大数据时代的到来已经开启了人类社会利用数据价值的另一个时代，每天人们的日常工作生活都会产生巨量的数据。对于一个企业来说，这一时代的来临既是机会，也是挑战，商机利润无处不在，却也瞬息万变，决策力和效率一旦下降，很有可能被淘汰。移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。然而大数据厂商如雨后新笋层出不穷，质量也参差不齐，对于企业来说如何挑选大数据分析提供商呢?下面本文为您梳理国内热门大数据分析提供商及其主要产品。
一、IBM
IBM对于Hadoop的研究5-6年前就已经开始，其研究成果涉及很多方面，InfoSphere是其2011年推出的产品，是专门针对大数据分析的平台产品。平台包括BigInsights和Streams，两者互补，BigInsights对大规模的静态数据进行分析，提供多节点的分布式计算。Streams采用内存计算方式分析实时数据。
BigInsights可与DB2、Netezza等集成，是更适合企业级的大数据平台，并且IBM对其做出了很多改进，尤其是架构方面，使其分析能力更高，更能适应企业级需求。BigInsights对IBM推出的GPFSSNC平台进行支持，以更好的利用其强大的灾难恢复、高可靠性、高扩展性的优势，没有单点故障，让整个分布式系统更加可靠。
IBM是经典老牌科技厂商，其信誉及产品性能和安全性都十分有保障，但价格在行业内也属较高档次，使用其产品的大多是大型公司及金融政府等领域的企业单位。其大数据分析解决方案比较全面，如果对信息质量、大数据处理效率及安全性各方面要求都比较高，IBM的产品比较适合。
产品类型：
1.基于Hadoop：
IBMBigInsightsforApacheHadoop——在企业平台上提供符合大数据分析需求的分析功能，性能高、易用性强，支持大规模部署，可加速实现价值。
IBMBigInsightsonCloud——在IBM的全球云基础架构上提供Hadoop即服务，提供与在本地部署InfoSphereBigInsights一样的功能，且无需本地基础架构即可利用大数据分析，随需扩展，提供高级工具加速现实价值，安全性较高。
2.基于流计算：
IBMInfoSphereStreams——高级计算平台，扩展企业现有系统价值，帮助应用程序快速摄取、分析和关联来自数千个实时源的信息，数据高吞吐率美妙数百万事件或消息。
IBMAnonymousResolution——提供匿名地确定，使金融、政府、执法、医疗、工业协会等行业能够进行匿名协作，且协作有高安全性。在提供身份识别的同时，加强个人隐私保护，审慎记录是否重叠，并可以提供跨组织风险管理。
InfoSphereGlobalNameManagement——利用特定文化的姓名数据和语言规则，帮助管理、搜索、分析和比较多文化的姓名数据集。对文化传统、相关国家、性别和姓名解析进行识别与分类，从而支持可行的业务决策，处理多国语言音译。
InfoSphereIdentityInsightSolutions——可应对威胁和欺诈的实时身份解析和分析平台。帮助组织和企业识别威胁、欺诈和风险并降低其发生率。功能点：身份解析、关系解析、复杂事件处理。
经典案例：
2014年巴西世界杯，各大媒体争相报道，市场竞争愈演愈烈，腾讯网若想脱颖而出，需要给球迷们全新的观赛体验。在过去，中国球迷看到的赛事报道，都是媒体主导的报道方式。而这次报道，腾讯网借助IBMSoftLayer云平台，快速部署大数据分析所需的IT基础架构，实时抓取了海量的中国球迷社交数据。基于Watson技术的社交大数据分析平台，在抓取社交数据的同时，还融合了语义分析技术，能够准确挖掘出亿万中国球迷的观点与喜好，并融进腾讯网的世界杯报道中，开创了赛事报道的新模式。腾讯网在2014年巴西世界杯期间，页面访问数量增长了54%，体育文章点击率增长134.5%;
2.意大利帕马森雷佳諾干酪同业公会通过大数据分析来鉴别仿冒的干酪
意大利帕马森雷佳诺干酪同业公会成立于1934年，是一间防止造假或无证生产帕马森雷佳诺干酪的质量监控联营公会。过去，判断干酪的真伪是一个极为耗时的复杂过程，需要手动抽查600多家乳品店。而现在，IBM的大数据分析解决方案提供的条码标签和传感器功能，让其能够有效监控日常生产与产品，从而帮助他们准确判断和追溯每批产品是否纯正。据某调查分析，一家普通公司每年因为被欺诈就会损失5%的年收入，全球每年因为被欺诈损失了3.5万亿美元。
