編輯導(dǎo)語：在如今這個數(shù)據(jù)化時代，數(shù)據(jù)對于個人和企業(yè)來說，其重要性都不可小覷。因此，有不少企業(yè)強化了數(shù)據(jù)工作，加強企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)。接下來，本文作者整理了一份超全面的企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的選型對比，希望對大家有所幫助。

前言：

這個從上至下都在強調(diào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代，越來越多公司重視數(shù)據(jù)，也越來越多的企業(yè)有數(shù)據(jù)建設(shè)的需求。

企業(yè)無論做任何數(shù)據(jù)工作，必然要有一定的信息化基礎(chǔ)，也要有數(shù)據(jù)化建設(shè)的基礎(chǔ)，少不了數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)應(yīng)用工具，數(shù)據(jù)管理工具等。

關(guān)于企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)這塊，本人從事了近7年，從技術(shù)到項目管理，做過乙方也做過甲方，也有多年和各乙方廠商打交道的經(jīng)驗，遂來分享選型“內(nèi)幕”。

涉及到的產(chǎn)品有：數(shù)倉、大數(shù)據(jù)平臺、報表、BI、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)治理等。

一、數(shù)倉

數(shù)據(jù)倉庫算是一個解決方案，視企業(yè)需求有不同架構(gòu)（傳統(tǒng)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、大數(shù)據(jù)平臺等），架構(gòu)下有很多分層和組件，比起工具更需要架構(gòu)師能力，具體原理就不講了。

關(guān)于數(shù)倉的選型主要涉及：數(shù)據(jù)存儲方案、ETL、還有前端應(yīng)用。

底層的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器通常是一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，常用的方案有Oracle、db2、還有g(shù)reenplum、teredata等數(shù)據(jù)倉庫專業(yè)解決方案。

• 傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有：oracle、mysql、DB2。
• 大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫：Vertica、Teradata(商業(yè))、Greenplum (開源)。

Teradata老江湖了，銀行業(yè)使用較多，但成本也是真的貴，目前我們做項目較多的是用Greenplum，算是業(yè)界最快和最高性價比的高端數(shù)據(jù)倉庫解決方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2015年開源。

我知道的國內(nèi)四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在從Teradata遷移到GP。

大數(shù)據(jù)平臺主流的是：Hadoop+Hive。這套方案有多通用不用多說了，后面說到的大數(shù)據(jù)平臺廠商也大多基于這個來設(shè)計平臺產(chǎn)品。

ETL工具，kettle、Tablend和Penthao用的較多。

Talend：基于Eclipse，具有很好的擴展性、穩(wěn)定性以及可定制化（可以自己開發(fā)eclipse插件），并且服從Eclipse標準（如文件目錄結(jié)構(gòu)都是程序員熟悉的結(jié)構(gòu)）。

Talend具有很好的嵌入性，因為它生成的是Java代碼，這些代碼可以很好的和其他系統(tǒng)結(jié)合在一起，這就要求使用者會java。

Penthao是一個老牌工具，2001年就發(fā)布了第一個版本，Kettle是Penthao整個解決方案的一個組件，用來進行數(shù)據(jù)集成。

它也是基于java開發(fā)的，但是它不要求用戶會java，將底層實現(xiàn)細節(jié)都隱藏了。主要的缺點是和talend相比，它的擴展性較差。由于它很難擴展，所以在社區(qū)中可用的組件就比較少。

前端應(yīng)用工具主要就是報表、BI和數(shù)據(jù)挖掘，前兩者的選型后面會細講。

二、大數(shù)據(jù)平臺

2013年左右，Hadoop體系的不斷完善，標志著大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景可以被滿足了。這時候就有前沿的一些企業(yè)開始做大數(shù)據(jù)平臺，廠商特別多，主流的就說3個吧，華為、星環(huán)還有新華三。

這幾年這些廠商也開始往“數(shù)據(jù)中臺”的概念上走。但是畢竟是傳統(tǒng)軟件廠商，有點搞不太懂互聯(lián)網(wǎng)公司提的“數(shù)據(jù)中臺”到底是啥，貌似跟他們做的大數(shù)據(jù)平臺沒啥區(qū)別。

其實所有大數(shù)據(jù)平臺都已經(jīng)具備了“數(shù)據(jù)中臺”的基礎(chǔ)能力，你拿大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺的產(chǎn)品對一下，其實各種底層架構(gòu)和功能大體都一樣。

對于大部分企業(yè)來講，中臺那一套還是適合互聯(lián)網(wǎng)運營商銀行的“有錢主”、“數(shù)據(jù)巨無霸”，真的中臺更強調(diào)數(shù)據(jù)服務(wù)化，但普通企業(yè)有幾家真的達到這個痛點，還是老老實實做好數(shù)據(jù)化管理吧。

如果你的公司有龐雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量達到PB級，海量數(shù)據(jù)的存儲、計算的需求，三個里面選型吧，對比下方案。

三、報表

現(xiàn)在還在做報表的廠商已經(jīng)很少了，國內(nèi)主流的就帆軟finereport和潤乾，起初很火的水晶報表最近也見的少了，還有開源的工具jaspereport也用的挺多。

