大数据2.0时代需要行动派

在颇为拥挤的数据库市场，几乎每家数据库厂商都推出了自己的大数据平台，试图利用当前大数据的噱头炒作和市场机遇，包括像IBM、Oracle、SAP、Teradata、惠普和微软等行业巨头。但也有一些新兴的厂商，希望在这个将Hadoop和传统数据库管理、数据集成和分析软件整合的新兴领域中开辟出一个有利可图的细分市场。

Actian就是其中一员。Actian成立于2005年，总部位于美国硅谷，在美国和欧洲多处设有研发中心，全球拥有超过10000家客户、数百名专业数据分析人员和数据科学家。Actian大数据分析平台应用于互联网（如雅虎，亚马逊）、金融服务业、电信、零售、医疗等公司机构。

收购狂人，大数据新玩家

追溯至1980年，当时Relational Technology Inc.公司创立，在关系型数据库领域与IBM、Oracle、微软、Informix、Sybase以及Postgres竞争。到了1989年，RTI公司改名为Ingres， 1994被Computer Associates（CA）收购，接下来在2005年作为一家独立私有公司被剥离出来。

Steve Shine在2007年加入Actian，他意识到，公司要成长就必须向核心的Ingres SQL数据库产品基础上添加新产品。数据库业务本质上是嵌入到客户业务运营中的，获得新客户很难，可一旦赢得客户他们就会长久伴其左右，当然前提是提供一流的支持服务以及持续创新。Shine看到Ingres的业务虽稳固，但所处的市场整体增长保持在温和的个位数。为了加快成长，Shine开始通过一系列开发和收购快速扩充Actian的产品组合。

事情从2010年开始出现转机，当时Ingres收购了SQL关系型数据库分析公司VectorWise。随着大数据市场逐渐升温，Ingres也将目光投向这个领域，并在2011年改名为Actian。更名之后的Actian似乎变得相当积极并充满野心，在2012年12月收购Versant，一家专注于企业级对象数据库技术的公司，支持Windows、Red Hat Linux和Solaris系统。

2013年4月初，Actian收购数据集成与大数据分析软件公司Pervasive Software。Pervasive的DataRush平台既可以运行在 Hadoop上或者集成Hadoop，也就是说Hadoop数据可迁移到Pervasive，其数据处理速度和深度均高于MapReduce。

2013年4月底，Actian收购大数据处理技术公司ParAccel，它可以运行在多台设备上并处理PB级规模的数据。ParAccel的扩展架构专门针对大数据处理，其大规模并行数据库技术有不少重要的使用者，其中最著名的是 Amazon AWS Redshift数据仓库服务。

在收购ParAccel之后，Actian的数据库产品套件包因为引入了大数据能力而会变得更加丰富。现在 Actian 的产品包括关系式数据库 Ingres、对象数据库Versant以及分析数据库Vectorwise。

收购容易整合难。现在Actian需要努力把这些新购的产品有机地组合起来，Steve表示：“5年之前，我们重新回顾和整合了公司应该做的事情，确定要建立下一代大数据分析平台的目标，然后在市场上寻找一些和我们拥有相同愿景的厂商。从去年4月到现在，我们的平台整合工作已经完成，这些都是多年来深思熟虑的最终结果。”

根据最近的财季报告，Actian年收入为1.4亿美元，季度收入同比增长150%，

大数据已进入2.0时代？

野心勃勃的收购，将Actian推向了“高速过渡期”。虽然Actian将大量的时间和金融投入在开发一个完整的分析堆栈，但它强调这并不会锁定用户，通过把多款数据产品集成，瞄准那些希望探索大数据分析、但不愿意为大厂商提供的昂贵产品买单的中型企业，提出了“大数据2.0 平民化，为大数据2.0加速”的目标愿景。

虽然** 2.0这种术语听上去有些老套，但是可以理解的是，Actian希望用“大数据2.0”表达自身的特色。Actian认为，大数据1.0主要是利用如Hadoop这样的工具，打破收集和存储大数据的技术壁垒，而大数据2.0的核心是致力于打破大数据分析转换为价值的技术壁垒。

大数据2.0意味着通过对底层技术架构的改进，使数据容易获取、使用和实施，让各种规模的企业可以利用数据来驱动业务创新，并最终成为各自行业的引领者。在Actian看来，传统上大数据的价值只有少数企业有能力获得，所以要尽快驱动大数据2.0，从而使更多的企业可以从大数据获得价值。

Steve表示，Actian在大数据2.0时代的差异化竞争力体现在能够“端到端”（这里是指数据连接、分析和执行在同一个平台上完成）直接在Hadoop集群中读取并分析数据，不需要将数据提取出来。它认为Hadoop是应对大数据挑战的最佳方案，但存在性能和管理上的障碍，企业在Hadoop上的体验是痛苦的。所以Actian通过结合Hadoop把这个能力融入数据发现、数据访问、数据准备、可视化设计中，取代MapReduce层直接执行数据操作，有别于友商借助Hadoop的MapReduce操作。

那么与EMC Greenplum、IBM Netezza、Oracle Exadata以及惠普Vertica等众多竞争产品相比，Actian如何突出自己的优势？Steve回答说，他所了解大多数CIO不太喜欢将软件绑定在某个硬件上，有些友商会推出一些绑定的方案是因为不通过定制的硬件很难达到用户需要的性能。“我们的核心能力是利用软件优化激发x86架构的硬件性能，我们支持整体解决方案的形式，但并不意味着客户必须使用某一种特定的硬件。”

“行业中充满了利用数据创造价值的创新者，也充斥着无所作为的保守落后者，但当意识到竞争对手已经超越了你，就太晚了。”Actian预计将会在2014年加快进攻大数据市场，把自身或者收购获得的产品更紧密地集成为统一的数据平台。同时Actian也在着手打造自己的大数据生态系统，与Alteryx、QlikView、Tableau和TibcoSpotfire等公司的分析技术，支持这些BI和数据可视化合作伙伴的数据管理和分析功能。

Actian的模块化架构让客户可以从使用Actian Vector单节点分析数据库的小规模开始，随着需求增加逐渐扩展至采用Actian Matrix数据处理矩阵。以及基于Hadoop本地的分布式ETL以及分析工具Dataflow

Actian进军中国

Actian已经在正式进入中国市场，分别在上海和北京设立了分支机构，对中国的合作伙伴音智达、比目云软件进行投资合作，涉足金融服务业、电信、零售、电商、传统制造业等大数据运用的典型行业。

Steve认为中国在大数据方面的潜力被低估了，他很看好这个大数据金矿。“中国大数据的规模和技术比两三年前成熟多了，有能力很好地利用这些数据，识别大数据的风险和优势，时机就在当下。”

“大量数据都还没有被利用起来，很多技术是由谷歌和百度这样的互联网巨头推动的，而企业认为这种技术成本太高而无法用于数据分析，所以现在我们需要一个新的方法开发这些海量数据，让这只占1%的少数公司变得越来越多，越来越好地利用大数据。”

“中国处处是机遇，尤其是以电信、金融、能源和零售为主。而与全球相比，中国最有大数据特色的要数电商公司了，光是中型的电商公司就想要分析海量数据，而且这些数据大多数都是非结构化的。”

不管是在中国还是全球市场，Actian都需要考虑如何把所有支持分布式数据架构的技术组件拼合到一起，用于支撑未来快速分布式和持续数据流动，这个集成的平台应该可以处理来自合作伙伴产品的数据，应该是更加产品化模块化，针对特定应用场景按需提供功能模块和云功能模块，这样的平台才具有分量与其他对手竞争。