3.美国迪凡斯动物园使用大数据分析来预测游客行为
以前，迪凡斯动物园和水族馆只能凭借以往的经验猜测每一天的游客数量，并决定聘用多少员工以及准备多少物资。现通过IBM大数据分析解决方案，他们可以将移动端验票及天气预报等多个不同来源的数据关联在一起进行综合分析，实现了对游客数量的精准预测。同时，从这些数据中获取洞察，帮助他们能够更好地预测游客需求，并且做出更加有效的业务决策，让游客在每一次游览中都能获得满意的服务。
二、Oracle
Oracle是目前国际排名第二大独立软件公司，是第一个跨整个产品线(数据库、业务应用软件和应用软件开发与决策支持工具)开发和部署100%基于互联网的企业软件的公司。Oracle在数据库方面有很强优势，且它的产品线完整，产品关联性较强，比较适合整套方案使用。Oracle解决方案在医疗方面也有很完整的体系，用户众多。其价格同类也相对比较高，用户多是大企业机构。
产品类型：
OracleEndecaInformationDiscovery——提供日常决策的数据探索功能，帮助组织快速浏览所有相关数据，整合不同系统的结构化与非结构化数据，自动整理信息搜索、发现和分析。
OracleAdvancedAnalytics——将Oracle数据库扩展为高级分析平台，将企业分析应用与BI环境无缝集成，支持启用广泛性预测分析，并可以导入第三方模型。分析打分速度快，部署灵活、成本较低。
OracleAdvancedAnalytics通过两个主要组件将Oracle数据库扩展为全面的高级分析平台：OracleREnterprise和OracleDataMining。它是全面的实时分析平台，可洞察重要的业务事项，如客户流失预测、产品建议和欺诈警示。客户可将算法应用于数据所在的数据库，从而随着数据量的增加轻松扩展分析。使数据分析师能够直接但受控地访问Oracle数据库中的数据，在保证数据安全性的同时提高数据分析师的效率。无需移动数据，且能够在更短时间内将“原始数据”转换为“可操作的信息”，从而降低数据分析的总体TCO。
OracleBusinessIntelligenceFoundationSuite——全面、市场领先的现代商务智能平台，帮助企业快速掌握与业务相关的更多信息，推动创新和掌握竞争优势，使组织从更多数据中获得更多洞察，从而推动收入增长。它以采用集成架构的商务智能为基础，为即席查询和分析、仪表盘、企业报告、移动分析、记分卡、多维OLAP、预测分析等功能提供了业内最佳的平台。这一针对定制和打包的商务应用而设计的支持技术可帮助组织推动创新、优化流程并提供极致性能。
Oracle实时决策——一个适应组织自身发展规划的管理解决方案，是图像、产品、服务一条线的业务完整流程。
OracleExalytics商务智能云服务器——商务智能软件和内存中数据库技术构建而成，该系统经过优化，可提供快速分析，提升智能、简单性和可管理性。高级数据可视化和挖掘，可从大量数据中抽象出具有可行性的洞察。适用于发现、商务智能、建模和规划应用的快速解决方案。
OracleBigDataSQL——大数据SQL，是大数据管理系统重要的组成部分。它打通了数据孤岛，并简化信息访问和发现过程，可以帮助客户跨Hadoop、NoSQL和Oracle数据库运行同一个SQL查询，从而最大限度减少数据移动，同时提高性能。OracleBigDataSQL在Oracle大数据机上运行，可与OracleExadata数据库云服务器配合使用。将关系和非关系型技术整合到单一架构中，并引入业界标准数据访问语言SQL，因此简化了企业对大数据的访问。
OracleSpatialandGraph——提供3D和Web服务支持功能，用于管理所有地理空间数据(包括向量和光栅数据、拓扑和网络模型)。OracleSpatial可与OracleLocator协同工作，后者是每个Oracle数据库版本中都具备的一项特性，提供了定位众多业务应用程序所需的映射功能。
OracleREnterprise——OracleREnterprise与R语言集成，可处理大型数据集，并可以与OBIEE集成。R语言主要用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言，其运算方面的能力较强。集成可发挥数据库的并行优势，速度更快。
