前言

這個從上至下都在強調數字化轉型的時代，越來越多公司重視數據，也越來越多的企業有數據建設的需求。

企業無論做任何數據工作，必然要有一定的信息化基礎，也要有數據化建設的基礎，少不了數據平臺、數據應用工具，數據管理工具等

關于企業數據建設這塊，本人從事了近7年，從技術到項目管理，做過乙方也做過甲方，也有多年和各乙方廠商打交道的經驗，遂來分享選型“內幕”。

涉及到的產品有：數倉、大數據平臺、報表、BI、數據中臺、數據治理等。

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數倉

數據倉庫算是一個解決方案，視企業需求有不同架構（傳統數倉、數據集市、大數據平臺等），架構下有很多分層和組件，比起工具更需要架構師能力，具體原理就不講了。關于數倉的選型主要涉及：數據存儲方案、ETL、還有前端應用。

底層的數據倉庫服務器通常是一個關系數據庫系統，常用的方案有Oracle、db2、還有greenplum、teredata等數據倉庫專業解決方案。

傳統的關系型數據庫有：oracle、mysql、DB2。

大規模并行處理數據庫：Vertica、Teradata(商業)、Greenplum (開源)。

Teradata老江湖了，銀行業使用較多，但成本也是真的貴，目前我們做項目較多的是用Greenplum，算是業界最快和最高性價比的高端數據倉庫解決方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2015年開源。我知道的國內四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在從Teradata遷移到GP。

大數據平臺主流的是：Hadoop+Hive。這套方案有多通用不用多說了，后面說到的大數據平臺廠商也大多基于這個來設計平臺產品。

ETL工具，kettle、Tablend和Penthao用的較多。

Talend:基于Eclipse，具有很好的擴展性、穩定性以及可定制化（可以自己開發eclipse插件），并且服從Eclipse標準（如文件目錄結構都是程序員熟悉的結構）。Talend具有很好的嵌入性，因為它生成的是Java代碼，這些代碼可以很好的和其他系統結合在一起，這就要求使用者會java。

Penthao是一個老牌工具，2001年就發布了第一個版本，Kettle是Penthao整個解決方案的一個組件，用來進行數據集成。它也是基于java開發的，但是它不要求用戶會java，將底層實現細節都隱藏了。主要的缺點是和talend相比，它的擴展性較差。由于它很難擴展，所以在社區中可用的組件就比較少。

前端應用工具主要就是報表、BI和數據挖掘，前兩者的選型后面會細講。

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大數據平臺

2013年左右，Hadoop體系的不斷完善，標志著大數據應用場景可以被滿足了。這時候就有前沿的一些企業開始做大數據平臺，廠商特別多，主流的就說3個吧，華為、星環還有新華三。

這幾年這些廠商也開始往“數據中臺”的概念上走。但是畢竟是傳統軟件廠商，有點搞不太懂互聯網公司提的“數據中臺”到底是啥，貌似跟他們做的大數據平臺沒啥區別。

其實所有大數據平臺都已經具備了“數據中臺”的基礎能力，你拿大數據平臺和數據中臺的產品對一下，其實各種底層架構和功能大體都一樣，對于大部分企業來講，中臺那一套還是適合互聯網運營商銀行的“有錢主”，“數據巨無霸”，真的中臺更強調數據服務化，但普通企業有幾家真的達到這個痛點，還是老老實實做好數據化管理吧。

