這已經不再是什么秘密了，全球的數據正在以幾何數字增長，借助這股數據浪潮在全球范圍內迅速成長起來一大批Hadoop的初創(chuàng)型公司。作為Apache的一個開源分支Hadoop幾乎已經成為了大數據的代言詞。據Gartner估計，目前的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)市場價值大約為77，000，000； 該研究公司預計，這一數字到2016年將迅速增加到8.13億美元。

在Hadoop市場快速發(fā)展的大環(huán)境下，出現了大量的初創(chuàng)型企業(yè)來分這將近十億美元的大餡餅。

超人氣Hadoop初創(chuàng)公司前兩名

1、Platfora

他們做什么：Platfora主要為企業(yè)提供相關的大數據解決方案，并且將Hadoop的袁術數據進行轉換，為企業(yè)提供更智能的商業(yè)指導。

總部：加州San Mateo。

負責人：本·維特，誰曾在DataStax出任產品副總裁。

成立時間： 2011

資金實力：6500萬美元。最新一輪由TENAYA資本主導的融資38000000美元。并且花旗風險投資公司，思科，Allegis資本，安德森霍洛維茨，Battery Ventures公司，薩特山風險投資公司等多家知名風投參與了本輪融資。

上榜原因：Platfora成立的目的在于簡化Hadoop。雖然企業(yè)采用了Hadoop作為大數據的解決方案，但并不能快速從這些數據中獲取價值。Platfora的解決方案在Hadoop上做了一個殼，讓企業(yè)數據分析師可以更好的利用組織數據與相關結果。

關鍵客戶包括：康卡斯特，迪斯尼，Edmunds.com和華盛頓郵報。

競爭格局： Platfora競爭對手Datameer，IBM，SAP，SAS，高山數據等。

不同之處：Platfora聲稱擁有了第一個基于Hadoop的可向外擴展的內存大數據分析平臺，Platfora的重點在于簡化Hadoop與大數據分析之間的復雜過程，讓數據更清晰更快速的展現在需要它的人面前。

2、Alpine Data Labs

　　他們所做的事情：提供一個基于Hadoop的數據分析平臺。

公司總部：加利福尼亞州舊金山

執(zhí)行總裁：喬奧托，銷售和服務于Greenplum的原高級副總裁。

成立時間：2010

資金實力：350萬美元的資金總額，包括16美元的B系列融資，從Sierra Ventures公司，風險投資公司的使命，UMC資本和羅伯特·博世風險投資。

上榜原因：多數高管和經理沒有時間或技能代碼，以便搜集數據的見解，也沒有時間去學習復雜的新的基礎設施像Hadoop。相反，他們希望看到大畫面。麻煩的是，復雜的高級分析和機器學習通常需要編寫腳本和編碼的專業(yè)知識，這可以限制對數據的訪問科學家。通過使預測分析通過SaaS訪問的高山數據緩解這個問題。

Alpine Data Labs據提供了一個可視化的拖放和拖放的方式，允許數據分析員（或任何指定的用戶）在整個組織與大型數據集工作，制定和完善模型，并在大規(guī)模協(xié)作，而無需代碼。數據是在現場環(huán)境分析，不遷移或取樣，通過一個Web應用程序，可以在本地托管。

Alpine Data Labs利用Hadoop和MPP數據庫的并行處理能力和實現了MapReduce和SQL數據挖掘算法。用戶使用其數據交互，直接在那里已經坐。然后，他們可以設計分析工作流程，而不必擔心數據移動。所有這一切都是在Web瀏覽器中完成，和阿爾卑斯數據然后轉換這些可視化的工作流為在數據庫或MapReduce的任務序列。

主要客戶包括：索尼，哈瓦斯媒體，斯卡拉，簽證，Xactly公司，全國廣播公司，停住，黑莓，和摩根士丹利。

競爭格局：高山將爭奪兩個大型老牌（SAS，IBM，SPSS，以及SAP），而該初創(chuàng)公司如Nuevora，Platfora，晴空塔，革命Analytics（分析），和快速我。

