Scale Partners 势能资本为本轮的财务顾问。 偶数科技是一家总部位于北京的云原生数据仓库和 AI 产品公司,其自主研发的 OushuDB 是一款高性能云原生数据仓库,可以用于构建企业核心数仓、数据集市、实时数仓和湖仓一体数据平台。现阶段,偶数科技已经服务大型金融、电信、政府、能源等众多领域的国内外客户,其中包括建设银行、中
在当今数据驱动的商业世界中,高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖,作为数据存储和处理的两种主流技术,分别扮演着独特而重要的角色。
1、(2016)嵌入式处理器是嵌入式系统的核心部件,一般可分为嵌入式微处理器(MPU)微控制器(MCU)、数字信号处理器(DSP)和片上系统(SOC)。以下叙述中,错误的是()。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
2021 年一个有趣的新变化就是:Building the modern stack with open-source data solutions,换成比较容易理解的话,就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人,可能对此还有些不太理解(比如我),现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟,那modern data stack价值在哪呢?通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读,我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的,让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据,而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说,就是通过开源软件,企业可以自己掌控数据,保证用户数据隐私安全,而不用担心数据被第三方公司利用。
来源:阿里研究院 本文约4800字,建议阅读5分钟 云原生正在重构数据库市场的竞争格局。 本期嘉宾: 李飞飞 阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库与存储实验室负责人 王建民 清华大学软件学院院长 安筱鹏 阿里研究院副院长 2020年9月17日,美国数据库公司Snowflake上市,市值一度超过1000亿美元,但其2019年销售额不到3亿美元。 2020年微软取代了Oracle,历史上第一次站在了数据库全球市场的榜首地位。 亚马逊创始人贝索斯曾说,“The real battle will be in dat
为适应数据应用需求,大数据平台架构持续演进,历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年,湖仓一体概念提出,湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性,将成为大数据平台的主流架构。
根据德勤去年的预测,截至2016年底,按收入划分全球100家最大的企业软件公司中有80多家将认知技术融入其产品中。“Gartner还预测,新投资的40%企业将在2020年前进行预测分析。人工智能正迅速进入企业,人工智能的发展可以创造价值。
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。
SNP Glue是SNP的集成技术,适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的,现在已经发展为一个集成平台,虽然它仍然非常专注SAP,但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
作为数据仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP? OLAP(用于在线分析处理)是一种软件,用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如,销售数据可能具有与位置(地区、国家、州/省、商店)、时间(年、月、周、日)、产品(服装、男/女/童、品牌、类型)相关的多个维度,和更多。 但在数据仓库中,数据集存储在表中,
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
来源:https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
当前,数据工程是一个令人兴奋的主题,这是有原因的。自出现以来,数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了,现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
作为近期火爆的话题之一,snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后,又有着什么样的原因?它会一直火爆下去吗?云计算、大数据,这些似乎已经有些落伍的概念,为何又重新吸引了人们的眼球?本文综合了多篇资料,尝试从更多角度加以解读。
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
这篇文章是我一年半以前写的文章,内容比较简单,没有长篇大论,就是几个对大数据技术的判断。现在翻出来看一看,觉得当初自己简单的想法,现在还是成立的。今天发出来,希望和同学们一起再探讨一下。 1,平台选数据仓库还是hadoop 甘特把大数据定义为三个V(高容量,髙速度,多类型),主要讲的是数据量大的问题,传统的数据库在处理结构化,容量有限的数据有非常大的性能优势。碰到数据量大到一定程度,且对实时性要求不高的话,hadoop平台在稳定性方面有很大优势。传统数据仓库普遍存在价格高,稳定性一般的问题。 2,no
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