大數據是企業服務市場中的新興領域，短短幾年時間，大數據概念從興起到落地，開始在各行各業發揮作用，行業政策頻出，技術飛速發展，受到資本追捧。

整個大數據行業可大致分為三層，底層基礎平臺，中間層通用技術，上層行業應用。接下來，愛分析將按照上述分類，逐步介紹各細分領域的行業現狀、未來前景。今天是大數據系列的***篇——底層基礎平臺。

底層基礎平臺主要解決的是數據存儲、計算的問題，是整個大數據生態的基石。采集到的數據，首先要能高效、快捷地存起來，才能進行數據分析和數據挖掘。

這一層非常重要，同時也是技術含量***的一層。以底層技術中明星Hadoop為例，用Hadoop的公司很多，能做Hadoop發行版的公司鳳毛麟角。

底層基礎平臺主要解決的是數據存儲、計算的問題，是整個大數據生態的基石。采集到的數據，首先要能高效、快捷地存起來，才能進行數據分析和數據挖掘。這一層非常重要，同時也是技術含量***的一層。以底層技術中明星Hadoop為例，用Hadoop的公司很多，能做Hadoop發行版的公司鳳毛麟角。

Hadoop興起的原因：便宜才是硬道理

進入新世紀的***個十年，各大企業都在大力投入IT設備，建設自己的機房，上線各套辦公系統。第二個十年，經濟下行，傳統企業的盈利下降，對IT設備的投入已經不像上個十年那般狂熱，大型企業采購IT設備的經費受到控制，開始核算成本，意圖在滿足需求的情況下，降低投入。

以Hadoop為代表的新底層技術能夠興起，拋開技術原因，最主要的原因是便宜、擴展性強。利用分布式架構，將一些性能一般的機器串聯起來，達到與高性能單機同樣的效果。隨著公司發展，數據量增大，不需要更換全套設備，只需要再增加機器就可以達到目的，省時省力。

分布式架構的技術很多，為什么Hadoop***勝出?還是因為便宜，用的人多。以微軟的Cosmos為例，這套系統本身優于Hadoop，主要是針對大型機房，設計理念很好，上萬臺機器的機房，拿出幾十臺做別的事情，來提升系統運營效率。但如果是幾十臺機器，仍然需要拿出很大一部分來做別的事情，機器使用效率就很低。

實際應用時，用上萬臺機器的公司少，用幾十臺機器的公司多，因此Hadoop的應用面更廣。用的人多，自然幫助優化架構的人多，社區貢獻的人多，技術發展快，漸漸成為主流。

國外Hadoop三駕馬車，商業模式各有差異

提到Hadoop，必然要提到國外三家圍繞Hadoop技術的公司：Cloudera、Hortonworks和MapR。三家公司都成立時間不長，Cloudera和MapR都是2009年成立，而Hortonworks是2011年從雅虎獨立出來。三家公司都在資本市場上受到追捧。Hortonworks在2014年上市，IPO當天市值接近11億美金;Cloudera獲得英特爾7.4億美金的投資，估值近50億美金;MapR最近剛剛獲得5000萬美金融資，估值也超過10億美金。

盡管三家公司都是提供Hadoop相關服務，但是商業模式區別不小。Cloudera和MapR都研發自己的Hadoop發行版，只不過MapR的技術完全閉源，不會對外開放，而Cloudera的產品分為免費版和企業版，只有企業版的核心組件不對外開放，其他技術均提供給社區。Hortonworks將自己的技術完全貢獻給社區，不靠產品獲利，靠派駐技術人員到客戶現場提供服務盈利。

國內市場處于跑馬圈地階段，新興大數據公司剛剛起步盡管近年大數據行業風起云涌，創業公司如雨后春筍般冒出，卻少有專注底層基礎平臺的公司。當前，銀行等大型企業紛紛喊出“去IOE”(IBM小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備)，盡管國產企業的產品尚不能滿足大型企業核心系統的要求，但是必然會有大量新業務的IT系統采用國產品牌，舊有業務面臨更新換代也會優先選擇國內廠商。

數據庫等底層設施不同于上層應用，更換成本較高，客戶黏性很大，非萬不得已不會進行替換，同時Hadoop這類新技術迭代速度快，需要后期維護。因此，各家公司都在大力開拓市場，跑馬圈地。新興公司服務客戶的方式類似，前期以產品為內核，用項目制的形式幫助企業搭建系統，后期每年收取20%的維護費。各家企業都在降低初裝費，意圖占據市場，靠后期維護費用收回成本。

