在大數據時代，我們的日常生活，尤其是企業的日常運作，都離不開大數據，可以毫不夸張地說，大數據將伴隨著企業從最初的建立，到發展長到的全過程，不管是產品的生產還是銷售，都將越來越注重對大數據的依賴。如何獲得游泳的核心數據，并管理和使用好這些大數據，也幾個成為影響企業成敗的關鍵。
　　在國內，目前的阿里巴巴、百度和騰訊成為三足鼎立之勢，這三家公司不僅是國內IT業績的三巨頭，也是最具實力的大數據提供方。亨氏如此，他們呢才會在激烈的市場競爭中不斷發展壯大。
　　在當今時代，企業要心獲得發展，越來越需要搜集足夠龐大的信息資源，只有信息資源足夠豐富，才能才能在。必須要擺脫那種混亂無章的，這也要求企業越來越應該和，
　　知己知彼，百戰不殆。在現代企業的運營發展中同樣如此，誰擁有了更多更有價值的信息，誰就將掌握是常規的主動權。

作為大數據使用的先驅，IBM正式推出InfoSphere大數據分析平臺。InfoSphere大數據分析平臺包括 BigInsights和Streams，二者互補，Biglnsights基于Hadoop，對大規模的靜態數據進行分析，它提供多節點的分布式計算，可以隨時增加節點，提升數據處理能力。Streams采用內存計算方式分析實時數據。InfoSphere大數據分析平臺還集成了數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件。
　　另一家IT也巨頭，亞馬遜公司同樣不甘人后，對于云計算和大數據，亞馬遜絕對具有先見之明，早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云（Amazon EC2）和亞馬遜簡單存儲服務（Amazon S3）上。這可是貨真價實的云：面對數據密集型任務，比如互聯網索引、數據挖掘、日志文件分析、機器學習、金融分析、科學模擬和生物信息學研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
　　除了數據處理外，用戶還可以使用Karmasphere Analyst的基于服務的版本，Karmasphere Analyst是一種可視化工作區，用于在亞馬遜彈性MapReduce上分析數據。用戶還可以提取結果文件，以便在數據庫或者微軟Excel或Tableau等工具中使用。
　　對于甲骨文公司，人們對它最熟悉的產品應該就是Oracle數據庫，這也讓加顧問龔成為大數據時代，重要的參與者之一。Oracle數據庫，大數據機（Oracle Big Data Appliance）為許多企業提供了一種處理海量非結構化數據的方法。在2011年10月初召開的Oracle OpenWorld 2011大會上甲骨文正式推出了Oracle大數據機。對于那些正在尋求以更高效的方法來采集、組織和分析海量非結構化數據的企業而言，該產品具有很大的吸引力。
　　與甲骨文近期推出的其他一體化產品一樣，Oracle大數據機集成了硬件、存儲和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開源代碼分發、新的甲骨文NoSQL數據庫和用于統計分析的R語言開源代碼分發。該產品被設計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數據庫云服務器，以及針對商業智能應用的新的Oracle Exalytics商業智能云服務器一起協同工作。
　　谷歌一直是科技行業的領軍者，近年來幾乎在任何一項互聯網科技項目你都能看到谷歌的身影，大數據時代谷歌自然不會錯過。何況如果對其擁有的海量數據進行深入挖掘，這對于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服務的價值無可估量。
　　BigQuery是Google推出的一項Web服務，用來在云端處理大數據。該服務讓開發者可以使用Google的架構來運行SQL語句對超級大的數據庫進行操作。 BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數據并通過其直接進行交互式分析，從而不必投資建立自己的數據中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據，并且可馬上得到分析結果。大數據在云端模型具備很多優勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數據倉庫。而BigQuery在安全性和數據備份服務也相當完善。
　　去年底該服務只向一小部分開發者開放，現在任何人都可以注冊這項服務。免費賬號可以讓你每月訪問高達100GB的數據，你也可以付費使用額外查詢和存儲空間。
　　微軟研究部門從2006年起就一直致力于某種非常類似于Hadoop的項目，被稱為“Dryad”。今年年初，該計劃通過與SQL Server和Windows Azure云的集成實現了Dryad的產品化。雖然現在微軟還沒有更新，但看上去Dryad似乎將成為在SQL Server平臺上影響大數據愛好者的有力競爭者。
　　微軟進入這一市場可謂“姍姍來遲”，而且在一定程度上說，數據倉庫分析和內存分析計算市場落下了后腿。2011年初微軟發布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行數據倉庫），PDW使用了大規模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。微軟目前已經開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區技術預覽版本的連接器。 該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數據庫服務器之間向前或者向后遷移數據。
　　微軟在去年推出了基于Azure云平臺的測試版Hadoop服務，今年它承諾會推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數據解決方案（Big Data Solution），這是微軟SQL Server 2012版本（首發日期還不知道）的一部分，現在也不清楚微軟是否會與其他硬件合作伙伴或者相關大數據設備廠商合作。
　　在國內，阿里巴巴應該是大數據市場的中堅力量，無論是對大數據的獲取，運用，還是將大數據真正變為一種商品投放市場，阿里巴巴都是當之無愧的大數據龍頭之一。
　　總體而言，目前國內的大多數企業還沒有真正從大數據中獲利。在數據庫、商業智能等領域基礎薄弱，IT尤其是軟件企業在布局大數據方面，已經遠遠落后于國外先進企業。對于哪些企業將來有可能成功進入大數據領域，挑起大數據利用國產化的重擔，不少人表示看好百度、阿里巴巴、騰訊等國內互聯網巨頭，因為它們不僅具有資金、技術等方面的實力，而且一直在與數據打交道方面具有先發優勢，其本身業務的發展趨勢與大數據發展趨勢相符。
　　實際上，作為中國最大的電子商務公司阿里巴巴已經在利用大數據技術提供具體服務，主要內容就是阿里信用貸款與淘寶數據魔方這兩部分業務。
　　以阿里信用貸款為例，阿里巴巴通過掌握的企業交易數據，借助大數據技術自動分析判定是否給予企業貸款，全程不會出現人工干預。據透露，截至目前阿里巴巴已經放貸300多億元，壞賬率約0.3%左右，大大低于商業銀行。
　　淘寶數據魔方則是淘寶平臺上的大數據應用方案。通過這一服務，商家可以了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等，并可以據此作出經營決策。
　　除了互聯網企業以外，也許還有一家不可忽略的企業極有可能在大數據領域異軍突起，那就是華為。盡管華為公司在大數據領域一直保持低調狀態，但仍有相當一部分中國用戶期待華為產品和方案，這主要得益于多年來華為精心打造的“國產IT網絡通信產品、方案領導者”的品牌形象。
　　近年來，尤其是進入2012年以來，大數據漸漸地開始成為一個人們耳熟能詳的術語。有許多人認為2012年應該是大數據元年，更有甚者預測，下一個Facebook會誕生在大數據領域，不管這些看法有沒有道理，但至少我們可以看到大數據時代的帷幕已經開啟。

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