经典案例：
1.Oracle助丰田应对召回危机
丰田是全球汽车制造商，为提升业务质量和效率，丰田必须降低保修成本和检测正确时间，它渴望开发新的产品质量分析系统，以迅速应对源于2010一个庞大产品召回事件的危机。甲骨文为其提供了一套整体解决方案，为丰田公司产品质量内部系统的数据提供一个通用接口，为丰田质量工程师提供来自不同车辆配置系统、客户呼叫中心、系统保养索赔、客户调节小组和服务中心等的数据提供搜索功能和向下钻取。提供搜索引擎界面、过滤器，允许用户查看产品质量数据，这在以前是不可能实现的方式。此方案降低丰田汽车投产到市场的时间80%，每年撤销数百、数千小时最终用户的等待时间，在相关的系统中能使工程师快速导航到交易警报。
2.Oracle助UPMC打造个性化医疗
匹兹堡大学医学中心(简称UPMC)是美国领先的非营利性医疗系统，也是全美最知名的学术研究医学中心之一。UPMC利用Oracle大数据平台打造个性化医疗，使用OracleExadata、高级分析和特定用途的应用构成了高性能平台，收集分析病人医疗数据等内容，帮助其实现了个性化治疗，并大大改善UPMC的医疗卫生成果。Oracle在医疗行业有多套完整解决方案，包括健康档案、医疗分析和研究分析等，其临床数据挖掘等方面都很有优势，并且合作客户众多。
三、Google
Google身为世界几大搜索引擎之一，一直致力于互联网搜索、云计算等领域，其衍生的大数据服务在搜索方面十分有优势，尤其在广告服务、统计等领域。其搜索引擎、大数据处理相关方面的技术很成熟，但大数据方面的产品及解决方案覆盖领域没有十分完整，适合有特定需求用户使用。
产品类型：
1.基于Percolator
Caffeine——增量处理索引系统，取代MapReduce批处理索引系统，搜索更快。
Colossus——专为BigTable设计的分布式存储Colossus，也被称为GFS2(二代Google文件系统)，它专为建立Caffeine搜索索引系统而用。
2.基于Dremel系统
BigQuery——Google推出其强大的数据分析软件和服务—BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务(AmazonWebServices)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。
3.基于搜索统计算法——Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。
BrandLiftinAdwords、ActiveGRP——Google的趋势图应用，通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心什么，他们应该在什么地方投入一个广告。以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。
Dremel被设计用来管理非常大量的大数据集(指数据集的数量和每数据集的规模都大)，而PowerDrill则设计用来分析少量的大数据集(指数据集的规模大，但数据集的数量不多)时提供更强大的分析性能。
4.PowerDrill
Dremel可以在3秒钟内查询一个P的数据。PowerDrill虽不能处理这么多数据，可能应对的量也不小了，而且它的处理速度更快。PowerDrill可以在30到40秒内处理7820亿个单元的数据。Google说，这比Dremel的方式“高好几个数量级”。
PowerDrill设计用来分析少量的核心数据集。其数据存于内存，PowerDrill做了组合范围分区，分析时可以跳过很多不需要的分区(真实应用统计可以跳过92.41%的分区)。PowerDrill用普通关系模型。PowerDrill数据要load，增加数据不太方便。
经典案例：
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
四、Amazon
产品种类：
1.基于AmazonWebServices(AWS)
BigDataAnalyticsOptionsonAWS——利用AWS可轻松预配置所需的存储、计算和数据库服务，以便将这些数据转换成您的企业需要的信息。同时，AWS的数据传输服务可以快速地将大数据移入和移出云，例如AWSDirectConnect和Import/Export服务。而且，进入AWS的所有入站数据流量都是免费的。
