彻底搞定数据产品选型-报表平台、BI平台、大数据平台、数据中台一网打尽

简介: 彻底搞定数据产品选型-报表平台、BI平台、大数据平台、数据中台一网打尽

这是我的第47篇原创

来吧,废话不多说,直接上干货!


报表平台

到现在还在做报表的,已经很少了。上面三家都是中国主流报表厂商。不过在国外BI厂商的市场压力面前,也都做了BI套件。主流的就帆软和润乾,水晶报表最近见的少了。

普通小厂,1、2个数据工作者,建议采购一个报表平台就行了,不用买BI软件。

帆软功能齐全,生态很好,人比较好招,还有升级版帆软BI。但是价格略贵,乙方不建议用。

润乾价格便宜,一套万把块钱,如果年付的话,可以无限量安装,多一套也就多千把块钱。比较适合乙方。市场有“南帆软,北润乾”的说法


BI平台

早期都是国外市场的天下,BO、Brio、Cognos、MSTR等,都是老牌BI厂商了,我做纯技术的时候就大量使用他们的产品。东西都不便宜,而且是按产品+用户双重收费,不太划算。

早期国内只有报表,结果大单都被国外BI厂商接走了,于是他们痛定思痛,认真学习,就有了帆软BI、海致BDP、润乾BI、SmartBI、亿信BI等产品。东西也不差,价格比国外的美丽多了。而且基本都只是限定服务器,不限定用户数,怎么用都OK。

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。所以就得有数仓工程师、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。

中型厂商,有好几个系统的,建议采购一套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。


大数据平台

2013年左右,Hadoop体系的不断完善,标志着大数据应用场景可以被满足了。这时候就有前沿的一些企业开始做大数据平台。厂商特别多,主流的就说3个吧:

这几年这些厂商也开始往“数据中台”的概念上走。但是毕竟是传统软件厂商,有点搞不太懂互联网公司提的“数据中台”到底是啥,貌似跟他们做的大数据平台没啥区别。

其实所有大数据平台都已经具备了“数据中台”的基础能力,你拿大数据平台和数据中台的产品对一下,各种功能其实基本都一样,只是数据中台加了一些类似3One、标签工厂等概念。

如果你的公司有很多业务系统,数据量非常大,面临海量数据的存储、计算的需求,随便找上门三个里挑一个,肯定够用。


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,然后化为阿里内功后,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,跟在阿里一样一样的。

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。

奇点云是阿里数仓和数加团队出来的,貌似宣传的没上面两个强,接触不多。

数加是阿里自己的产品。

云徙科技很有意思。自己本身技术能力不强。但是它一直打的“双中台”的概念,接了项目之后,自己负责业务中台这边,技术这边的事情就分包给袋鼠云。他们只做行业内头部企业。


如果你们公司业务复杂,数据量大,有多个客户应用场景,需要大量的客户数据价值发现,那你可以考虑上一个中台。


更多数据中台的信息,可以参考我的另外一篇文章:《一口气说穿数据中台-给你架构师的视角》,点击链接即可查看。

总结

报表平台解决固定报表、数据可视化的工作;1、2个报表工程师就能搞定了;

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。人员需要增加数据中台产品经理,其他的工作还是由大数据工程师、大数据分析师等完成。

数据治理能力是从BI平台就开始有了,在大数据平台和数据中台中不断被强化。所以BI平台、大数据平台、数据中台中都有数据治理的能力。在数据中台中还增加了数据资产和计费的概念和能力。

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