| 这已经不再是什么秘密了，全球的数据正在以几何数字增长，借助这股数据浪潮在全球范围内迅速成长起来一大批Hadoop的初创型公司。作为Apache的一个开源分支Hadoop几乎已经成为了大数据的代言词。据Gartner估计，目前的Hadoop生态系统市场价值大约为77，000，000； 该研究公司预计，这一数字到2016年将迅速增加到8.13亿美元。
在Hadoop市场快速发展的大环境下，出现了大量的初创型企业来分这将近十亿美元的大馅饼。 1、Platfora
他们做什么：Platfora主要为企业提供相关的大数据解决方案，并且将Hadoop的袁术数据进行转换，为企业提供更智能的商业指导。 总部：加州San Mateo。 负责人：本·维特，谁曾在DataStax出任产品副总裁。 成立时间： 2011 资金实力： 6500万美元。最新一轮由TENAYA资本主导的融资38000000美元。并且花旗风险投资公司，思科，Allegis资本，安德森霍洛维茨，Battery Ventures公司，萨特山风险投资公司等多家知名风投参与了本轮融资。 上榜原因：Platfora成立的目的在于简化Hadoop。虽然企业采用了Hadoop作为大数据的解决方案，但并不能快速从这些数据中获取价值。Platfora的解决方案在Hadoop上做了一个壳，让企业数据分析师可以更好的利用组织数据与相关结果。 关键客户包括：康卡斯特，迪斯尼，Edmunds.com和华盛顿邮报。 竞争格局： Platfora竞争对手Datameer，IBM，SAP，SAS，高山数据等。 不同之处：Platfora声称拥有了第一个基于Hadoop的可向外扩展的内存大数据分析平台，Platfora的重点在于简化Hadoop与大数据分析之间的复杂过程，让数据更清晰更快速的展现在需要它的人面前。 2、Alpine Data Labs
他们所做的事情：提供一个基于Hadoop的数据分析平台。 公司总部：加利福尼亚州旧金山 执行总裁：乔奥托，销售和服务于Greenplum的原高级副总裁。 成立时间： 2010 资金实力：2，350万美元的资金总额，包括16美元的B系列融资，从Sierra Ventures公司，风险投资公司的使命，UMC资本和罗伯特·博世风险投资。 上榜原因：多数高管和经理没有时间或技能代码，以便搜集数据的见解，也没有时间去学习复杂的新的基础设施像Hadoop。相反，他们希望看到大画面。麻烦的是，复杂的高级分析和机器学习通常需要编写脚本和编码的专业知识，这可以限制对数据的访问科学家。通过使预测分析通过SaaS访问的高山数据缓解这个问题。 Alpine Data Labs据提供了一个可视化的拖放和拖放的方式，允许数据分析员（或任何指定的用户）在整个组织与大型数据集工作，制定和完善模型，并在大规模协作，而无需代码。数据是在现场环境分析，不迁移或取样，通过一个Web应用程序，可以在本地托管。 Alpine Data Labs利用Hadoop和MPP数据库的并行处理能力和实现了MapReduce和SQL数据挖掘算法。用户使用其数据交互，直接在那里已经坐。然后，他们可以设计分析工作流程，而不必担心数据移动。所有这一切都是在Web浏览器中完成，和阿尔卑斯数据然后转换这些可视化的工作流为在数据库或MapReduce的任务序列。 主要客户包括：索尼，哈瓦斯媒体，斯卡拉，签证，Xactly公司，全国广播公司，停住，黑莓，和摩根士丹利。 竞争格局：高山将争夺两个大型老牌（SAS，IBM，SPSS，以及SAP），而该初创公司如Nuevora，Platfora，晴空塔，革命Analytics（分析），和快速我。 关键的区别：Alpine Data Labs认为，大多数竞争方案要么是基于桌面或没有任何协作能力的单点解决方案。相比之下，Alpine Data Labs提供了一个“的SharePoint样”的感觉。在协作和搜索外，还提供了在同一屋檐下的建模和机器学习。高山也是无数据移动阵营的一部分。无论如何，如果一个公司的数据是在Hadoop的或MPP数据库，高山发出指令，通过其在群集分析，而没有移动数据。 |