2.基于流计算：
AmazonKinesis——一项托管服务，可实时处理流媒体大数据。AmazonKinesis支持的每秒数据吞吐量为数兆字节数据到数吉字节数据，并且可以通过无缝扩展处理来自成千上万个不同源的流。AmazonKinesis旨在以经济节约的方式提供高可用性和耐久性，使用户专注于利用数据，以更快的速度、更低的成本做出决策。
3.基于Hadoop
AmazonElasticMapReduce(EMR)——EMR在AmazonEC2上提供ApacheHadoop框架作为易于使用的托管服务。利用AmazonEMR，用户可减少查询，利用广泛的Hadoop工具生态系统，同时部署到高度扩展、安全的基础设施平台。在云中执行大数据分析作业，让AmazonEMR来完成Hadoop集群的管理工作。
经典案例：
1.NASA/JPL的沙漠研究和训练研究
NASAJetPropulsionLaboratory(美国宇航局喷气推进实验室)已开发出全地形六足地外探测器(ATHLETE)机器人。作为沙漠研究和训练研究的一部分，NASA/JPL结合其他NASA中心的机器人对ATHLETE机器人进行年度实地测试。在驱动机器人的同时，操作员可以依赖高分辨率的卫星图像，获取指导、定位和态势感知。为了简化卫星图像的处理，NASA/JP的工程师们开发了一个利用工作流并行特性的应用程序。NASA/JPL依赖AmazonWebServices(AWS)完成此项工作。
该应用程序构建在Polyphony之上，通过在本地机器上存储过剩容量并在超级计算中心存储备用资源，Polyphony与AWS云完美结合。Polyphony能够将各种资源融合在一起以实现共同目标。通过使用AmazonSimpleQueueService(AmazonSQS)，NASA/JPL开发人员甚至只需编写一个类，即可在AmazonEC2上部署大量计算。
2.助NOKIA打造数据处理平台
电信巨头诺基亚公司用其Xpress互联网服务平台，在印度、亚太、非洲和南美等新兴市场提供移动互联网服务。它的平台上运行着2200台服务器，每日日志及日常收集数据量能达到800GB。对于传统数据库来说这些数据量太过庞大，以至于诺基亚无法将其迅速分析生成所需报告。诺基亚通过将数据转移到亚马逊的AWS和Redshift平台，使用亚马逊的大数据解决方案，可以全面管理数据仓库，数据运算查询的速度是以前的一倍，使用商业智能工具挖掘分析大数据也使成本节省了50%。
3.助Philips公司打造医疗服务平台
飞利浦是荷兰公司，专注于医疗保健领域，产品包括消费者的生活方式、照明产品及其他服务。其公司的医疗信息解决方案和服务部门希望可以为全世界十几亿人的医疗健康服务，并且建立飞利浦自己的医疗解决方案:HealthSuite数字平台，而这些都是通过亚马逊提供的AWS网络服务来实现的。HealthSuite数字平台分析和存储病人的数据信息，并且收集研究了3.9亿图像和医疗记录，成功的为医疗服务提供了可操作的数据，这些数据会直接影响病人的护理。运行在亚马逊的AWS平台会大大提升其数字平台系统的可靠性、性能、和可扩展性，这使飞利浦能更好的适应其平台内容的增长速率，并且做出正确决策。
五、HP
产品类型：
Haven大数据平台——提供处理全部企业大数据的功能，利用非结构化和结构化数据通知每个决定，提供可行的智能信息。
Haven既可在内部部署，也可在云中部署，提供大数据分析和下一代应用。HAVEn里面包含了很多组件，这些组件之间可以基于业务要求和应用场景进行组合，用户可以选取适合的组件来满足业务需要。惠普支持主流的Hadoop商业应用，还可以把Vertica和Hadoop进行集成，进行大数据分析。它是将大数据软件方案等系统集成在一起而成的大数据生态环境，可以给用户提供完整的大数据解决方案。
InformationManagement——提供智能备份和恢复，帮助用户应对当前以及未来的备份与恢复挑战。该解决方案利用与应用、基础设施和运维分析的高级集成，可优化备份，提高业务连续性和恢复能力，并增加IT环境持续正常运行的时间。惠普信息管理解决方案提供基于智能政策的保护，提供访问和组织数据优化的可恢复性保留，减少损失和滥用数据的风险。具有联合的重复数据删除功能，可最大程度地提高存储效率和性能。
