编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对付小我私家和企业来说，其重要性都不行小觑。因此，有不少企业强化了数据事情，增强企业数据建树。接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产物的选型比拟，但愿对各人有所辅佐。

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这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建树的需求。

企业无论做任何数据事情，一定要有必然的信息化基本，也要有数据化建树的基本，少不了数据平台、数据应用东西，数据打点东西等。

关于企业数据建树这块，本人从事了近7年，从技能到项目打点，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的履历，遂来分享选型“黑幕”。

涉及到的产物有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据管理等。

一、数仓

数据客栈算是一个办理方案，视企业需求有差异架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有许多分层和组件，比起东西更需要架构师本领，详细道理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、尚有前端应用。

底层的数据客栈处事器凡是是一个干系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、尚有greenplum、teredata等数据客栈专业办理方案。

传统的干系型数据库有：oracle、mysql、DB2。

大局限并行处理惩罚数据库：Vertica、Teradata(贸易)、Greenplum (开源)。

Teradata *** 湖了，银行业利用较多，但本钱也是真的贵，今朝我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和更高性价比的高端数据客栈办理方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2015年开源。

我知道的海内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。

大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。这套方案有多通用不消多说了，后头说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产物。

ETL东西，kettle、Tablend和Penthao用的较多。

Talend：基于Eclipse，具有很好的扩展性、不变性以及可定制化（可以本身开拓eclipse插件），而且听从Eclipse尺度（如文件目次布局都是措施员熟悉的布局）。

Talend具有很好的嵌入性，因为它生成的是Java代码，这些代码可以很好的和其他系统团结在一起，这就要求利用者会java。

Penthao是一个老牌东西，2001年就宣布了之一个版本，Kettle是Penthao整个办理方案的一个组件，用来举办数据集成。

它也是基于java开拓的，可是它不要求用户会java，将底层实现细节都埋没了。主要的缺点是和talend对比，它的扩展性较差。由于它很难扩展，所以在社区中可用的组件就较量少。

前端应用东西主要就是报表、BI和数据挖掘，前两者的选型后头会细讲。

二、大数据平台

2013年阁下，Hadoop体系的不绝完善，符号着大数据应用场景可以被满意了。这时候就有前沿的一些企业开始做大数据平台，厂商出格多，主流的就说3个吧，华为、星环尚有新华三。

这几年这些厂商也开始往“数据中台”的观念上走。可是究竟是传统软件厂商，有点搞不太懂互联网公司提的“数据中台”到底是啥，貌似跟他们做的大数据平台没啥区别。

其实所有大数据平台都已经具备了“数据中台”的基本本领，你拿大数据平台和数据中台的产物对一下，其实各类底层架构和成果概略都一样。

对付大部门企业来讲，中台那一套照旧适合互联网运营商银行的“有钱主”、“数据巨无霸”，真的中台更强调数据处事化，但普通企业有几家真的到达这个痛点，照旧老诚恳实做好数据化打点吧。

假如你的公司有错乱的业务系统，数据量到达PB级，海量数据的存储、计较的需求，三个内里选型吧，比拟下方案。

三、报表

此刻还在做报表的厂商已经很少了，海内主流的就帆软finereport和润乾，起初很火的水晶报表最近也见的少了，尚有开源的东西jaspereport也用的挺多。

选型方面，普通小公司，1~2个数据事情者，发起采购一个报表平台就行了，不消急着上BI。

帆软finereport成果齐全，生态和处事很好，招报表工程师也较量好招，价值比其他厂商略贵，品牌和处事溢价也能领略，究竟海内top1。

润乾已被帆软打压的走低价，号称一套万把块钱，应该还会按并发抬价，还不算处事和项目实施，乙方可以思量。

四、BI平台

BI在零几年的时候都是海外市场的天下，BO、Brio、Cognos、MSTR等，都是老牌BI厂商，我做纯技能的时候就大量利用他们的产物。对象都不自制，并且是按产物+用户双重收费，不太划算。

架构也是真的巨大，上手难度比拟此刻互联网时代产物的利用气势气魄，也是确实难。