从Informatica到Dataphin,我是如何选择的?
作者:九昊
一、数仓三十年发展:数据库与数仓的老牌产品供应商
数据工程研发的历史是可以追溯到上世纪八十年代的数据库和数据仓库理论,随后一大批的数据管理服务厂商开始崛起,其中 Oracle、Informatica 两家非常有代表性,在行业中身居统治地位。
Oracle
Oracle 的数据库在云计算逐步铺开、去IOE声浪逐步扩大的趋势中开始式微,以及各类新兴的非接口化存储,如ElasticSearch、TSDB、MongoDB 等,OLTP场景下的市场份额争夺激烈,除了老牌的数据库厂商外,一些云计算大厂也开始了数据库产品的研发,如AWS的Aurora、阿里云的PolarDB ,在云计算市场中开始成为企业云架构的基础能力。
同时,在OLAP场景下,也就是Informatica一直处于霸主地位的市场中,在12年大数据逐步进入公众视野后,越来越多的挑战者进入,几大云厂商也不例外,其中以Google、Azure和阿里云的追赶最为猛烈,Google在云计算先机失利的情况下,开始发挥巨大现金储备的优势,开始买买买,投资了 CASK、LOOKER等产品,微软则是利用自身的产品沉淀,收割着办公领域的存量客户;阿里云则是以“数据中台”架构打响了企业数字化转型的重要一枪,国内开始大量出现数据中台服务商,生态开始繁荣起来。
Informatica
在这样的大环境下,Informatica作为老牌的数据管理厂商,目前在Gartner魔力象限中依旧占有非常重要的席位,所以在众多企业选型的时候,都会考虑到使用Informatica的产品,但是国内这个产品一直是名声大市场小,对于Informatica的好奇,也为了给客户能够提供更加全面的参考,我们对Informatica进行比较细致的调研,主要从产品能力、技术支撑以及交付模式,因为商业化的企业服务产品都不便宜,希望一次采购能够带来比较长期的收益,所以产品是否能够持续使用起来也是我们关心的一个要素。
首先看Informatica的产品能力,他们提供的主要输出版本已

本文对比了Informatica和阿里云的Dataphin在数据仓库建设中的应用。Informatica在数据集成方面有多个版本,但可能造成用户困扰。而阿里云的Dataphin提供了数据虚拟化的一站式服务,更注重业务逻辑和数据资产化。作者建议企业在选择时考虑产品生态、服务和业务匹配度。
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