全球提供大数据即服务的十大知名公司

大数据即服务主要是指在基于云的基础设施中不断存储、分析、处理和开发的海量数据。大数据即服务是云提供商部署的数据平台和工具，通过利用第三方提供商的数据管理系统和 IT 技能，帮助企业和组织处理、管理和分析大量结构化和非结构化数据集。在过去十年中，许多公司已开始提供基于云的大数据服务，以帮助其他公司和组织简化其数据存储和分析。

越来越多的公司已将其核心业务转移到云上，以实现其基础架构和工作负载的现代化，这推动了对数据即服务 (DaaS) 作为数据管理、数据集成、存储和分析的可行解决方案的需求。一些大数据提供商提供数据即服务 (DaaS)、软件即服务 (SaaS) 和平台即服务 (PaaS) 作为数据解决方案。在这个领域，大数据即服务将事物扩展到一个新的水平，因为它结合了这些服务以有效地将它们作为解决方案应用于大型数据集。

大数据即服务 (BDaaS) 是一个基于云的框架，可根据组织的需求和需求为组织提供端到端的大数据解决方案。大数据即服务是一种利用高容量数据量以实现快速高效的数据处理并从中获得关键见解的手段。近来，在快速扩张的数字市场中，大数据已成为一种重要的解决方案。全球大数据即服务市场规模预计将从 2020 年的 148.8 亿美元增至 2028 年的 1295.4 亿美元，并在预测期内实现 31.2% 的强劲收入复合年增长率。

大数据如何帮助世界各地的企业
随着每天产生大量非结构化数据，大数据即服务使组织能够释放资源并增加业务价值，以满足庞大的受众群。有了大数据，组织只需要租用基于云的基础设施和分析引擎。组织可以轻松地将分析应用于收集的大量数据，从而从销售和营销的角度产生更好的潜在客户和结果。

此外，大数据即服务 (BDaaS) 通过云计算和高速数据网络正面解决问题，改进了处理和存储技术。这反过来又降低了存储成本，公共云和混合云的进步为快速交付流程、存储和数据收集提供了一种廉价的替代方案。

BDaaS 使小型企业能够在使用计量按使用付费服务的同时正确访问广泛的服务。因此，无法建立数据中心的组织可以利用大数据作为数据存储和分析的服务。根据 BDaaS 供应商的需求和选择，公司可以从范围广泛的诸如基于 Hadoop 的解决方案和其他分析工具和附加功能中进行选择。

大数据即服务以多种方式提供，例如大数据分析软件即服务、包括数据管理和数据聚合的数据结构、数据平台服务和云基础设施。

为组织整合大数据的一些主要好处：

产品开发：
海量数据集的高效存储帮助公司使用分析开发预测模型，这使他们能够更好地理解和利用客户需求。这使公司能够了解他们可能开发的产品将在市场上取得成功。

增强的客户体验：
留住庞大的客户群是一项具有挑战性的任务，大数据可以帮助组织了解客户需求的每一个细节，从而提升消费者体验。通过大数据分析，组织可以有针对性地有效利用资源。

提高安全性：
大数据即服务提供高级分析，可以快速有效地识别可能表明欺诈或差异的模式。这可以帮助组织或企业采用增强的安全措施。

提高效率：
大数据即服务极大地提高了运营效率，是大数据在企业中最重要的应用之一。

大数据即服务 (BDaaS) 市场收入排名前 10 位的领先公司

亚马逊, Inc. – 收入 [3860.6 亿美元]
Amazon, Inc. 是一家全球领先的科技公司，提供电子商务、云计算和人工智能等领域的服务。亚马逊网络服务 (AWS)是亚马逊的子公司，它为用户提供按需云计算平台和 API 作为基于订阅的服务。AWS 提供 Amazon EMR，这是一个领先的云大数据平台，可以使用 Apache Spark、Apache HBase 和 Presto 等众多开源工具处理大量数据集。Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一个平台，可以快速且经济高效地处理大量数据集。Amazon EMR 利用 Hadoop，这是一个开源框架，允许跨可调整大小的集群分发和处理数据。

