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计算机行业大数据系列(二):数据仓库深度分析,从Snowflake快速崛起深度解析数仓竞争要素.docx
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计算机行业大数据系列(二):数据仓库深度分析,从Snowflake快速崛起深度解析数仓竞争要素.docx
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正文目录
一、 分析需求增长促数仓快速发展 .....................................6
1、 分析需求涌现:从数据库到数据仓库 ................................6
2、 数仓核心功能一:多源数据汇集,打破数据孤岛 ......................6
3、 数仓核心功能二:通过数据分层解耦合,实现业务与分析分离 ..........9
4、 实时分析需求快速增长,从离线数仓到实时数仓 .....................10
5、 实时数仓架构演进:从 Lambda 到 Kappa、从集中式到云原生 ........11
二、 国外市场新老玩家各具优势,国内市场云厂商占据主导 ..............13
1、 数仓作为技术底座,有望受益于 BI 需求增长 ........................13
2、 海外市场:新老玩家角逐激烈,同质化较高,以分析能力与生态建设为重
要发力方向.........................................................14
3、 国内市场:与海外厂商差距缩小,云厂商占据主导 ...................19
三、 颠覆传统数据仓库市场的 Snowflake.......................................................25
1、 从算储分离技术创新和业务创新看 Snowflake 崛起...................25
2、 以数仓为核心,不断扩大功能边界.................................26
3、 架构创新:横跨三大公有云,算储解耦.............................26
4、 商业创新:算储分离下,实现单独、弹性计费 .......................27
5、 成本优势:Snowflake 存储资源价格优势明显 .......................28
6、 财务与业务分析:营收亮眼,规模效应加强,客户留存能力较强 .......29
四、 Snowflake 核心竞争优势及发展启示:高性能、三方身份、网络生态圈 32
1、 高性能是数仓重要指标...........................................32
2、 专注于数仓的第三方身份更易受客户青睐...........................32
3、 依托网络效应构筑生态护城河.....................................33
4、 增长看点一:数据量爆发式增长下,数仓需求快速增长 ...............34
5、 增长看点二:以数仓为核,向 BI 融合...............................35
6、 增长看点三:数据交易供增量,强化平台变现能力 ...................36
7、 增长看点四:与微软和英伟达合作,共同构建 AI 大模型解决方案 ......37
风险提示...........................................................38
图表目录
图 1:数据仓将多源数据聚合并进行价值挖掘 ............................7
图 2:事实表与维度表示意图 ..........................................9
图 3:星型模型与雪花模型示意图 ......................................9
图 4:常见的数据分层架构(数据分层:对数据进行层层加工) ...........10
图 5:实时数仓分层架构图 ...........................................11
图 6:Lambda 架构 vs Kappa 架构....................................12
图 7:Snowflake 算储分离架构 .......................................13
图 8:数仓市场活跃度地图 ...........................................14
图 9:全球数据仓库及 BI 市场规模(亿美元) ..........................14
图 10:Snowflake 前期客户数保持快速增长 ............................15
图 11:Azure Synapse 架构与 Snowflake 类似..........................16
图 12:Microsoft Azure 云数据生态系统成熟度高,集数据存储、分析、可视化
等功能于一体.......................................................16
图 13:AWS Redshift 主架构采用 MPP,数据存储在计算节点中 ..........17
图 14:Google BigQuery 架构 ........................................18
图 15:IDC 预计 2021-2026 年中国大数据市场规模将翻倍增长............19
图 16:2023-2027 年我国数据仓库软件市场规模预测 ....................19
图 17:星环科技 2016 年进入 Gartner 数据仓库及数据管理解决方案魔力象限
(左图);阿里、腾讯 2022 年位列 Gartner 云数据库管理方案魔力象限中(右
图)...............................................................20
图 18:我国数据仓库软件市场厂商份额——本地部署模式,2022H2 .............20
图 19:我国数据仓库软件市场厂商份额——公有云模式,2022H2.................20
图 20:AnalyticDB 架构 .............................................21
图 21:AnalyticDB 在 TPC-DS 性能测试中排名第一 .....................21
图 22:GaussDB(DWS)实时数据分析流程 .............................22
图 23:华为云 FusionInsight 智能数据湖方案围绕数据周期建立 ...........22
图 24:腾讯云数据仓库 PostgreSQL 架构未实现存算分离:存储和计算都在
Segment 节点上进行................................................23
图 25:PostgreSQL 应用场景之辅助经营分析决策.......................23
图 26:PostgreSQL 应用场景之海量日志分析...........................24
图 27:公司技术框架从基于开源逐渐演进至高度自研 ....................25
图 28:snowflake 在 3 年内为客户创造 612%的 ROI ......................................25
图 29:2021 年 Snowflake 成功升级为云 DBMS 的领导者 ................26
图 30:Snowflake 平台的演化:从单一软件到生态系统的初步蜕变 ........26
图 31:Snowflake 的平台部署在全球 22 个地区 .........................27
图 32:Snowflake 的云数据平台建立在三大公有云之上,云原生架构中层级分
明.................................................................27
图 33:Snowflake 实现资源弹性计费 ..................................28
图 34:营收规模扩大,产品收入贡献绝大部分营收 ......................30
图 35:净利率,毛利率稳步提升 ......................................30
图 36:第三方云服务成本占据高比例营业成本 ..........................30
图 37:计算机三费费率大体呈下降趋势 ................................30
图 38:剩余履约合同(RPO)增速快,收入增长可见度高 ..................30
图 39:客户营收规模分布:受大型企业及小规模营收企业青睐 ............31
图 40:Snowflake 净收入留存率优异 ..................................31
图 41:Snowflake 总客户数不断增长 ..................................31
图 42:大客户粘性持续增强 ..........................................31
图 43:Snowflake 命令执行时间标准差较小,性能稳定 ..................32
图 44:Gigaom 部分测试结果,Snowflake 性能表现优异 .................32
图 45:企业的“多云”策略 ..............................................33
图 46:55%的企业表明使用≥2 种公有云服务 ...........................33
图 47:2020 年 2 月-7 月,Snowflake 账户之间的数据共享情况 ...........34
图 48:Snowflake 扩大生态合作伙伴圈 ................................34
图 49:全球数据圈每年规模 ..........................................34
图 50:企业成为数据使用的主要场合 ..................................35
图 51:Snowflake 客户中,营收小于 100 万美元的小规模客户比例较低 ....35
图 52:简化 BI 架构:数据仓库是承上启下的中枢 .......................36
图 53:Snowflake 是数据与 BI 门户间的桥梁 ...........................36
图 54:目前 Snowflake Marketplace 平台已经汇聚大量数据提供商 ........37
图 55:固定月费模式 ................................................37
图 56:按次收费模式 ................................................37
图 57:英伟达 NeMO 产品框架 .......................................38
表 1:数据库和数据仓库的比较 ........................................6
表 2:数据仓库架构设计 ..............................................7
表 3:MOLAP、ROLAP、HOLAP 详解 ..................................8
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omygodvv
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