柏睿数据位列IDC MarketScape实时湖仓市场主要厂商类别

• 未来 12 个月，选择外部合作来构建数据管理服务的企业比例将从 58%快速增长至 85%。数据量的快速增长、对数据管理需求的升级以及技术架构复杂度和独立开发成本的上升，都推动企业开始越来越多地考虑湖仓一体的管理解决方案。同时，多模数据管理、实时化将会是数据管理服务演进的两个重要方向。

  
  

• 实时湖仓是支撑企业企业数字化转型、发展新质生产力的统一数据底座，可以缩短数据流通和价值挖掘流程。金融、互联网、制造、能源、零售、供应链管理将在未来五年完成大规模落地。
  

• 此次研究对13家典型的实时湖仓厂商进行了评估，厂商类型覆盖互联网厂商、云服务厂商、大数据厂商等。柏睿数据在"IDC MarketScape: 中国实时湖仓市场2024 年厂商评估"中位列主要厂商类别。
  

• 建议技术买家尽快加强数据的实时处理能力，数据实时处理需求将会迅速增加；选择具备统一元数据、血缘分析能力的厂商，这将更有利于后续的数据治理和数据分析工作。

  
  

柏睿数据Rapids Lakehouse流式湖仓是统一的数据集成、数据湖、数据仓库的数据管理平台，结合ML/AI技术，为企业提供海量多模数据实时分析能力，帮助客户提升业务能力和行业领导力。作为柏睿产品体系中的核心组成部分，Rapids Lakehouse充分发挥了柏睿全内存分布式数据库的性能优势，并实现了对流式数据和非结构化数据的全面支持，同时该平台还提供了AI函数，能够与主流AI 框架衔接，实现对数据价值的赋能。

IDC认为，Rapids Lakehouse核心优势在于高性能数据管理：基于柏睿数据自研的全内存分布式数据库 RapidsDB 的性能优势，可实现数据的高性能处理和分析。

此前，柏睿数据位居IDC《湖仓一体数据平台技术能力评估报告，2023》主要厂商类别；同时作为实时数据管理技术领域典型厂商，入选Gartner《2023年中国数据、分析与人工智能技术成熟度曲线报告》。Rapids Lakehouse屡获权威认可，充分彰显了柏睿数据在湖仓一体领域的技术实力和独特优势。

实际上，相较于同类产品，柏睿数据Rapids Lakehouse流式湖仓不仅具备高性能分布式SQL引擎、20+多源异构数据接入、统一存储、统一元数据、统一访问、安全可靠等全面的功能，还具备诸多优势价值。

• 海量实时：PB级规模多模数据存储，T+0实时在线分析，数据长期归档和复用。

• 流批兼顾：流处理吞吐量超Spark 40%，延迟低28% ，离线同步速率超20万TPS，CDC平均时延低于4s。

• 智能场景应用：基于AI算法集成、机器学习、深度学习等10余种算法，满足离线、流式、交互式分析等多场景应用。

• 高扩展性：计算与存储采用分布式架构，可实现数百节点的横向扩展，支持在线扩容和节点替换，业务不中断。

  
  

• 开放兼容：集群、虚拟化、容器化多种部署模式，兼容多种软硬件与开源数据生态，支持多语言Open API，更易集成。

• 组装化：可提供一体化湖仓方案的同时，提供组装化产品解决方案，保护客户即有投资、成本控制、支持同行业生态合作。

• 湖内治理：在为客户提供全保真、可管理、可追溯的数据基础上，可为客户提供湖内数据治理以及特征库建设，满足客户数据分析准备与具有行业特征的机器学习训练需求。

  
  

在数据要素安全流通和赋能新兴业务场景等目标的持续推动下，中国实时湖仓解决方案将成为数据库技术重要的发展趋势。正如IDC 中国新兴科技研究组高级分析师李浩然所指出的，湖仓、实时成为用户建设、更新数据平台最关心的方向。

关于IDC MarketScape：

IDC MarketScape厂商评估模型旨在为特定市场中信息和通信技术（ICT）厂商的竞争力提供一个概述。研究方法采用严格的定性和定量的标准的评分方法，以单一的图形说明每个厂商在特定市场中的位置。IDC MarketScape提供了一个清晰的框架，在其中可以对IT和信息通信技术厂商的产品、服务、能力和策略以及当前和未来的市场成功因素进行有意义的比较。该框架还为技术买家提供了针对当前或潜在厂商的360度优劣势评估，为技术买家提供参考。