大数据分析型产品对比之ODPS篇

BI开发

有了数据，就可以进行数据查询。ODPS提供了友好的UI界面能够让用户定义数据查询。并且可以通过简单的控件拖拽方式决定多个任务间的依赖关系，不在需要编写复杂的任务调度工具。这的确节省了我大量的时间。一旦任务失败，会有报警短信发给我，不用担心白天由于报表没产出，老板给我脸色看。

如果想尽快获取SQL查询结果，可以通过简单的配置获得ODPS提供的准实时查询能力。这个是ODPS内置的，不需要将数据迁移到其他产品中。当然，如果不满足于ODPS提供的数据实时处理能力，想借助RDS或者ADS完成更快速的交互式查询及多维分析，可以通过CDP，将ODPS中的数据导入到RDS中。我当时使用的是ADS，更加便捷，可以直接加载ODPS的数据。这些产品可以为企业决策提供提供更快速的数据支持。

在这方面，Redshift及Bigquery真的显得乏善可陈。虽然Redshift支持jdbc协议，可以对接多种BI分析工具。但shuju.aliyun.com中提供了非常多的BI工具及分析套件。之前有见过阿里巴巴内部的BI分析师使用这套产品。

数据挖掘及机器学习

随着业务的不断发展，很多用户已经不满足于简单的BI分析，想通过数据挖掘及机器学习算法完成更位复杂的数据业务，例如：广告，个性化推荐，用户分类等。但并不是每家企业都具备开发分布式算法的能力，ODPS上面的PAI算法平台有不少常用算法，例如分类，聚类，预测，甚至还有深度学习算法。比较特别的是，这些算法通过简单的拖拽动作就可以搞定，无需使用者介入枯燥的编程工作，降低操作使用门槛。我之前通过阿里云发布的沟通邮箱申请了试用：

更为重要的是，用户可以通过ODPS提供的MapReduce、扩展的MRR及Graph模型提供定制算法的能力，并可以将这些算法分享给其他人。

这方面我没深入了解过AWS及Google。之前听说过AWS的Amazon Machine Learning，只可惜看到售价就差点把我吓跑了，按照条数收费。第一次尝试处理4MB数据，收了25美金....然后，就没有然后了。虽然AmazonMachine Learning同样提供可视化的工具和向导，但看看定价，还是算了。