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1、IBM打组合拳 提供BigInsights和BigCloud IBM发新产品应对大数据 几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
2、Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇 Informatica提供首款Hadoop编译器HParser Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
3、惠普——Vertica数据分析平台 惠普发布Vertica 5.0 大数据分析领域站稳脚跟 被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HP Vertica。通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、 Groupon）分析处理的数据达到PB级。
4、甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance 详解：甲骨文大数据机 甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、 Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。
5、微软进入这个市场 微软SQL Server新增PDW功能 引大数据处理能力 微软进入这一市场实属“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。21年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。
6、亚马逊对于大数据的先见之明 亚马逊将MapReduce作为一项服务 亚马逊早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。
7、Teradata跨入大规模分析领域 Teradata收购Aster Data 扩张大数据市场 Teradata是企业级数据仓库（EDW）的领导者，在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。
8、BDP——BDP商业数据平台 海致BDP (Business DataPlatform) 连接用户与工作所需的数据，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台，用户可以在云平台上进行多维度、细颗粒度的分析。你还可以在移动端实时查看和分享数据，轻松把握商业趋势，及时应对一切变化。 BDP是集中数据云端化（Cloud）、数据集中化（Centralization）、数据消费者化（Consumerization）三者为一体的云数据平台。数据集中化是指企业在BDP商业数据平台上可以整合分散的数据，将数据口径（数据库、第三方API等）统一接入，讲企业的数据很好地使用起来。相比传统的BI，使用BDP这类的云平台（数据云端化）不仅能保证数据安全，而且无须运维和专业的IT部门，企业在数据方面的成本将大幅削减。BDP产品操作简单，企业每个人都能很快学会使用，降低了数据学习、使用门槛，让业务人员也能自动分析数据，更快地做出相应的决策，这就是数据消费者化。
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