分化与统一，企业应如何构建面向未来的大数据平台？丨厂商征集

自2006年以Hadoop为代表的大数据技术诞生以来，为了应对企业逐渐多样的应用场景，以及不断增加的数据量和数据类型，大数据平台的架构以及相应的技术组件一直在推陈出新。

至今，大数据领域已经形成了一个由非常多的组件构成的复杂技术栈。如HDFS、GPFS、Ceph等文件系统，IceBerg、Hudi、MongoDB、HBase等存储引擎，Spark、Flink、Hive等数据处理引擎，Trino、Impala、ElasticSearch等数据查询引擎。由此，企业在搭建大数据平台时，便可以灵活组合这些大数据组件以满足不同场景的需求。

然而，传统的大数据基础平台是在数据湖的基础上，不断堆叠各类大数据引擎，导致平台的系统架构以及数据加工处理链路越来越复杂，这在近年来企业数字化转型加速的背景下，极大地制约了企业数据分析的即时性，并增加了使用和维护成本。

为了解决上述问题，大数据平台逐渐显现出了分化的趋势，以针对一些行业共性的场景需求提供数据存储和计算能力，加速数据分析。如湖仓一体数据平台，以及多模数据平台都能够以更简化的系统架构去支持多种类型数据的存储和处理，而在一些分析需求较多的单一场景，专用的大数据平台则更被企业所青睐，如针对结构化数据处理的数据仓库，针对实时数据处理的实时数据平台，以及针对图数据处理的图计算平台。此外，针对具体的行业场景，大数据平台也分化出了面向行业场景的解决方案。

与此同时，为了充分挖掘企业内部全域数据的价值，如何利用大数据平台汇聚各业务系统、数据库的数据，并进行统一的存储和计算，也成为企业在建设大数据平台时重点考虑的因素。

基于以上背景，为了帮助各行业企业和机构了解针对不同场景的需求，应如何建设大数据平台，以及如何统一汇聚并处理企业内分散的数据，爱分析将对大数据平台市场中的重要细分市场开展研究，并将于2023年Q3发布《2023爱分析·大数据平台厂商全景报告》，详细介绍特定市场中的优质厂商，对其产品和服务能力进行评估，并提供系统性的市场分析及全面的产品选型参考。

本研究将从三个维度确定特定市场的入选厂商，包括：

产品是否符合本研究中特定市场的厂商能力要求；

最近一年在特定市场服务过的客户数量/在特定市场累计服务过的客户数量；

最近一年在特定市场的收入规模/在特定市场的累计收入规模。

（不同市场对客户数量和收入规模的要求会有差异，具体可咨询爱分析工作人员。）

3）厂商类型：

上市、非上市公司均可，包含大数据平台领域提供各类数据基础设施或行业解决方案的企业或机构。

4）入选厂商评选要求：

入选厂商需要提供大数据平台产品或解决方案，能够满足本次研究特定市场的要求；其次，能够接受爱分析调研了解厂商的业务、产品、服务、客户等相关情况。