如果你的公司有龐雜的業務系統，數據量達到PB級，海量數據的存儲、計算的需求，三個里面選型吧，對比下方案。

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報表

現在還在做報表的廠商已經很少了，國內主流的就帆軟finereport和潤乾，起初很火的水晶報表最近也見的少了，還有開源的工具jaspereport也用的挺多。

選型方面，普通小公司，1~2個數據工作者，建議采購一個報表平臺就行了，不用急著上BI。

帆軟finereport功能齊全，生態和服務很好，招報表工程師也比較好招，價格比其他廠商略貴，品牌和服務溢價也能理解，畢竟國內top1。

潤乾已被帆軟打壓的走低價，號稱一套萬把塊錢，應該還會按并發抬價，還不算服務和項目實施，乙方可以考慮。

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BI平臺

BI在零幾年的時候都是國外市場的天下，BO、Brio、Cognos、MSTR等，都是老牌BI廠商，我做純技術的時候就大量使用他們的產品。東西都不便宜，而且是按產品+用戶雙重收費，不太劃算。架構也是真的復雜，上手難度對比現在互聯網時代產品的使用風格，也是確實難。

早期國內市場只有報表，但凡BI相關的大單都被國外廠商壟斷，但是后面BI的需求越來越明顯，就和當初信息化產業發展類似，中小型企業的需求逐漸顯露。于是國內也就開始發展BI了，比如帆軟BI、BDP等。東西也不差，價格比國外的美麗多了，而且基本都只是限定服務器，不限定用戶數，怎么用都OK。再到后來，tableau、powerBI這倆工具型產品火了起來，有很多擁護的個人使用者，上手確實好用，但是在企業級應用場景，要看性能和并發成本，就見仁見智了。

不過用BI，就不是2、3個人的事情了，必須得建數倉，然后再做各種可視化、多維分析等。所以就得有數倉工程師、ETL工程師、BI工程師等崗位。當然，你要是牛，一個人全兼了也沒問題，很多單位招人也確實要兼做。

中大型公司，有好幾個業務系統的，建議采購BI系統，什么數倉、指標體系、固定報表、多維分析、數據可視化就都有了。建設期得多幾個人，建好之后就很舒服了，業務固定的話，留兩個人維護就OK了。

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數據中臺

“中臺”的概念就是阿里推廣開的。阿里從SuperCell學過來這一套，然后化為阿里內功后，再向外推廣。“數據中臺”也是那時候一起推廣出來的。所以主要的廠商都是阿里系的人出來創業的公司。

袋鼠云、數瀾、奇點云都是阿里的P9出來創辦的公司，技術都差不多。

袋鼠云是阿里DBA團隊出來的，比較雞賊，牢牢的跟阿里綁死，阿里接單，袋鼠云干活，跟在阿里后面。

數瀾是阿里產品團隊出來的，產品設計的比較ok，宣傳的也很不錯，業務開展的風生水起。

奇點云是阿里數倉和數加團隊出來的，貌似宣傳的沒上面兩個強，接觸不多。（數加是阿里自己的產品）

如果你們公司業務復雜，數據量巨大，關鍵是業務方面有多個客戶應用場景，數據交互效率低，需要大量的客戶數據價值發現，需求也很緊迫，那可以考慮研究下中臺方案。

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最后總結

1、報表平臺解決固定報表、自動化報表，支持打印和計算等大批量批處理作業，公司有需求直接用帆軟一類的平臺解決，配1、2個報表工程師就能搞定了。

2、BI平臺是在報表平臺上增加解決多維分析、自助查詢報表的能力，需要數倉團隊做底層數據支撐，需要BI工程師設定各種度量、維度，做多維分析報表；不用一張張的做固定報表了；

3、大數據平臺是在BI平臺基礎上，解決大數據量的存儲、計算、實時計算的問題；無需關注底層的海量數據存儲、計算、實時計算等問題；需要增加大數據工程師進行集群的維護，基于大數據平臺的各種開發工作。

4、數據中臺是在大數據平臺基礎上，提供ID打通、統一模型、統一服務的能力，附加標簽工廠、用戶分析等偏互聯網屬性的功能。人員需要增加數據中臺產品經理，其他的工作還是由大數據工程師、大數據分析師等完成。

5、數據治理能力是從BI平臺就開始有了，在大數據平臺和數據中臺中不斷被強化。所以BI平臺、大數據平臺、數據中臺中都有數據治理的能力。在數據中臺中還增加了數據資產和計費的概念和能力。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的史上最全企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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