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)

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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:Hadoop+Hive。这套方案有多通用不用多说了,后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。

ETL工具,kettle、Tablend和Penthao用的较多。

Talend: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,这些代码可以很好的和其他系统结合在一起,这就要求使用者会java。

Penthao是一个老牌工具,2001年就发布了第一个版本,Kettle是Penthao整个解决方案的一个组件,用来进行数据集成。

它也是基于java开发的,但是它不要求用户会java,将底层实现细节都隐藏了。主要的缺点是和talend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,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,华为、星环还有新华三。

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,其实各种底层架构和功能大体都一样。

对于大部分企业来讲,中台那一套还是适合互联网运营商银行的“有钱主”、“数据巨无霸”,真的中台更强调数据服务化,但普通企业有几家真的达到这个痛点,还是老老实实做好数据化管理吧。

如果你的公司有庞杂的业务系统,数据量达到PB级,海量数据的存储、计算的需求,三个里面选型吧,对比下方案。

三、报表

现在还在做报表的厂商已经很少了,国内主流的就帆软finereport和润乾,起初很火的水晶报表最近也见的少了,还有开源的工具jaspereport也用的挺多。

选型方面,普通小公司,1~2个数据工作者,建议采购一个报表平台就行了,不用急着上BI。

帆软finereport功能齐全,生态和服务很好,招报表工程师也比较好招,价格比其他厂商略贵,品牌和服务溢价也能理解,毕竟国内top1。

润乾已被帆软打压的走低价,号称一套万把块钱,应该还会按并发抬价,还不算服务和项目实施,乙方可以考虑。

四、BI平台

BI在零几年的时候都是国外市场的天下,BO、Brio、Cognos、MSTR等,都是老牌BI厂商,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。

架构也是真的复杂,上手难度对比现在互联网时代产品的使用风格,也是确实难。

早期国内市场只有报表,但凡BI相关的大单都被国外厂商垄断,但是后面BI的需求越来越明显,就和当初信息化产业发展类似,中小型企业的需求逐渐显露。

于是国内也就开始发展BI了,比如帆软BI、BDP等。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。

再到后来,tableau、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,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,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)。

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

  1. 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个报表工程师就能搞定了;
  2. 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;
  3. 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;
  4. 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;
  5. 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。

 

作者:李启方,专注数据分析和企业数据化管理;公众号:数据分析不是个事儿

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 有很多干货~谢谢楼主~

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  2. 学习了

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