選型方面，普通小公司，1~2個數(shù)據(jù)工作者，建議采購一個報表平臺就行了，不用急著上BI。

帆軟finereport功能齊全，生態(tài)和服務(wù)很好，招報表工程師也比較好招，價格比其他廠商略貴，品牌和服務(wù)溢價也能理解，畢竟國內(nèi)top1。

潤乾已被帆軟打壓的走低價，號稱一套萬把塊錢，應(yīng)該還會按并發(fā)抬價，還不算服務(wù)和項目實施，乙方可以考慮。

四、BI平臺

BI在零幾年的時候都是國外市場的天下，BO、Brio、Cognos、MSTR等，都是老牌BI廠商，我做純技術(shù)的時候就大量使用他們的產(chǎn)品。東西都不便宜，而且是按產(chǎn)品+用戶雙重收費，不太劃算。

架構(gòu)也是真的復(fù)雜，上手難度對比現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)品的使用風(fēng)格，也是確實難。

早期國內(nèi)市場只有報表，但凡BI相關(guān)的大單都被國外廠商壟斷，但是后面BI的需求越來越明顯，就和當(dāng)初信息化產(chǎn)業(yè)發(fā)展類似，中小型企業(yè)的需求逐漸顯露。

于是國內(nèi)也就開始發(fā)展BI了，比如帆軟BI、BDP等。東西也不差，價格比國外的美麗多了，而且基本都只是限定服務(wù)器，不限定用戶數(shù)，怎么用都OK。

再到后來，tableau、powerBI這倆工具型產(chǎn)品火了起來，有很多擁護的個人使用者，上手確實好用，但是在企業(yè)級應(yīng)用場景，要看性能和并發(fā)成本，就見仁見智了。

不過用BI，就不是2、3個人的事情了，必須得建數(shù)倉，然后再做各種可視化、多維分析等。所以就得有數(shù)倉工程師、ETL工程師、BI工程師等崗位。

當(dāng)然，你要是牛，一個人全兼了也沒問題，很多單位招人也確實要兼做。

中大型公司，有好幾個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的，建議采購BI系統(tǒng)，什么數(shù)倉、指標體系、固定報表、多維分析、數(shù)據(jù)可視化就都有了。建設(shè)期得多幾個人，建好之后就很舒服了，業(yè)務(wù)固定的話，留兩個人維護就OK了。

五、數(shù)據(jù)中臺

“中臺”的概念就是阿里推廣開的。

阿里從SuperCell學(xué)過來這一套，然后化為阿里內(nèi)功后，再向外推廣?！皵?shù)據(jù)中臺”也是那時候一起推廣出來的，所以主要的廠商都是阿里系的人出來創(chuàng)業(yè)的公司。

袋鼠云、數(shù)瀾、奇點云都是阿里的P9出來創(chuàng)辦的公司，技術(shù)都差不多。

• 袋鼠云是阿里DBA團隊出來的，比較雞賊，牢牢的跟阿里綁死，阿里接單，袋鼠云干活，跟在阿里后面；
• 數(shù)瀾是阿里產(chǎn)品團隊出來的，產(chǎn)品設(shè)計的比較ok，宣傳的也很不錯，業(yè)務(wù)開展的風(fēng)生水起；
• 奇點云是阿里數(shù)倉和數(shù)加團隊出來的，貌似宣傳的沒上面兩個強，接觸不多（數(shù)加是阿里自己的產(chǎn)品）。

如果你們公司業(yè)務(wù)復(fù)雜，數(shù)據(jù)量巨大，關(guān)鍵是業(yè)務(wù)方面有多個客戶應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)交互效率低，需要大量的客戶數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)，需求也很緊迫，那可以考慮研究下中臺方案。

六、最后總結(jié)

1. 報表平臺解決固定報表、自動化報表，支持打印和計算等大批量批處理作業(yè)，公司有需求直接用帆軟一類的平臺解決，配1、2個報表工程師就能搞定了；
2. BI平臺是在報表平臺上增加解決多維分析、自助查詢報表的能力，需要數(shù)倉團隊做底層數(shù)據(jù)支撐，需要BI工程師設(shè)定各種度量、維度，做多維分析報表；不用一張張的做固定報表了；
3. 大數(shù)據(jù)平臺是在BI平臺基礎(chǔ)上，解決大數(shù)據(jù)量的存儲、計算、實時計算的問題；無需關(guān)注底層的海量數(shù)據(jù)存儲、計算、實時計算等問題；需要增加大數(shù)據(jù)工程師進行集群的維護，基于大數(shù)據(jù)平臺的各種開發(fā)工作；
4. 數(shù)據(jù)中臺是在大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上，提供ID打通、統(tǒng)一模型、統(tǒng)一服務(wù)的能力，附加標簽工廠、用戶分析等偏互聯(lián)網(wǎng)屬性的功能。人員需要增加數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品經(jīng)理，其他的工作還是由大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)分析師等完成；
5. 數(shù)據(jù)治理能力是從BI平臺就開始有了，在大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺中不斷被強化。所以BI平臺、大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺中都有數(shù)據(jù)治理的能力，在數(shù)據(jù)中臺中還增加了數(shù)據(jù)資產(chǎn)和計費的概念和能力。

作者：李啟方，專注數(shù)據(jù)分析和企業(yè)數(shù)據(jù)化管理；公眾號：數(shù)據(jù)分析不是個事兒

本文由 @李啟方 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議