paulwong

          2014年值得關注的十個Hadoop大數據創業公司

          開源大數據框架Apache Hadoop已經成了大數據處理的事實標準,同時也幾乎成了大數據的代名詞,雖然這多少有些以偏概全。

          根據Gartner的估計,目前的Hadoop生態系統市場規模在7700萬美元左右,2016年,該市場規模將快速增長至8.13億美元。

          但是在Hadoop這個快速擴增的藍海中游泳并非易事,不僅開發大數據基礎設施技術產品這件事很難,銷售起來也很難,具體到大數據基礎設施工具如 Hadoop、NoSQL數據庫和流處理系統則更是難上加難。客戶需要大量培訓和教育,付費用戶需要大量支持和及時跟進的產品開發工作。而跟企業級客戶打 交道往往并非創業公司團隊的強項。此外,大數據基礎設施技術創業通常對風險投資規模也有較高要求。

          盡管困難重重,Hadoop創業公司依然如雨后春筍冒出,除了Cloudera、Datameer、DataStax和MapR等已經功成名就的 Hadoop創業公司外,最近CIO雜志評出了2014年十大最值得關注的Hadoop創業公司,了解這些公司的產品和商業模式對企業大數據技術創業者和 大數據應用用戶來說都非常有參考價值:

          一、Platfora

          platfora

          業務:所提供的大數據分析解決方案能夠將Hadoop中的原始數據轉換成可互動的,基于內存計算的商業智能服務。

          簡介:創立于2011年,迄今已募集6500萬美元。

          入選理由:Platfora的目標是簡化復雜難用的Hadoop,推動Hadoop在企業市場的應用。Platfora的做法是簡化數據采集和分析 流程,將Hadoop中的原始數據自動轉化成可以互動的商業智能服務,無需ETL或者數據倉庫。(參考閱讀:Hadoop只是窮人的ETL)

           

          二、Alpine Data Labs

          alpine data

          業務:提供基于Hadoop的數據分析平臺

          簡介:創立于2010年,迄今累計融資2350萬美元。

          入選理由:復雜的高級分析和機器學習應用通常都需要腳本和代碼開發高手實現,這進一步推高了數據科學家的技術門檻。實際上大數據企業高管和IT經理都沒時間也沒興致學習編程技術,或者去了解復雜的Hadoop。Alpine Data通過SaaS服務的方式大幅降低了預測分析的應用門檻。

           

          三、Altiscale

          altiscale

          業務:提供Hadoop即服務(HaaS)

          簡介:創立于2012年3月,迄今融資1200萬美元。

          入選理由:大數據正在鬧人才荒,而通過云計算提供Hadoop相關服務無疑是普及Hadoo的一條捷徑,根據TechNavio的估計,2016年 HaaS市場規模將高達190億美元,是塊大蛋糕。但是HaaS市場的競爭已經日趨激烈,包括亞馬遜EMR、微軟的Hadoop on Azure,以及Rackspace的Hortonworks云服務等都是重量級玩家,Altiscale還需要與Hortonworks、 Cloudera、Mortar Data、Qubole、Xpleny展開直接競爭。

           

          四、Trifacta

          trifacta

          業務:提供平臺幫助用戶將復雜的原始數據轉化成干凈的結構化格式供分析使用。

          簡介:創立于2012年,迄今融資1630萬美元。

          入選理由:大數據技術平臺和分析工具之間存在一個巨大的瓶頸,那就是數據分析專家需要花費大量精力和時間轉化數據,而且業務數據分析師們往往也并不 具備獨立完成數據轉化工作的技術能力。為了解決這個問題Trifacta開發出了“預測互動”技術,將數據操作可視化,而且Trifacta的機器學習算 法還能同時觀察用戶和數據屬性,預測用戶意圖,并自動給出建議。Trifata的競爭對手是Paxata、Informatica和CirroHow。

           

          五、Splice Machine

          splice machine

          業務:提供面向大數據應用的,基于Hadoop的SQL兼容數據庫。

          簡介:創立于2012年,迄今融資1900萬美元。

          入選理由:新的數據技術使得傳統關系型數據庫的一些流行功能如ACID合規、交易一致性和標準的SQL查詢語言等得以在廉價可擴展的Hadoop上 延續。Splice Machine保留了NoSQL數據庫所有的優點,例如auto-sharding,容錯、可擴展性等,同時又保留了SQL。

           

          六、DataTorrent

          datarorrent

          業務:提供基于Hadoop平臺的實時流處理平臺

          簡介:創立于2012年,2013年6月獲得800萬美元A輪融資。

          入選理由:大數據的未來是快數據,而DataTorrent正是要解決快數據的問題。

           

          七、Qubole

          qubole

          業務:提供大數據DaaS服務,基于“真正的自動擴展Hadoop集群”。

          簡介:創立于2011年,累計融資700萬美元。

          入選理由:大數據人才一將難求,對于大多數企業來說,像使用SaaS企業應用一樣使用Hadoop是一個現實的選擇。

           

          八、Continuuity 

          continuuity

          業務:提供基于Hadoop的大數據應用托管平臺

          簡介:創立于2011年,累計獲得1250萬美元融資,創始人兼CEO Todd Papaioannou曾是雅虎副總裁云架構負責人,去年夏天Todd離開Continuuity后,聯合創始人CTO Jonathan Gray接替擔任CEO一職。

          入選理由:Continuuity的商業模式非常聰明也非常獨特,他們繞過非常難纏的Hadoop專家,直接向Java開發者提供應用開發平臺,其 旗艦產品Reactor是一個基于Hadoop的Java集成化數據和應用框架,Continuuity將底層基礎設施進行抽象處理,通過簡單的Java 和REST API提供底層基礎設施服務,為用戶大大簡化了Hadoop基礎設施的復雜性。Continuuity最新發布的服務——Loom是一個集群管理方案,通 過Loom創建的集群可以使用任意硬件和軟件堆疊的模板,從單一的LAMP服務器和傳統應用服務器如JBoss到包含數千個節點的大規模的Hadoop集 群。集群還可以部署在多個云服務商的環境中(例如Rackspace、Joyent、Openstack等)而且還能使用常見的SCM工具。

           

          九、Xplenty

          xplenty

          業務:提供HaaS服務

          簡介:創立于2012年,從Magma風險投資獲得金額不詳的融資。

          入選理由:雖然Hadoop已經成了大數據的事實工業標準,但是Hadoop的開發、部署和維護對技術人員的技能依然有著極高要求。Xplenty 的技術通過無需編寫代碼的Hadoop開發環境提供Hadoop處理服務,企業無需投資軟硬件和專業人才就能快速享受大數據技術。

          十、Nuevora

          nuevora

          業務:提供大數據分析應用

          簡介:創立于2011年,累計獲得300萬早期投資。

          入選理由:Nuevora的著眼點是大數據應用最早啟動的兩個領域:營銷和客戶接觸。Nuevora的nBAAP(大數據分析與應用)平臺的主要功 能包括基于最佳時間預測算法的定制分析應用,nBAAP基于三個關鍵大數據技術:Hadoop(大數據處理)、R(預測分析)和Tableau(數據可視 化)

          posted on 2014-05-23 12:15 paulwong 閱讀(359) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: HADOOP

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