關鍵的區(qū)別：Alpine Data Labs認為，大多數競爭方案要么是基于桌面或沒有任何協(xié)作能力的單點解決方案。相比之下，Alpine Data Labs提供了一個“的SharePoint樣”的感覺。在協(xié)作和搜索外，還提供了在同一屋檐下的建模和機器學習。高山也是無數據移動陣營的一部分。無論如何，如果一個公司的數據是在Hadoop的或MPP數據庫，高山發(fā)出指令，通過其在群集分析，而沒有移動數據。

提供Hadoop平臺與服務的企業(yè)

3、Altiscale

　　主營業(yè)務：提供的Hadoop作為一種服務（HAAS）。

總部：帕洛阿爾托，加利福尼亞州

執(zhí)行總裁：Raymie Stata的，誰曾雅虎首席技術官。

成立時間：2012年3月

資金實力：Altiscale由1200萬美元從通用催化劑和紅杉資本首輪投資的支持，已經來自個人的資助者。

上榜原因：Altiscale的服務的目的是Hadoop的抽象的復雜性。Altiscale的服務主要目的是解決Hadoop的抽象性與復雜性，為工程師搭建一個完整的Hadoop環(huán)境，并且對其進行維護與管理。讓用戶可以更專注于他們的數據與應用。當客戶的需求發(fā)生變化的時候，Altiscale也會做出相應的調整與變化。

主要客戶：MarketShare公司。

主要競爭對手：微軟Azure、Qubole與Xpleny等。

關鍵業(yè)務區(qū)別： Altiscale認為自己是“唯一一家真正提供了一個完整的Hadoop生產環(huán)境的方案服務商。

4、Trifacta

　　Trifacta中國專區(qū)>>>

主營業(yè)務：為企業(yè)提供整體服務平臺，將原始數據進行轉換與整理，將結構化數據進行分析處理。

公司總部：加利福尼亞州舊金山

執(zhí)行總裁：喬Hellerstein，誰在除了作為Trifacta的CEO也是計算機科學的教授在伯克利。

成立時間：2012

資金來源： Trifacta由16300000美元的注冊資金，由Accel Partners公司，XSEED資本，集體的數據，Greylock合伙和個人投資者前后兩輪的資金支持。

上榜原因： Trifacta有一個在數據鏈技術平臺。為企業(yè)解決大數據與分析工具之間的瓶頸問題，為業(yè)務分析師節(jié)省大量的時間與精力。

為了解決這個問題，Trifacta使用“預測互動”技術，以提升數據處理成視覺體驗，使用戶能夠快速，輕松地識別感興趣或關注的功能。分析師強調視覺特征，Trifacta的預測算法同時觀察用戶行為和數據的性質來預測用戶的意圖，并提出建議，而不需要用戶的規(guī)范。因此，數據轉換的繁瑣的任務就變成一個輕量級的體驗，更為靈活，效率比傳統(tǒng)方法。

主要客戶：洛克希德·馬丁公司、強生集團。

競爭格局： Trifacta將與Paxata，Informatica和CirroHow競爭。

關鍵的區(qū)別： Trifacta認為，數據轉換的問題，需要一個全新的互動模式-一個用機器智能，夫妻人類的商業(yè)洞察力。Trifacta的平臺結合了智能推理與“預測互動”技術視覺交互，收人與數據之間的差距。

秒級別的大數據處理速度

5、Splice Machine

　　他們所做的事情：為客戶提供基于Hadoop的兼容性數據庫設計方案。

公司總部：加利福尼亞州舊金山

負責人：Monte Zweben，誰以前曾在美國航空航天局艾姆斯研究中心，在那里他擔任人工智能科副主任。后來，他創(chuàng)辦并擔任藍尼軟件公司首席執(zhí)行官。

成立時間： 2012

資金：他們是由1900萬美元的主語合作伙伴和莫爾多風險投資公司的資金支持。

上榜原因：企業(yè)的應用程序與Web開發(fā)人員一直遠離傳統(tǒng)的關系型數據庫，由于快速發(fā)展的數據量以及不斷變化的數據類型，需要更加靈活的解決方案來解決架構的問題。

