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一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）

编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。

前言：

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设的需求。

企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。

关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。

涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。

一、数仓

数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。

传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。

大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum(开源)。

Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2015年开源。

我知道的国内四大行有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：工具，kettle、Tablend和Pentend：基于Eclipse，具有很好的扩展性、稳定性以及可定制化（可以自己开发eclipse插件），并且服从Eclipse标准（如文件目录结构都是程序员熟悉的结构）。

Talend具有很好的嵌入性，因为它生成的是Java代码，这些代码以很好的和其他系统结合在一起，这就要求使用者会java。

Pente是Pentend相比，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比较少。

前端应用工具主要就是报表、BI和数据挖掘，前两者的选型后面会细讲。

二、大数据平台

2013年左右，eau、powerBI这俩工具型产品火了起来，有很多拥护的个人使用者，上手确实好用，但是在企业级应用场景，要看性能和并发成本，就见仁见智了。

不过用BI，就不是2、3个人的事情了，必须得建数仓，然后再做各种可视化、多维分析等。所以就得数仓工程师、ETL工程师、BI工程师等岗位。

当然，你要是牛，一个人全兼了也没问题，很多单位招人也确实要兼做。

中大型公司，有好几个业务系统的，建议采购BI系统，什么数仓、指标体系、固定报表、多维分析、数据可视化就都有了。建设期得多几个人，建好之后就很舒服了，业务固定的话，留两个人维护就OK了。

五、数据中台

“中台”的概念就是阿里推广开的。

阿里从SuperCell学过来这一套，后化为阿里内功后，再向外推广。“数据中台”也是那时候一起推广出来的，所以主要的厂商都是阿里系的人出来创业的公司。

袋鼠云、数澜、奇点云都是阿里的P9出来创办的公司，技术都差不多。

袋鼠云是阿里DBA团队出来的，比较鸡贼，牢牢的跟阿里绑死，阿里接单，袋鼠云干活，跟在阿里后面；

数澜是阿里产品团队出来的，产品设计的比较ok，宣传的也很不错，业务开展的风生水起；

奇点云是阿里仓和数加团队出来的，似宣传的没上面两个强，接触不多（数加是阿里自己的产品）。

如果你们公司业务复杂，数据量巨大，关键是业务方面有多个客户应用场景，数据交互效率低，需要大量的客户数据价值发现，需求也很紧迫，那可以考虑研究下中台方案。

六、最后总结

报表平台解决固定报表、自动化报表，支持打印和计算等大批量批处理作业，公司有需求直接用帆软一类的平台解决，配1、2个报表工程师能搞定了；

BI平台是在报表平台上增加解决多维分析、自助查询报表的能力，需要数仓团队做底层数据支撑，需要BI工程师设定各种度量、维度，做多维分析报表；不用一张张的做固定报表了；

大数据平台是在BI平台基础上，解决大数据量的存储、计算、实时计算的问题；无需关注底层的海量数据存储、计算、实时计算等问题；需要增加大数据工程师进行集群的维护，基于大数据平台的各种开发工作；

数据中台是在大数据平台基础上，提供ID打通、统一模型、统一服务的能力，附加标签工厂、用户分析等偏互联网属性的功能。人员需