INFORMATIONGOVERNANCE——降低未来数据风险和控制成本，它可以协助企业获取更多商业价值。惠普提供了一个投资组合的模块化解决方案，帮助企业获得计算机生成的信息后进行分析，组织和控制集中的数据，智能管理与业务。
BIGDATAINDUSTRYSOLUTIONS——大数据行业解决方案，帮助企业分析行业大数据，使企业面临更大的机遇，提升企业利润及解决问题方式。
惠普作为一家全球性资讯科技公司，主要行业在打印机、数码影像、计算机和资讯服务等领域，其在硬件方面相对有优势，其大数据解决方案较完善。并且惠普全球大数据基地位于中国青岛，相对于其他外国企业来说本土优势较强，价格对于中型企业来说大多能接受。其用户多是金融领域及政府机构等。
经典案例：
1.迪拜警方提高执法的速度和效率
迪拜是阿联酋的七个酋长国之一，要维持一个拥有一万五千多名员工并且配有高水平的专业培训的警察局，这对管理者来说十分复杂。在2009年，迪拜警方利用惠普平台，部署了一个心形的扫描仪安装在巡逻车上，可迅速“读取”车牌号，快速计算识别出哪些车主有犯罪行为或是被通缉，这对警察的执法十分有利，效率提升很大。以前没有这个系统的时候，只能够靠人工来大面积观察车牌样式和信息，但十分费力且效果不佳。二这套系统已经帮助迪拜警方逮捕了本地和国际的两千七百多名犯人。
2.备份医疗健康数据
惠普系统曾帮助某组织备份医疗健康数据，降低其备份管理难度，从每周需要四小时到现在每周只需要二十分钟。不再使用以前的n多个服务器备份，使备份变得很简单便捷。在备份大量数据时，安全性也有提升。
六、SAP
SAP大数据解决方案主要集中在数据库及数据仓库层面和企业信息管理层面，其方案包括范围不是很广泛，但是很深入，适合管理、数据库等方面需求强的企业。
产品类型：
1.数据库及数据仓库
SAPHANA——具备强大的分析能力，提供多用途的内存应用设备，企业可以利用它即时掌握业务运营情况，从而对所有可用的数据进行分析，并对快速变化的业务环境做出迅速响应。基于SAPHANA的SAPBusinessSuite(包含ERP、CRM、SCM、SRM、PLM)可推动整个企业实现实时运营。基于HANA平台的SAPERP可更快速响应企业需求，通过精准分析海量数据带来更深层次的数据交换。
SAPSybaseIQ——面向大数据的高级分析，它打破数据分析的壁垒，并将其集成到企业级分析流程中。SAPSybaseIQ采用三层架构：1)基本层数据库管理系统(DBMS)，这是一个全共享MPP分析DBMS引擎;2)分析应用程序服务层，其提供C++和Java数据库内API，并可实现与外部数据源的集成和联邦，包括四种与Hadoop的集成方法，3)顶层SybaseIQ生态系统，由四个不同的合作伙伴和认证ISV应用程序组成。
SybaseAdaptiveServerEnterprise——能够处理超大数据集的关系型数据库管理系统(RDBMS)。它是基于客户/服务器体系结构的数据库，也多线索化高性能的、事件驱动的、可编程的数据库，同时提供自我管理、自动故障切换支持功能，以及大量性能优化调整特性，可以节约运行成本。
SAPNetWeaverBusinessWarehouse——利用组织架构和在物流，财务，人力资源领域的业务流程整合的见解，协助用户进行企业集中管理，深化企业应用管理。
2.企业信息管理
SAPDataServices——软件可在企业层面集成、转换和改善数据，让企业能够以较低的成本为所有关键业务职能部门提供可靠的信息。为IT团队提供了数据剖析和文本分析工具，能够优化运营，提高数据质量，并获取对分散数据源和应用的关键访问。
SAPInformanceGovernance——信息治理，提升企业的信息一致性和准确性，以更好的信息管理方法来提高业务有效性并降低风险。
SAPNetWeaver——信息生命周期管理解决方案，帮助企业解决制定明确的生命周期内信息存档和销毁策略。
经典案例：
1.三全食品公司
是中国生产速冻食品最早、规模最大、市场网络最广的企业之一。SAP为其构建营销管理体系信息化平台，助其提高效率、拓展市场。并且结合其业务需求，深化系统应用，利用大数据分析协助其改进采购战略，缩短采购周期，压缩成本、降低单位价格。并且融合外部数据，提供决策支持的依据。其解决方案收效十分明显，三全公司应到账款到期收款率由63%提升到97%，物料库存准确率由52%提高至99%，各产品线车间生产余料平均减少85%。