現在，隨著新興的數據庫解決方案，功能，使得RDBMS如此受歡迎了這么久，如ACID兼容，事務完整性，以及標準的SQL，可在成本效益和可擴展的Hadoop平臺之上。熔接機認為，這使開發(fā)人員能夠得到最好的兩個世界在一個通用的數據庫平臺。

Splice Machine為企業(yè)提供了關于NoSQL所有的數據庫有點，比如自動切片，可擴展性以及容錯性與高可用性。并且為企業(yè)優(yōu)化了復雜的數據庫查詢，而且不需要重寫所有的數據應用以及BI工具。

通過利用分布式計算，Splice Machine可以通過簡單地增加更多的商品服務器從TB級到PB級規(guī)模。Splice Machine是能夠提供這種可擴展性，而不會犧牲SQL功能或酸合規(guī)是RDBMS的基石。

競爭格局：競爭對手包括Cloudera的，MemSQL，NuoDB，Datastax和VoltDB。

關鍵的區(qū)別：Splice Machine聲稱擁有在數據庫中利用Hadoop解決實時時間分析的能力。

6、DataTorrent

　　他們做了什么：提供基于Hadoop的實時流處理平臺。

總部：加利福尼亞州圣克拉拉市

負責人：富晃，誰是以前的工程團隊在雅虎，在那里他擔任工程執(zhí)行副總裁的創(chuàng)始成員之一。

成立時間：2012

資金來源：該公司關閉了800萬美元的系列2013年6月A輪August Capital公司領導的一輪，并加入了由AME云創(chuàng)投。該公司此前取得75萬美元的種子資金來自莫拉多風險投資公司和法扎德Nazem。

上榜理由：DataTorrent認為，他們可以很好的解決數據延遲問題，尤其是對實時數據分析要求很高的環(huán)境中。

對于一些見解，到時候的數據存儲到磁盤上，進行分析，并回答了 –它已經太晚了。舉例來說，如果一個黑客挾持了信用卡帳戶，并設法使一些購買，即使在幾分鐘內切斷信用卡，但這個時候持卡者已經遭受了重大的損失。DataTorrent認為，企業(yè)需要掌握實時數據，并且對其進行快速分析與判斷。

不同于傳統(tǒng)的批量處理，可以采取小時，DataTorrent聲稱能夠數億每秒的數據項的執(zhí)行。這使企業(yè)處理，監(jiān)控，并根據其在實時數據做出決策。

競爭格局：DataTorrent的主要競爭對手來自IBM（InfoSphere流）和風暴開源項目。

關鍵的區(qū)別：DataTorrent最關鍵的地方就是在于它的數據分析速度。

大型的Hadoop托管平臺

7、Qubole

他們做了什么：提供大數據作為一種服務有一個“真正的自動縮放Hadoop集群。”

總部：加州山景城

執(zhí)行總裁：Ashish Thusoo。

成立時間： 2011

資金來源：該公司是由700萬美元的風險投資公司光速和查爾斯河風險投資公司A系列融資支持。

上榜理由：由于Hadoop是一個相對較新的技術，完全掌握并且可以熟練運用是一個非常困難的事情。通過托管的解決方案Qubole希望使Hadoop成為一個易于使用的技術。

Qubole為企業(yè)提供Hadoop的初始設置與維護工作。為企業(yè)達到削減成本與項目自動化管理的相關事情。

客戶包括：Pinterest，MediaMath，Saavn。

競爭格局： Qubole將與Altiscale，亞馬遜電子病歷，寶數據成為競爭對手。

關鍵的區(qū)別：Qubole指向其專有技術，提供真正的自動縮放和存儲優(yōu)化。

8、Continuuity

　　他們做什么：提供一個基于Hadoop的大數據應用托管平臺。

總部：帕洛阿爾托，加利福尼亞州

負責人：喬納森·格雷，誰是以前的HBase的軟件工程師的Facebook。

成立時間：2011

資金來源：12500000美元從Battery Ventures公司，啟明創(chuàng)投，安德森霍洛維茨，數據集合和放大的合作伙伴。

上榜理由：Continuuity想出了一個巧妙的方法來解決Hadoop的專家的缺乏：他們提供了針對Java開發(fā)人員應用程序開發(fā)平臺。較低級別的基礎設施是由Continuuity平臺的所有抽象出來。

