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大数据企业服务市场Hadoop兴起的原因:便宜才是硬道理

Joe106发布于 2016-11-28 10:02查看:3599回复:2

  大数据是企业服务市场中的新兴领域,短短几年时间,大数据概念从兴起到落地,开始在各行各业发挥作用,行业政策频出,技术飞速发展,受到资本追捧。

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  整个大数据行业可大致分为三层,底层基础平台,中间层通用技术,上层行业应用。接下来,爱分析将按照上述分类,逐步介绍各细分领域的行业现状、未来前景。今天是大数据系列的第一篇——底层基础平台。

  底层基础平台主要解决的是数据存储、计算的问题,是整个大数据生态的基石。采集到的数据,首先要能高效、快捷地存起来,才能进行数据分析和数据挖掘。

  这一层非常重要,同时也是技术含量最高的一层。以底层技术中明星Hadoop为例,用Hadoop的公司很多,能做Hadoop发行版的公司凤毛麟角。

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  底层基础平台主要解决的是数据存储、计算的问题,是整个大数据生态的基石。采集到的数据,首先要能高效、快捷地存起来,才能进行数据分析和数据挖掘。这一层非常重要,同时也是技术含量最高的一层。以底层技术中明星Hadoop为例,用Hadoop的公司很多,能做Hadoop发行版的公司凤毛麟角。

  Hadoop兴起的原因:便宜才是硬道理

  进入新世纪的第一个十年,各大企业都在大力投入IT设备,建设自己的机房,上线各套办公系统。第二个十年,经济下行,传统企业的盈利下降,对IT设备的投入已经不像上个十年那般狂热,大型企业采购IT设备的经费受到控制,开始核算成本,意图在满足需求的情况下,降低投入。

  以Hadoop为代表的新底层技术能够兴起,抛开技术原因,最主要的原因是便宜、扩展性强。利用分布式架构,将一些性能一般的机器串联起来,达到与高性能单机同样的效果。随着公司发展,数据量增大,不需要更换全套设备,只需要再增加机器就可以达到目的,省时省力。

  分布式架构的技术很多,为什么Hadoop最后胜出?还是因为便宜,用的人多。以微软的Cosmos为例,这套系统本身优于Hadoop,主要是针对大型机房,设计理念很好,上万台机器的机房,拿出几十台做别的事情,来提升系统运营效率。但如果是几十台机器,仍然需要拿出很大一部分来做别的事情,机器使用效率就很低。

  实际应用时,用上万台机器的公司少,用几十台机器的公司多,因此Hadoop的应用面更广。用的人多,自然帮助优化架构的人多,社区贡献的人多,技术发展快,渐渐成为主流。

  国外Hadoop三驾马车,商业模式各有差异

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  提到Hadoop,必然要提到国外三家围绕Hadoop技术的公司:Cloudera、Hortonworks和MapR。三家公司都成立时间不长,Cloudera和MapR都是2009年成立,而Hortonworks是2011年从雅虎独立出来。三家公司都在资本市场上受到追捧。Hortonworks在2014年上市,IPO当天市值接近11亿美金;Cloudera获得英特尔7.4亿美金的投资,估值近50亿美金;MapR最近刚刚获得5000万美金融资,估值也超过10亿美金。

  尽管三家公司都是提供Hadoop相关服务,但是商业模式区别不小。Cloudera和MapR都研发自己的Hadoop发行版,只不过MapR的技术完全闭源,不会对外开放,而Cloudera的产品分为免费版和企业版,只有企业版的核心组件不对外开放,其他技术均提供给社区。Hortonworks将自己的技术完全贡献给社区,不靠产品获利,靠派驻技术人员到客户现场提供服务盈利。

  国内市场处于跑马圈地阶段,新兴大数据公司刚刚起步尽管近年大数据行业风起云涌,创业公司如雨后春笋般冒出,却少有专注底层基础平台的公司。当前,银行等大型企业纷纷喊出“去IOE”(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储设备),尽管国产企业的产品尚不能满足大型企业核心系统的要求,但是必然会有大量新业务的IT系统采用国产品牌,旧有业务面临更新换代也会优先选择国内厂商。

  数据库等底层设施不同于上层应用,更换成本较高,客户黏性很大,非万不得已不会进行替换,同时Hadoop这类新技术迭代速度快,需要后期维护。因此,各家公司都在大力开拓市场,跑马圈地。新兴公司服务客户的方式类似,前期以产品为内核,用项目制的形式帮助企业搭建系统,后期每年收取20%的维护费。各家企业都在降低初装费,意图占据市场,靠后期维护费用收回成本。