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巨頭環伺的市場，大數據初創公司突圍不易在去IOE的趨勢下，中國大型企業都在面臨IT設備的更新換代，整個底層基礎平臺市場潛力巨大。新興大數據公司利用其技術優勢和初創公司的高效決策機制，迅速搶占一些市場份額，占據一席之地不成問題。這類公司主要服務金融、電信、交通、電力等領域的大型企業，這些領域原本是傳統集成商的地盤，因此新興大數據公司不可避免地將與集成商正面競爭。

筆者認為，未來幾年在底層基礎平臺領域誕生一家估值10億美金的獨角獸公司是可以預見的，但是這些大數據公司中出現類似Oracle這樣的巨頭公司可能性不大，基于以下幾點：

***， 產品同質化嚴重，市場競爭激烈底層基礎平臺不同于上層應用，客戶需求類似，產品很難體現出差異化優勢。各家公司主要比拼產品性能的優劣，這種技術上的差異，新興公司最初會占據一定優勢，隨著開源技術的普及，華為等傳統技術大牛公司會逐步趕上，技術的差距會逐步縮小。

第二， 技術迭代更新快，長期保持技術領先不易Hadoop誕生于2006年，Spark于2009年出現，2013年Hadoop已經發布2.0穩定版本，兩種技術從誕生到成熟時間之短，令人震驚。在當今這個技術快速發展的時代，新興大數據公司一方面要應對市場競爭，另一方面還要保持技術的領先地位，難度不小。

第三， 產品銷售能力遜于傳統巨頭公司企業級市場，產品銷售能力將成為影響公司發展的重要因素。以Oracle為例，早年與Oracle競爭的Sybase和Informix，其技術實力不遜于Oracle，Informix的技術甚至領先于Oracle。這兩家公司***在競爭中出局，落得被收購的下場，主要是輸在市場推廣上，市場推廣的失利直接影響到公司的技術革新，***導致衰落。

什么樣的公司有機會突圍成功那么，什么樣的公司有機會突圍成功，成為中國的Oracle，筆者認為具備以下幾點的公司機會***。

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***， 開源心態有助于保持技術領先地位以Hadoop為代表的開源技術正在改變世界，但開源和可持續盈利模式總是存在著一些矛盾。公司要不要保持開源的心態，開放自己的技術給更多人使用?對大數據公司而言，技術是核心競爭力之一，特別是對于這些做基礎平臺的公司，開放技術無疑是削弱自身競爭優勢，降低產品的附加值，減少公司的毛利，短期來看，開放技術會對公司的營收造成不良影響。

但是，從公司長遠發展來看，完全閉源會增大公司風險，其嚴重后果遠遠大于開放技術的影響。大數據公司最擔心的是路線圖出現偏差，自身技術與時代發展相左，喪失技術上的優勢。一旦發生公司的技術發展方向背離整個行業發展方向，需要停止已研發的項目，掉頭追趕行業腳步，這對創業公司來說是非常致命的。

第二， 商業拓展與技術研發同等重要企業服務市場是銷售驅動型市場，而非技術驅動型，大數據這個細分領域同樣如此。技術實力再強，產品功能再多樣，也需要有客戶買單才行。有些創業公司只重視研發上的投入，輕視市場推廣，公司每年訂單少，營收自然不高，團隊規模上不去，融資困難，公司發展緩慢。單純技術上的優勢，在企業級市場并不是絕對影響因素。

很多公司在POC階段都曾遇到過技術標***，卻因為商業談判階段不理想而錯失訂單的事情。特別是現在市場處于跑馬圈地階段，搶占位置比什么都重要，更是需要大力進行商業拓展。一旦市場格局穩定下來，到時候再切入市場難度很大。

第三， 效仿Oracle，建立適合公司的小生態建立生態這一點并不是適合初創公司，是公司發展到一定程度后需要考慮的。擴大自己合作伙伴的隊伍，與其他公司共同開發產品，讓其他公司承擔一定銷售任務，有些時候要比單打獨斗更適合企業級市場。Oracle這樣的巨頭公司，剛進入中國市場時也遇到不小的阻力。當時采取的做法是與中國本土公司合作，建立圍繞Oracle的小生態，借助本土公司的力量敲開中國市場的大門。做底層基礎平臺的公司，作為連接硬件和應用的中間層，更需要與其他公司合作。平臺上對接的應用越多，越有助于平臺產品的推廣，開辟新的市場。