国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？

国内有一些做大数据决策分析平台或公司比较有优势，其中包括：

1. 思迈特软件Smartbi：国内商业智能BI行业的领导者，也是国内的大数据平台厂商佼佼者，并且经过多年的持续发展，融合了多年来的实践经验，也整合了各行业的数据和决策的功能需求，用更优质的产品和服务满足需求，实现各大行业的大数据类型的转变。产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。

2. 星环科技：星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。

3. 帆软软件：帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。

4. 海云数据：海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。

5. 星图数据：星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。

6. 大数据技术：大数据技术使得用户在互联网的行为得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO等。

以上是部分有优势的大数据决策分析平台或公司，更多企业可咨询了解。

大数据类的公司

1、 大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。

2、 数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。

4、 大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。

BI+Hadoop的案例

Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。

很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。

以星环大数据+帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。

由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。

将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。

关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能

hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex（cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包中，也就是将库中数据拿到我们的多维数据库（FineIndex），当然抓取的过程中也可以读取数据库关联和转义，也可以手动转义和进行关联，同时也可以做一些etl操作如新增公式列/行列转换/join/union/过滤/分组统计/自循环列/新增分组列/使用部分字段等，做过处理的这些数据表用于前端分析。

也就是说数据库-FineIndex-前端分析，这里的FineIndex相当于一个中间库的形式，用来存储数据表，关联转义索引等。这些都对后续前台分析处理数据效率有很大的提升（因为直接sql取数，效率受数据库本身的限制，数据量大时，一般分析工具很容易就卡死升职内存溢出导致系统无响应），这也是FineIndex方案的初衷。FineIndex存在有两个意义，一个是提升效率，一个就是对数据进行二次整合处理。

FineBI还有一个连接方式FineDirect（数据库直连），主要是应对如下需求：

1、分析结果的实时性

企业用户在使用BI工具的时候，多数情况下是对大量的历史数据进行OLAP分析，但是也有部分用户需要展现结果的实时性。例如金融行业对于交易风险的分析，是对每一笔流水实时进行分析的，如果需要经过构建多维数据库的过程，数据到来就会有延迟，影响分析结果的准确性。但是因为计算的过程交给了数据库，响应速度更多的取决于数据库的性能。

2、大数据平台的充分利用

随着各种分布式计算方案的不断优化，数据的计算性能也有了快速的发展，计算能力有了显著的提高，不少企业已经有了自己的大数据计算平台，例如hadoop，kylin，greenplum，vertica等，这些平台的对于大数据量的处理性能已经足以满足使用需求，不再有建模的需求，因此FineBI直连引擎提供了对接这些数据平台的功能。

国内做大数据决策分析平台的公司有很多，专注涉猎的行业场景及应用领域也各有不同。德塔精要的智慧中枢，是基于行业场景的大数据决策平台，在大数据综合决策分析应用上比较突出：1、智慧中枢遵从行业数据标准，是懂行业的数据平台；2、智慧中枢是一个拥有数据的大数据平台，也是一个开放的、基于应用场景的算法平台；3、智慧中枢拥有落地实用的业务场景决策功能，方便自定义解决更多场景问题；4、业务流编排，融合ES、Hadoop、微服务的先进架构，可以灵活扩展决策功能⋯

德塔精要的智慧中枢为管理者提供问题分析、模型建立、预测预警、模拟决策、业务分析，前瞻性预测、直观实时高效的辅助决策。

国内企业采用的数据分析决策工具，一类是报表平台，用于整合各业务系统数据，收集汇总，形成主题的分析，比如finereport；一类是BI类的，相比报表简单易用，拖拖拽拽，可视化操作，例如finebi~

当然是 ASO 方面的数据分析

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