2.助邯郸钢铁信息化
邯郸钢铁属特大型钢铁生产企业，进入90年代后期，钢铁行业市场已由单纯产量、速度竞争转变为包括资源争夺、产业链调整和产品科技含量等方面在内的企业综合实力竞争这一形式。企业急需有效管理的现代企业制度，以进一步提高企业的竞争能力。邯郸钢铁使用SAP的NetWeaver平台，完成整体的业务流程设计，实现厂际间物料优化和板材生产优化，完善工序计量设施，建立基本数据库，为科学决策和分析提供具有较强参考价值的综合性依据。在人力资源管理、项目管理等模块，深化供应链管理模式，实现设备产能优化和生产线排产的一体化。
七、Intel
Intel不光是一个软件公司，也是一个硬件公司，其产品多与开源软件相结合。Intel在Hadoop技术这方面有它的领先优势，对于Hadoop进行了很好的改进，软件活跃度较高。其客户多集中在金融、医疗、电信等领域。
产品类型：
IntelHadoopManager——提供专业咨询服务，帮助用户构建高可扩展性的分布式系统，结合Intel的硬件部门，提供全面你的软硬件解决方案。其功能包括数据挖掘、数据流处理语言、数据仓库等。Intel对Hadoop进行了优化，它囊括Intel针对现有客户在实际使用中出现问题的解决方法，为数据处理平台提供更高性能。
Intel至强E7v3产品家族——E7v3产品家族的四路、八路和更大型的服务器可提供卓越的性能和可扩展性，支持对数TB乃至数PB规模的数据集执行实时分析。
经典案例：
1.银行业欺诈管理
防欺诈是金融服务行业面临的一场高风险的战争。在多个渠道、业务部门和服务领域的共同作用下，银行正面临着不断变化的威胁矩阵。确保交易安全极为复杂，但是却是保护企业及其客户必不可少的一环。ComputacenterGermany与ConceptsandSolutions(CAS)联合为在英特尔至强处理器E7产品家族平台上运行的内存分析应用开发了多种强大、实时的欺诈检测解决方案。借助这些处理器的大容量内存、多个核心以及高级RAS特性，金融机构能够获得前所未有的欺诈响应速度和可靠性。
2.助中芯缩短芯片制造周期
中芯国际光罩厂为其代工客户和其它芯片加工厂及机构提供光掩模制造服务，拥有中国最大及最先进的光掩模制造设施。面临芯片制造工艺的革新和不断增加的客户以及越来越复杂的客户需求，中芯利用基于英特尔架构的高性能计算中心应对计算性能挑战，不断提高光掩模制造工艺，缩短芯片制造周期，持续为客户提供优质服务。中芯成功实现28纳米制造工艺，提高了光掩模制造服务能力，显著降低总体拥有成本。
八、Teradata
Teradata天睿公司是全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。其在大中华区有超过十多个行业的客户，包含政府与公共服务、通信行业、银行、保险、证券、航空、地铁、交通运输、物流、快递行业、制造行业、汽车、零售、电子商务、互联网、电力能源等等。Teradata大数据平台不改变业务的使用习惯，避免冗长的开发过程，对于磁盘故障、网络故障、服务器故障等都有应对机制，其安全性也比较高。
产品类型：
TeradataQueryGrid大数据解决方案——集成不同的分析工具和引擎，提供无缝的自助式服务，灵活性较强。用户只需在单一Teradata数据库或者TeradataAster数据库查询，就能访问和分析各个系统的数据。通过在数据的原有存储位置进行处理，最大限度避免数据移动和复制。
TeradataDatabase15数据库——实现了Teradata统一数据架构，让用户在访问所有数据的同时获得崭新洞察力，从而实现逻辑数据仓库的真正使命。用户可以在多元系统中实现分析查询、整合与使用JOSN数据、编写并运行数据库内非SQL语言，以及运用新型分析。
TeradataActiveEDW6750动态企业级数据仓库平台——满足规模最大、最苛刻的实时负载，拥有数以千计的应用程序，能够满足无限数量的并发用户在61PB的数据中进行查询，为决策者提供最重要的数据。
经典案例：
1.促进传统挖掘模型升级，终端潜在客户挖掘
