查看原文
其他

Gartner发布2016年数据仓库和数据管理解决方案魔力象限

2016-03-08 云头条

云计算、虚拟化以及需要分析非关系数据类型的信息,这几大因素都在促使数据仓库市场发生了颠覆。本文介绍了传统厂商和新厂商在Gartner的2016年魔力象限报告中的位置出现了怎样的变化。


与IT行业的其他领域一样,数据仓库市场也在经历一场转变。云计算和虚拟化这几股力量对这个市场产生了影响,因为许多企业组织期望从并不适合传统关系数据库模式的数据当中获得洞察力。


在这种大环境下,Gartner发布了2016年面向数据分析的数据仓库和数据管理解决方案魔力象限报告。虽然今年这份报告添加了四家厂商,没有一家跌出象限,但是几家厂商在四个象限中的位置出现了重大变化。另外,Gartner全面概述了影响今天和将来面向数据分析的数据仓库和数据管理解决方案市场的四大趋势。



数据仓库领域的趋势


首先,Gartner的报告表示,数据仓库的定义在演变。Gartner在报告中说:“‘数据仓库’这个词并不意味着‘关系、集成的资料库。’”确切地说,这个市场现在的定义要宽泛得多。如今除了传统的企业数据仓库外,这个市场还包括“逻辑数据仓库”。Gartner给逻辑数据仓库(LDW)所下的定义是,这是一种结合使用资料库、虚拟化和分布式流程的数据仓库。Gartner表示,LDW在今后五年会变得更加流行起来。而这引出了下一个趋势。


其次,Gartner特别指出,更多的企业组织在考虑基于云模式部署分析环境。Gartner表示,这个转变将给LDW提出新的要求。它还会颠覆数据仓库设备市场。


第三,据Gartner声称,大数据和数据湖已改变了市场,数据湖在2015年逐渐流行了起来。企业组织依赖几种使用场合,通过数据分析工具发掘大数据的价值,包括用于探究数据的沙盒。Gartner还表示,使用高级分析工具挖掘大数据的成功企业通常采用了同类中最佳(best-of-breed)这种方法,因为“没有哪一种产品是完整的解决方案”。但是在今后几个月,这种方法可能也会变化。


最后,Gartner表示,同类中最佳解决方案被所谓的“最佳适合工程”(best-fit engineering)所取代,这种方法让企业组织可以选择针对每种功能的要求最低的技术,并且能够在必要时将新的组件添加到整个架构中。


数据仓库领导者


市场的变化意味着,今年Gartner的四个象限中的厂商出现了一些换位。因而,领导者象限失去了一个成员:惠普。惠普在2015年曾位于2015年的领导者象限,后来该企业在去年11月正式分家。


惠普企业是惠普分家后成立的其中一家新公司,它进入到了今年报告的挑战者象限。2015年和2016年都进入领导者象限的厂商包括:甲骨文、天睿(Teradata)、微软、IBM和SAP。


挑战者


挑战者象限也出现了几家厂商换位的情况。


2015年位于这个象限的两家公司:亚马逊网络服务(AWS)和1010data仍然在今年的这个象限。AWS还提供Redshift,这是基于云的数据仓库,还提供其他服务。不过Gartner提醒到,包括IBM、微软、甲骨文、SAP和天睿在内的其他所有厂商如今都在云市场与AWS一较高下,支持真正的数据仓库平台即服务的力度大小不一。


两个新来者MarkLogic和Infobright从2015年的特定领域者象限进入到了今年的挑战者象限。还有几家公司则从挑战者象限进入到了远见者象限,包括Cloudera和MapR,这两家Hadoop发行版公司列入了去年的数据仓库魔力象限数据报告。这意味着“执行力”分数下降,不过“前瞻性”排名上升。


远见者


在远见者象限中,Cloudera和MapR这两家公司多了第三家知名的Hadoop发行版公司Hortonworks为伴,这家公司今年新进入这份报告。Gartner特别指出,它没有收到Hortonworks提交的信息,不过从其他途径(包括新闻简报)收集到了关于这家公司的信息。


另外两家公司首次出现在今年这份报告的远见者象限中,那就是Transwarp和MemSQL。Pivotal仍然位于远见者象限,去年它也出现在这个象限。


特定领域者


特定领域者包括MongoDB,该公司今年首次出现在报告中。Actian从2015年的远见者象限进入到了今年的这个象限。而Exasol、Kognitio和日立仍留在特定领域者象限,它们去年也位列其中。


Gartner在报告中说:“数据和分析领域的领导厂商一定要留意到市场的演变,准备好拿出扩大数据仓库应用范围,并不仅限于任何现行方法的混合技术平台。”


云头条编译|未经授权谢绝转载


相关阅读:

Gartner:微软、甲骨文和AWS是三大数据库领导厂商


数据仓库交流群欢迎加入,群主微信:aclood


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存