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  巨头环伺的市场,大数据初创公司突围不易在去IOE的趋势下,中国大型企业都在面临IT设备的更新换代,整个底层基础平台市场潜力巨大。新兴大数据公司利用其技术优势和初创公司的高效决策机制,迅速抢占一些市场份额,占据一席之地不成问题。这类公司主要服务金融、电信、交通、电力等领域的大型企业,这些领域原本是传统集成商的地盘,因此新兴大数据公司不可避免地将与集成商正面竞争。

  笔者认为,未来几年在底层基础平台领域诞生一家估值10亿美金的独角兽公司是可以预见的,但是这些大数据公司中出现类似Oracle这样的巨头公司可能性不大,基于以下几点:

  第一, 产品同质化严重,市场竞争激烈底层基础平台不同于上层应用,客户需求类似,产品很难体现出差异化优势。各家公司主要比拼产品性能的优劣,这种技术上的差异,新兴公司最初会占据一定优势,随着开源技术的普及,华为等传统技术大牛公司会逐步赶上,技术的差距会逐步缩小。

  第二, 技术迭代更新快,长期保持技术领先不易Hadoop诞生于2006年,Spark于2009年出现,2013年Hadoop已经发布2.0稳定版本,两种技术从诞生到成熟时间之短,令人震惊。在当今这个技术快速发展的时代,新兴大数据公司一方面要应对市场竞争,另一方面还要保持技术的领先地位,难度不小。

  第三, 产品销售能力逊于传统巨头公司企业级市场,产品销售能力将成为影响公司发展的重要因素。以Oracle为例,早年与Oracle竞争的Sybase和Informix,其技术实力不逊于Oracle,Informix的技术甚至领先于Oracle。这两家公司最后在竞争中出局,落得被收购的下场,主要是输在市场推广上,市场推广的失利直接影响到公司的技术革新,最后导致衰落。

  什么样的公司有机会突围成功那么,什么样的公司有机会突围成功,成为中国的Oracle,笔者认为具备以下几点的公司机会最大。

  第一, 开源心态有助于保持技术领先地位以Hadoop为代表的开源技术正在改变世界,但开源和可持续盈利模式总是存在着一些矛盾。公司要不要保持开源的心态,开放自己的技术给更多人使用?对大数据公司而言,技术是核心竞争力之一,特别是对于这些做基础平台的公司,开放技术无疑是削弱自身竞争优势,降低产品的附加值,减少公司的毛利,短期来看,开放技术会对公司的营收造成不良影响。

  但是,从公司长远发展来看,完全闭源会增大公司风险,其严重后果远远大于开放技术的影响。大数据公司最担心的是路线图出现偏差,自身技术与时代发展相左,丧失技术上的优势。一旦发生公司的技术发展方向背离整个行业发展方向,需要停止已研发的项目,掉头追赶行业脚步,这对创业公司来说是非常致命的。

  第二, 商业拓展与技术研发同等重要企业服务市场是销售驱动型市场,而非技术驱动型,大数据这个细分领域同样如此。技术实力再强,产品功能再多样,也需要有客户买单才行。有些创业公司只重视研发上的投入,轻视市场推广,公司每年订单少,营收自然不高,团队规模上不去,融资困难,公司发展缓慢。单纯技术上的优势,在企业级市场并不是绝对影响因素。

  很多公司在POC阶段都曾遇到过技术标第一,却因为商业谈判阶段不理想而错失订单的事情。特别是现在市场处于跑马圈地阶段,抢占位置比什么都重要,更是需要大力进行商业拓展。一旦市场格局稳定下来,到时候再切入市场难度很大。

  第三, 效仿Oracle,建立适合公司的小生态建立生态这一点并不是适合初创公司,是公司发展到一定程度后需要考虑的。扩大自己合作伙伴的队伍,与其他公司共同开发产品,让其他公司承担一定销售任务,有些时候要比单打独斗更适合企业级市场。Oracle这样的巨头公司,刚进入中国市场时也遇到不小的阻力。当时采取的做法是与中国本土公司合作,建立围绕Oracle的小生态,借助本土公司的力量敲开中国市场的大门。做底层基础平台的公司,作为连接硬件和应用的中间层,更需要与其他公司合作。平台上对接的应用越多,越有助于平台产品的推广,开辟新的市场。

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