微软公司 – 收入 [1430.2 亿美元]
美国跨国科技公司微软公司是全球最大的软件制造商，被认为是美国 IT 行业的五巨头之一。Microsoft 的 Azure HDInsight是一种基于云的大数据分析服务，可帮助组织有效地处理大量数据并利用 Hadoop 组件。它是面向企业和组织的云中完全托管的开源分析服务。它是一种经济高效、方便快捷的数据处理服务。

IBM – 收入 [762 亿美元]
International Business Machines (IBM) Corporation是全球领先的硬件、中间件和软件供应商，在大型机计算和纳米技术等领域提供广泛的托管和咨询服务。IBM 与 Cloudera 合作，提供构建、管理和探索基于 Hadoop 的数据湖所需的平台和分析解决方案。通过利用 IBM 提供的资源来存储和处理大量数据，企业可以从云上的大数据即服务解决方案中受益。

Google LLC – 收入 [553 亿美元]
Google LLC 提供与互联网相关的服务，例如领先的搜索引擎、云计算和硬件等。Google 提供 Cloud Dataproc，它是一种快速、易于使用、完全托管的云服务，以方便、用户友好和更具成本效益的方式支持 Apache Hadoop 集群和 Apache Spark。该服务通常用于大数据处理和机器学习。

甲骨文 – 收入 [390.7 亿美元]
甲骨文公司是一家总部位于美国的跨国计算机技术公司，已被评为全球最大的数据库管理公司。Oracle 大数据服务是一项完全托管的自动化云服务，可为企业和组织提供极具成本效益的 Hadoop 基础架构。Oracle 大数据云服务提供企业级 Hadoop 即服务，可提供端到端的安全性、高性能和便捷的管理。

SAP SE – 收入 [273 亿美元]
SAP SE 是一家德国跨国软件公司，开发和销售用于管理业务运营和客户关系的软件。SAP Big Data Services是一个已安装、已配置且可立即使用的 Hadoop 云。它提供了一个性能驱动和强大的大数据框架，该框架利用了 Hadoop 组件和 Apache Spark。数据科学家可以利用 Notebook 界面和使用 Spark 的 ML 算法来处理非结构化和结构化数据。它提高了数据和流程应用程序的管理效率，而不会干扰集群的容量、配置和调整大小，以实现最佳性能和成本效益。

HPE – 收入 [270 亿美元]
惠普企业 (HPE) 公司是一家总部位于美国的企业 IT 公司，成立于 2015 年，是惠普公司分拆的一部分。它是全球领先的边缘到云平台即服务公司供应商，可实现业务的快速转型。HPE Greenlake 是一个边缘到云平台，将公共云的简单性、敏捷性和经济性与 Hadoop 环境的安全性和性能相结合。

Cloudera – 收入 [8.69 亿美元]
Cloudera 是一家美国公司，为从边缘到人工智能的各种数据提供企业数据云平台。Cloudera 数据平台 (CDP)是一个内部部署和公共云，使用简单，是手动和自动化的，并且是面向数据工程师和数据科学家的开放和可扩展平台。它允许高效地创建和管理海量数据湖和机器学习服务，而无需集成数据平台软件。CDP 在 Azure、AWS 和 Google Cloud 上运行。

Databricks – 收入 [4.25 亿美元]
Databricks 由 Apache Spark 的创建者创立，是一家位于美国的企业软件公司。该公司创建了 Delta Lake、MLflow 和 Koalas，这些都是涵盖数据工程、机器学习和数据科学的流行开源项目。Databricks跨多个云基础架构托管 Apache Spark 的简化版本，作为 Spark 即服务。它利用了 Spark 与大数据相关的高级功能，例如流数据、机器学习和在 Hadoop 上提供 SQL。

Qubole – 收入 [5920 万美元]
Qubole Inc. 是一家总部位于加利福尼亚州的公司，为机器学习、流媒体和临时分析提供开放且安全的Data Lake 平台。它为基于 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud 构建的大数据分析提供自助服务平台。它是一个云原生大数据激活平台，可以在任何规模上使用，因为它以存储与计算分离的概念运行。该软件可自动配置云基础架构，这反过来又具有很高的成本和时间效益。