該公司的旗艦產品，電抗器，是一個基于Java的集成數據和應用程序框架層在Apache Hadoop，HBase的，和其他的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組成部分的頂部。它表面經過簡單的Java和REST API的基礎設施的能力，從不必要的復雜性屏蔽的最終用戶。

競爭格局：截至目前，Continuuity具有獨特的優(yōu)勢。間接的競爭對手來自哈斯營（AWS電子病歷，Altiscale，InfoChimps這類，迫擊炮數據等）。

關鍵的區(qū)別： Continuuity是針對Java開發(fā)人員的大數據解決方案。

大數據的可視化平臺

9、Xplenty

　　他們所做的事情：提供HaaS。

總部：以色列特拉維夫

執(zhí)行總裁：Yaniv Mor。

成立時間： 2012

資金來源：資金來源不詳。

Xplenty提供了基于Hadoop的云環(huán)境，里面有自由編輯器與設計環(huán)境，使企業(yè)可以節(jié)省大量的硬件投入，并且在軟件與相關的維護人員上也有大量的預算節(jié)省。

采用拖拽的操作界面，無需編寫復雜的腳本或任何類型的代碼。憑借其服務器自動配置功能，用戶可以簡單地指向一個數據源，配置數據轉換任務，并告訴該平臺在哪里寫的結果。Xplenty的平臺使用SQL術語。因此，對于數據分析，學習曲線應該是最小的。

客戶包括DealPly技術，Fiverr，鐵源，WalkMe。

競爭格局：主要的競爭來自亞馬遜的電子病歷。其他哈斯競爭對手包括Altiscale，迫擊炮數據，Qubole，以及最近與微軟的Hadoop在Azure上。Rackspace公司即將推出基于Hortonworks’分配自己的哈斯產品。

關鍵的區(qū)別：根據Xplenty，競爭性服務還是針對開發(fā)人員，而Xplenty目標的數據和商業(yè)智能（BI）的用戶誰不知道如何編寫代碼，但誰需要將數據轉移到一個大的數據平臺。

10、Nuevora

　　他們所做的事情：提供大數據分析應用。

總部：加州圣拉蒙

執(zhí)行總裁： Phani Nagarjuna。

成立時間： 2011

資金：300萬美元的風險投資Fortisure早期資金。

上榜理由： Nuevora的nBAAP （大數據分析及應用服務）的平臺功能基于最佳實踐驅動的預測算法的專用分析應用程序。 nBAAP是基于三個關鍵大數據技術： Hadoop的（數據處理） ， R（預測分析） ，和的Tableau （可視化） 。

在這一切之上， Nuevora的算法上的數據（事務，社交媒體，移動，戰(zhàn)役）中不同來源的合作，以快速識別，以配合特定的目標，個人的營銷策略模式和預測。

該平臺包括預構建的應用程序，為客戶的營銷業(yè)務流程 –獲取，保留，向上銷售，交叉銷售，盈利能力和客戶生命周期價值（ LTV ） 。隨著對個別客戶的情況下，唯一的“最后一英里”的配置， Nuevora的應用程序，能讓企業(yè)組織預測客戶的行為。

競爭格局：當Nuevora評估的競爭格局，它在零上的大型咨詢公司，如埃森哲，和其他預測性分析的公司，如高山數據實驗室。

然而，由于在陽光下幾乎每一個營銷平臺，目前包括某種形式的分析引擎，我也希望他們能與主要的營銷自動化供應商，如ExactTarget （使用Pentaho的其大數據分析）競爭。

關鍵的區(qū)別： Nuevora給最終用戶使用“閉環(huán)校準引擎”，它可以幫助企業(yè)跟上僅基于最新數據的最中肯的見解，不斷地重新調整他們的預測能力。