隨著生成式AI技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的變革,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商與新興勢(shì)力之間的較量愈發(fā)激烈。在這場(chǎng)技術(shù)風(fēng)暴中,數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商紛紛調(diào)整戰(zhàn)略,力求更貼近企業(yè)客戶(hù)的實(shí)際需求,尤其是在AI應(yīng)用場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)治理與分析。
以全球消費(fèi)電子品牌安克創(chuàng)新為例,其數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)曾面臨數(shù)據(jù)治理的難題。原有數(shù)倉(cāng)無(wú)法統(tǒng)一治理企業(yè)內(nèi)部多個(gè)系統(tǒng)和應(yīng)用的數(shù)據(jù),導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)大量時(shí)間被消耗在數(shù)據(jù)治理及DevOps落地上,無(wú)暇顧及更高價(jià)值的數(shù)據(jù)任務(wù),如支持生成式AI的創(chuàng)新。為解決這一問(wèn)題,安克創(chuàng)新選擇了Databricks的云湖倉(cāng)產(chǎn)品Delta Lake,實(shí)現(xiàn)了200TB數(shù)據(jù)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座,并陸續(xù)采用Databricks的其他產(chǎn)品,如Unity Catalog實(shí)現(xiàn)表格式數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn),MLflow實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用自動(dòng)化流程編排。這一轉(zhuǎn)變使得安克創(chuàng)新數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)得以探索大模型驅(qū)動(dòng)下的代碼檢索、自動(dòng)生成SQL、問(wèn)答知識(shí)庫(kù)等服務(wù)。

安克創(chuàng)新的選擇背后,是云湖倉(cāng)領(lǐng)域兩大數(shù)據(jù)分析與智能服務(wù)提供商Databricks和Snowflake之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)。雙方不僅在表引擎、分析引擎、實(shí)時(shí)計(jì)算引擎等關(guān)鍵技術(shù)組件上展開(kāi)角逐,還在AI大模型自研、AI數(shù)據(jù)庫(kù)層面展開(kāi)激烈較量,以期搶占市場(chǎng)先機(jī)。這一競(jìng)爭(zhēng)不僅推動(dòng)了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的革新,也讓企業(yè)客戶(hù)得以加速享受新時(shí)代的技術(shù)紅利。
回顧數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程,從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)湖,再到如今的湖倉(cāng)一體,每一步都伴隨著技術(shù)的革新與市場(chǎng)的變革。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的出現(xiàn)滿(mǎn)足了當(dāng)時(shí)企業(yè)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的需求,但隨著大數(shù)據(jù)的興起,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心。數(shù)據(jù)湖概念的提出,旨在解決這一難題,但數(shù)據(jù)湖的實(shí)施和維護(hù)成本高昂,且需要與企業(yè)業(yè)務(wù)流程及數(shù)據(jù)分析工具深度集成才能實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。因此,湖倉(cāng)一體的概念應(yīng)運(yùn)而生,它結(jié)合了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一治理與分析。
在這場(chǎng)技術(shù)變革中,Databricks憑借其在Apache Spark、Delta Lake、MLflow等開(kāi)源組件上的深厚積累,構(gòu)建了相對(duì)完整的產(chǎn)品方案,并基于三方云平臺(tái)將湖倉(cāng)產(chǎn)品集成售賣(mài)。而Snowflake則以其存算分離的云數(shù)倉(cāng)架構(gòu),贏得了大量企業(yè)客戶(hù)的青睞。雙方不僅在技術(shù)路徑上存在差異,還在市場(chǎng)策略上展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。
近年來(lái),隨著企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景逐步推進(jìn)到以AIGC為核心的業(yè)務(wù)和應(yīng)用中,AI大模型在企業(yè)的快速推進(jìn)正客觀(guān)促成湖倉(cāng)相關(guān)領(lǐng)域的廠(chǎng)商展開(kāi)競(jìng)賽。各股勢(shì)力不僅頻繁展開(kāi)性能比拼,還通過(guò)技術(shù)收購(gòu)整合、加大研發(fā)投入等方式,試圖在市場(chǎng)中占據(jù)有利地位。企業(yè)客戶(hù)在這場(chǎng)競(jìng)賽中成為直接受益者,得以享受更加高效、智能的數(shù)據(jù)治理與分析服務(wù)。

在中國(guó)市場(chǎng),阿里云、華為云等云廠(chǎng)商以及星環(huán)科技、滴普科技、柏睿數(shù)據(jù)、偶數(shù)科技等創(chuàng)業(yè)廠(chǎng)商也在積極探索湖倉(cāng)一體架構(gòu)的技術(shù)與產(chǎn)品落地。這些廠(chǎng)商在品牌、產(chǎn)品技術(shù)、市場(chǎng)資源、客戶(hù)基礎(chǔ)、組織能力等方面各有優(yōu)勢(shì),共同推動(dòng)了中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的繁榮發(fā)展。
然而,在這場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)中,Databricks與Snowflake之間的較量尤為引人注目。雙方不僅在市場(chǎng)份額上展開(kāi)爭(zhēng)奪,還在技術(shù)路線(xiàn)、產(chǎn)品功能等方面展開(kāi)全面比拼。Databricks以流數(shù)據(jù)處理為出發(fā)點(diǎn),向上擴(kuò)展AI能力,向下打造湖倉(cāng)一體架構(gòu),為客戶(hù)提供優(yōu)化的AI承載平臺(tái)。而Snowflake則針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析進(jìn)行了優(yōu)化,并高度重視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的易用性和可擴(kuò)展性。
隨著生成式AI應(yīng)用的出現(xiàn),市場(chǎng)需求正在從數(shù)倉(cāng)轉(zhuǎn)向更有利于Databricks的湖倉(cāng)技術(shù)。Databricks已經(jīng)宣布有200多家客戶(hù)從Snowflake遷移到其平臺(tái),其中包括8家頭部大客戶(hù)。雙方之間的差距正在縮小,競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。

在這場(chǎng)技術(shù)變革的浪潮中,數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)正經(jīng)歷著深刻的變革。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商與新興勢(shì)力之間的較量愈發(fā)激烈,雙方都在積極尋求技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)突破。企業(yè)客戶(hù)在這場(chǎng)競(jìng)賽中成為直接受益者,得以享受更加高效、智能的數(shù)據(jù)治理與分析服務(wù)。然而,對(duì)于客戶(hù)而言,選擇適合自身需求的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品仍然是一個(gè)需要深入了解和謹(jǐn)慎決策的過(guò)程。
在這場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的變革中,各廠(chǎng)商都在積極調(diào)整戰(zhàn)略,力求在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。然而,無(wú)論技術(shù)路線(xiàn)如何變化,解決客戶(hù)的業(yè)務(wù)問(wèn)題始終是數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商的核心使命。只有深入了解客戶(hù)需求,提供高效、智能的數(shù)據(jù)治理與分析服務(wù),才能在市場(chǎng)中立于不敗之地。
























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