当前我们处在智能终端快速普及阶段，智能终端占有率超过60%，换机市场是一个非常大的市场，据可信数据，当前各省每月终端换机已达到百万部，甚至千万部。那么对于终端厂商、运营商，以及终端渠道商来说，这么大的市场，如何去发现潜在换机客户?Teradata大数据提供了传统潜在换机模型，主要是基于用户移动业务的使用情况，采用决策树的挖掘算法进行数据挖掘，其中选取的典型业务指标包括用户的基础情况、当前机型、机龄(机龄指当前用户当前终端使用时间)、月消费额，参与终端营销活动情况(如捆绑时间)，以及客户使用业务情况，如通话、流量等。提高命中率，获取真实用户需求。客户搜索数据引入后，传统挖掘模型的命中率及覆盖率大为提高，现在的模型效率是过去模型效率的3倍。
九、Microsoft
微软能够低成本储存所有类型和规模的数据，使用Hadoop数分钟内在HDInsight上快速部署群集。其大数据产品在系统信息处理及商业智能方面十分有优势。由于windows系统在全球使用很广泛，使微软大数据产品的易用性和灵活性很强。
产品类型：
WindowsAzureHDInsight——通过与MicrosoftBI工具(如PowerPivot、PowerView)进行深度集成，HDInsight使企业可以利用Hadoop轻松找到洞察数据信息。HDInsight具有企业级的安全性和可管理性。通过PowerShell脚本的扩展支持简化了Hadoop群集的管理。
Moderndatawarehouse——现代数据仓库，传统的结构化关系数据仓库在设计上无法应对爆炸式数据增长、半结构化和非结构化数据类型，以及更快的数据处理速度。现代数据仓库解决方案将传统数据仓库与非关系数据进行集成，从而可以处理各种规模和类型的数据，并提供实时性能。
Businessintelligence——通过Office和SQLServer在组织内提供商业智能，发现、分析和可视化数据，深入挖掘并将获得的洞察力通过SharePoint和Office365进行共享。通过SQLServer，IT专业人士可使用强大的工具构建现代化数据解决方案，该解决方案不仅可以跨组织扩展，数据的可靠性和安全性也很有保证。
经典案例：
1.中山医院借助SQLServer2014利用大数据推动医疗信息化发展
为加强院内的医疗水平，复旦大学附属中山医院开启了多个临床病历分析的课题，通过从历史的病员病理分析，找出一些疾病的病性特性。但当前临床病历分析无法直接满足现阶段医生对数据访问的性能需求。中山医院使用SQLServer2014，不仅显著提升了医疗数据管理的性能，还提供了全新的特性帮助中山医院整合结构化与非结构化数据，为医疗数据的深度挖掘和临床的学术研究提供了最新的技术手段。其为医护人员提供了更便捷的报表体验，提升临床工作中对数据的查询与分析性能，借助海量数据的力量为患者提供了更加优质的医疗服务。
十、阿里巴巴
阿里巴巴作为互联网巨头，其在大数据产品方面算是新企业，它的很多大数据产品仍然在公测中。但阿里巴巴作为国内企业，对于国内企业的大数据需求很有优势，对于市场环境和企业情况的了解更多，产品更适合国内中小型企业。并且淘宝网在双十一高并发数据处理方面创造了纪录，技术方面很有保证。但阿里巴巴的数据大多来自其内部，支付宝、聚划算、一淘等平台，这些数据包括交易数据、用户浏览和点击网页数据、购物数据等等。对于全部满足平台商家的数据需求，并不是十分完善。
产品类型：
阿里经济云图——阿里推出的国内首个面向政府开放的大数据产品，各级政府可自助查询当地多维度的电子商务经济数据，为政府实现互联网经济分析与决策提供支持。
分析数据库服务ADS——分析数据库服务(AnalyticDatabaseService，简称ADS)，是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务，使您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。ADS对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。其产品正在公测中。
采云间DPC——基于开放数据处理服务的DW/BI的工具解决方案。可以大大降低用户在数据仓库和商业智能上的实施成本，加快实施进度。天弘基金、高德地图的数据团队基于DPC完成他们的大数据处理需求。其产品正在公测中。
分析数据库服务ADS——阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。目前也在公测中。
