什么是数据平台？10 个值得了解的大数据平台示例

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目前尚不清楚普通的 “数据” 是何时变成了 “大数据”。后一个术语可能起源于 20 世纪 90 年代的硅谷推介会和午餐室。更容易确定的是数据在 21 世纪是如何爆炸式增长的（据估计，到 2025 年，人类每天将产生 463 EB的数据），以及它是如何解释大数据平台使用量增加的。

什么是大数据平台？

由于来自众多数据源的数据持续大量涌入，而且这种情况愈演愈烈，因此出现了许多复杂且高度可扩展的云数据平台，用于存储和解析不断膨胀的海量信息。这类平台就被称为大数据平台。

大数据平台致力于处理大量的信息，以一种有组织且易于理解的方式存储信息，以便提取有用的见解。大数据平台利用数据管理硬件和软件工具的组合，通常在云端大规模地聚合数据。

大数据平台的好处

Netflix 或 Spotify 是如何确切知道你接下来想播放什么的呢？这在很大程度上要归功于在幕后工作的大数据平台。

理解大数据在几乎每个行业都已成为一种资产，从医疗保健到零售及其他领域。公司越来越依赖这些平台收集大量数据，并将其转化为分类明确、可操作的商业决策。这有助于企业更好地了解他们的客户、目标受众、发现新市场并对未来的步骤做出预测。

使用企业数据平台不仅提供强大的商业优势，而且对于跟上消费者、竞争品牌和不断变化的趋势几乎是至关重要的。

大数据平台的特点

使大数据平台成为处理大量数据集的理想选择的是该技术固有的灵活特性。这些类型的平台必须能够适应大数据的核心属性 —— 容量、速度和多样性。

因此，大数据平台的特点往往包括可扩展性、快速性以及配备内置分析工具以处理手头信息的能力。为了更高的效率，一些最好的大数据平台包括容纳大量流数据或静态数据的功能、在多种数据格式之间转换数据以及在任何必要的时候附加新应用程序的功能。

这些大数据平台尤其使 PB 级的数据对用户和企业来说易于管理。

10个值得了解的大数据平台

Fivetran

Fivetran 通过一个平台为 8000 多家公司实现自动化数据传输，企业利用这个平台访问、分析和维护数据，以支持其业务运营。Fivetran 的客户无需手动构建自己的数据管道，就可以将来自软件即服务（SaaS）应用程序、本地数据库、事件和云平台等来源的数据集中起来。

Starburst

Starburst 的数据湖仓平台旨在统一数据源并简化数据访问，以支持具有实时功能的人工智能策略和分析应用程序。其客户可以利用全天候支持和丰富的文档库，以帮助他们充分利用 Starburst 的解决方案。

MongoDB

MongoDB 不会将数据强制放入电子表格中。相反，其基于云的平台将数据存储为灵活的 JSON 文档 —— 换句话说，作为可以以各种方式排列甚至相互嵌套的数字对象。该平台专为应用程序开发人员设计，提供即时搜索功能。例如，用户可以在其数据中搜索地理标签、图形以及文本短语。

Snowflake

Snowflake 是一个用于存储、处理和分析的数据仓库。它完全在公共云基础设施（亚马逊网络服务、谷歌云平台和微软 Azure）之上运行，并与一个新的 SQL 查询引擎结合。它像一个软件即服务（SaaS）产品一样构建，其架构的所有方面都在云端部署和管理。

Google Cloud

Google Cloud 提供许多大数据管理工具，每个工具都有自己的专长。BigQuery 以易于查询的格式存储 PB 级的数据。Dataflow 可以同时分析持续的数据流和历史数据批次。通过 Google Data Studio，客户可以将各种数据转换为自定义图形。

用户可以使用包括 Hadoop 和 Spark 在内的各种开源 Apache 技术分析存储在微软云平台 Azure 上的数据。Azure 还具有一个本地分析工具 HDInsight，它可以简化数据集群分析，并与 Azure 的其他数据工具无缝集成。

Oracle

Oracle Cloud 的大数据平台可以自动将不同的数据格式迁移到云服务器，据称不会出现停机时间。该平台还可以在本地和混合环境中运行，无论数据是实时流式传输还是存储在中央存储库（也称为数据湖）中，都可以丰富和转换数据。该平台还提供免费版本。

Cloudera

Cloudera 源于 Apache 的 Hadoop，可以处理大量数据。客户通常在 Cloudera 的数据仓库中存储超过 50PB 的数据，该数据仓库可以管理包括机器日志、文本等在内的数据。同时，Cloudera 的 DataFlow（以前是 Hortonworks 的 DataFlow）可以实时分析和确定数据的优先级。