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Cloudera和Hortonworks是两家专注于工业领域的大数据平台供应商，于2018年10月宣布合并．2019年1月，两家公司完成了合并。新公司将保留Cloudera的名称，并将继续在纽约证交所以Cloudera股票代码CLDR进行交易。这是Hadoop/大数据市场上最大的三家公司中的两家的合并;第三家公司MapR仍为私人所有。
新的竞争格局
188. Bet. Com 多年来，LNS一直认为云和大数据分析是IIoT平台的核心组件，这使得Hadoop成为实现工业物联网(IIoT)承诺的关键。回到2016年，我们说过没有任何一个供应商可以做到交付了完整的平台，它将由提供商的生态系统交付当时的生态系统处于非常不稳定的状态。从那时起，市场已经发生了很大的变化——AWS和微软Azure主导了大数据和工业分析市场，而IIoT平台如PTC ThingWorx而且西门子Mindsphere正在演变为工业物联网的开发平台。
新的Cloudera需要与这些竞争对手较量，尤其是AWS和Azure。与工业物联网行业的许多其他领域一样，这些潜在竞争对手之间也存在合作:Hortonworks与PTC和HPE建立了良好的战略合作伙伴关系，这些关系不会消失。微软的Azure框架下的特定于hadoop的产品是由Hortonworks该协议于2018年续签了三年。微软有可能决定在未来几年内从Hortonworks转向完全开源版本的产品，以消除对直接竞争对手的依赖，尽管微软没有表示他们会走这条路。我们预计，新Cloudera与大规模云和工业物联网供应商之间将继续存在“合作竞争”——至少目前是这样。
新合并的公司有很多值得喜欢的地方。这个市场已经相当成熟，当然，除去一个主要的竞争对手将允许新的Cloudera控制大部分的市场。这也将使该公司在定价解决方案方面拥有更大的回旋余地，并有可能减少公司在销售和营销方面的整体支出，使其更接近盈利(两家公司在2018年前三个季度都报告了亏损)。此外，该公告还对Cloudera进行了重新定位，其主要信息从“为云优化的机器学习和分析平台”演变为“企业数据云”。这是对他们意图的有力澄清，并将他们明确置于AWS/Azure市场。
产品及服务
该公司已经发布了一些关于其产品意图的细节。例如，该公司将在多个云供应商和私人企业数据中心提供开源Hadoop平台和服务，显然是试图通过为客户提供更多选择来区别于AWS和Azure。此外，Cloudera现在正在谈论全方位的产品，涵盖企业“从边缘到人工智能(AI)”。他们的目标显然是为工业公司的大数据和分析需求提供解决方案，有些人可能会认为这是一个“大胆的大目标”。
未来的巨大挑战
然而，故事还没有结束。虽然Cloudera从来都不是边缘计算或分析市场的竞争对手(该市场已经产生了大量热门初创公司)，但Hortonworks有一个成熟的产品，在这个市场上具有竞争力:Hortonworks数据流。新的Cloudera正在抢占企业数据的这一部分，我们需要看看他们如何集成这些产品。目前还不清楚“全堆栈”方法如何与企业购买和使用大数据、分析平台和应用程序相匹配。为了取得长期的成功，Cloudera必须从传统的买家(企业内部的数据科学团队)转向这些公司内部的产业转型领导者，并在Edge和其他领域追求项目。
该公司也有机会围绕数据模型和类型构建强大的集成故事，以及他们的产品如何将数据(以及从数据中获得的情报)整合在一起，以提供独特的优势。我们相信，Hortonwork在Edge的经验与Cloudera的优势相结合，可以提供跨平台的统一元数据，并促进跨不同数据源和流的共享数据模型。
新公司必须清楚地回答一些基本问题，比如——
- 一个公司如何处理他们的遗留数据、下一代结构化数据和工厂生产的时间序列数据?
- 公司应该如何将这些数据与传统的大数据存储结合起来，以实现价值最大化，构建环境并获得新的洞察力?
- 在这些情况下，Cloudera的人工智能和机器学习(ML)技术的适当用途是什么?
Cloudera必须加强和扩展他们现有的用例，以促进对这种新的数据使用模型的理解。
给用户的建议
对于考虑大数据项目的工业公司来说，新的Cloudera企业数据云值得仔细研究。正如我们之前所建议的，工业公司必须在整个企业范围内定义一个公共数据模型;它是开发支持工业转型的操作架构的最关键步骤之一．工业企业必须回答的一个大问题是，他们的大数据平台和产品是否只会归为数据科学团队运营的项目，还是会扩展到不同的运营、业务和工程角色。
