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云数据_有哪些_云主机哪家的好

时间:2021-02-23 16:07 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客每十年,商业智能(BI)行业都会像钟表一样迎来下一代的商业智能平台提供商。20年前,它是Cognos和MicroStrategy。然后Tableau和QlikTech走上前去拿火炬。每一次火炬传递,都会有新的...

云数据_有哪些_云主机哪家的好

博客每十年,商业智能(BI)行业都会像钟表一样迎来下一代的商业智能平台提供商。20年前,它是Cognos和MicroStrategy。然后Tableau和QlikTech走上前去拿火炬。每一次火炬传递,都会有新的领导者出现,他们有能力扰乱市场。2019年可以说是一个现代云数据分析的时代。虽然反应性趋同的道路已经开始,但新的领导者正在出现。数据分析等行业的融合可以采取多种形式。我们已经看到了行业汇总,公司在一个品牌下创建了一系列分析工具。QlikTech、TIBCO和Logi Analytics的情况就是如此,每一次私募股权基金的行动都会导致更多的供应商收购。就在过去的12个月里,我们看到Qlik收购了几家较小的公司,如Attunity,Tibco收购了SnappyData等供应商,Logi收购了Jinfonet。在其他情况下,我们看到大型SaaS厂商通过购买供应商而不是与Birst和Infor合作来添加分析模块。然而,如果你是一个新兴行业的领导者,有两条路可走:收购或被收购。对于收购或与其他新兴领导者合并的领导者来说,这种类型的融合是一种战略,旨在加速增长、扩大能力,并提前数年实现产品路线图。数据分析和数据整合仍然是我们未来的一年。作为新兴行业的领导者,我们选择了一条将创新和积极收购结合起来的发展道路,旨在为我们的客户以及任何寻求端到端、高度通用的BI平台的客户提供加速能力。 但是,除了更多的汇总,我们整个行业的未来会是什么呢?我看到两大战略和里程碑即将到来:云本地生态系统收购战略和开放式多云平台战略。1云供应商分析收购创建特定于云的本地生态系统在BI:1的这十年里,两种正交的数据分析方法得到了发展。操作"in-data"以支持对非结构化数据湖的直接查询,并在其上提供一个可视化层。这通常是在高性能数据库的基础上完成的,而现在,在云数据仓库上也是如此。2在数据和逻辑数据集线器中操作(在Sisense的情况下,使用我们现在著名的in-Chip™ 技术)提供一个完全灵活的堆栈,在高性能数据库中处理大小数据,无论数据位于何处。每种方法都能产生相同的结果:将数据转换为驱动业务决策的见解。看到一个商业智能供应商在数据技术领域加倍努力并不令人惊讶。企业生产的数据比以往任何时候都要多,即使是规模较小的企业,在2019年也可以轻松生成数PB的数据。作为大型非结构化数据存储和计算的经济高效解决方案,数据湖的兴起是合乎逻辑的,也是人们期待的。在这些不断扩展的数据池之上开发一个探索和可视化能力是碎片驱动的一种逻辑方法策略。不单玩家比云供应商更关注这一趋势。他们敏锐地意识到了这种变化,无论是数据的规模,还是存储和运营所需的基础设施。他们也有足够的资源来获得满足这一需求的技术。有趣的是,一些独立软件开发商在数据价值链上开发独立的可视化功能,将遭到大型云供应商的反击,他们试图重新整合其价值链并提供完整的套件。因此,在未来12个月内收购专门的数据BI供应商是合乎逻辑的,也是意料之中的。考虑到微软和亚马逊在PowerBI和QuickSight上的现有投资,我们预计它将来自IBM、Google和Oracle等公司。他们下一步买谁取决于他们。但看看Gartner MQ或Forrester浪潮,每年都有一些点在消失。可以肯定的是,并购路线将是该名单中的某个人。在数据中操作BI的吸引力在于它的简单性。但是这种模式需要时间、专业知识和专有的脚本语言来将查询发送到数据湖深处。除非您的整个公司已经围绕着一个云数据仓库,否则选择在数据中运营的公司在结构和可预测性方面牺牲了速度和灵活性。他们依赖于他们选择的云供应商和他们自己的数据团队来加载、建模和不断更新他们的数据。然后,也只有这样,他们才能在云端数据湖上运行他们的BI。2实现一个灵活、多云、开放平台、数据中心驱动的未来真相总是浮出水面。BI市场融合故事中的另一个策略将是市场对BI和数据分析的真正未来的认识:一个灵活、多云、开放的平台,具有逻辑数据中心,将大数据的价值和力量置于分析构建者手中。未来将是弹性数据中心,在这里,组织的各级建设者可以在云中和本地逻辑上连接他们自己的数据集,包括实时数据集和缓存数据集。它们可以构建健壮的数据管道,为数据建模以满足任何需要,并查询内存和芯片中的数据™ 利用完整堆栈解决方案的强大功能,无需离开BI环境。更重要的是,他们将比以往任何时候都更深入地在云中运行。数据工程师和数据科学家将被授权在原始数据级别操作,纯SQL、纯R和纯Python都直接集成到产品中。在构建者和他们的数据之间没有混淆层。不被单一供应商锁定到云中。技术进步和对数据价值的日益了解,为现代商业云数据分析这个新世界中的商业大变革和建设者的巨大机遇奠定了基础。一个新的领导人正在出现。火炬牢牢地握在手里。随着我们的崛起,分析建设者的时代也随之到来。各地的建设者——数据科学家、工程师、商业用户、分析师,正联合起来,将复杂的数据转化为对每个人的洞察。他们将改变我们所知道的世界。这是一个非常令人兴奋的时间在数据分析…请关注下一步会发生什么!标签:商业智能| Sisense

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