Тогда уж и Snowflake, в копилочку.
+1 за Exasol. К тому же, скоро на Россию выйдет отдельный человек.
Отличается от Вертики тем, что сам греет кэш. Скорость дисков не принципиальная. Но, насколько я понял, что в узле кластера хранится всего несколько сотен миллионов, максимум - несколько миллиардов записей. Да, и платная.
Из моих партнеров АТК консталтинг данным продуктом занимались.

Clickhouse - хорош для хранения и анализа логов. В общем, она изначально была для этого и предназначена.
GreenPlum - да, есть хорошие проекты. но если говорить про промышленное применение, то там поддержка нужна всё-таки, а она весьма не бесплатная.

С Уважением,
Георгий.

Бумбараш, партнеры рыли и внедряют. Рассказывали. Так как они смотрели несколько вышеуказанных платформ (кроме teradata), они их сравнивали и решили остановиться на exasol, как на оптимальном сочетании цена / требуемая функциональность. Но проекты больше по чековой аналитике / аналитика маркетинга, под другие задачи, возможно, лучше будет другая платформа.

Смотрю, даже подборку обучающих материалов сделали.

А что человек выходит - это инсайт :) но не в продакшен, это сейл.

С Уважением,
Георгий

Критик, вариант оценки по вакансиям - очень здравый. Но иногда на новом продукте можно неплохо заработать. Сейчас по snowflake спецов нет от слова совсем. А на западе - вполне себе востребованная технология, но у них и к облакам отношения другое. Так что на новой технологии можно иногда неплохо заработать.
Ну, если гос.сектор, то надо что-нибудь скрепное:
* Arenadata DB (ADB) – распределенная масштабируемая отказоустойчивая СУБД на базе аналитической массивно-параллельной системы с открытым исходным кодом Greenplum, адаптированная для российского использования и зарегистрированная в государственном реестре программ для ЭВМ;
* Arenadata Grid (ADG) — платформа вычислений в памяти, которая позволяет значительно ускорить приложения без необходимости замены существующих СУБД.
* Arenadata QuickMarts (ADQM) — кластерная колоночная система управления базами данных (СУБД) для быстрого анализа больших объёмов данных при одновременном снижении нагрузки на системы их хранения.

Однако, если технология стрельнет, то можно писать себе овергодов опыта и выгодно отличаться (для того же HR) от прочих кандидатов.
Да Excel, ясен пень. Чем больше систем указано, тем больше подозрений, что ничего из них толком не запущено.

Думаю, все зависит от задачи. Все-таки, МРР больше предназначена для ADWH / ODS, чем для "кладбища данных" / HDS. Кстати, согласно исследованиям, 68-73% данных, попадающих в хранилище, никогда не используются. Держать данные в "горячей" доступности - очень недешевое удовольствие, надо понимать зачем это нужно:

• Понятно зачем МРР (тот же Exasol) Ситимобайлу - надо знать, где какая машина, чтобы оперативно предложить подходящий подходящий вариант клиенту - выслать предложение таксистам недалеко от места вызова, или которые скоро закончат поездку в данном районе и предложить варианты клиенту, спрогнозировать спрос, оптимизировать логистику и распределение машин, рассчитать стоимость поездки и комиссионные.
  
• Понятно, зачем МРР Байде и прочим Тиндерам - показать варианты, основываясь на ряде совпадающих параметров / интересов и предыдущем опыте / рейтинге.
  
• Понятно, зачем МРР банкам: онлайн формирование персонализированных предложений (Next Best Offer), онлайн-скорринг, кредитный конвейер, система лояльности, выявление склонных к оттоку клиентов, возможно - решение части фродовых задач или тюнинг фрод-параметров.
  
• Понятно, зачем МРР крупным интернет-магазинам: помощь в формировании корзины, Next Best Offer "вам понравится / с этим товаром берут", лояльность, отток.
  

В принципе, МРР подошел бы и телекому, но они в последнее время, с развитием соответствующего инструментария, предпочитают онлайн-аналитику потоков данных и логов - оценка качества связи / линий / направления звонков / продолжительности звонка и т.д.

Я не очень понимаю, зачем МРР использовать для хранения дикого объёма исторических данных. А вот BigData для этого вполне подходит, так как стоимость хранения данных там сильно ниже.

Поэтому мы и видим подобное разделение - часть данных в BD (пусть будет, потом разберемся / HDS), часть - в быстрый ODS, который можно реализовать с помощью МРР-технологии.

С Уважением,
Георгий

Вполне может быть, кстати. Да, тоже интересно. Но, имхо, можно хранить много параметров (вместимость, есть ли детское кресло/кресла, можно ли брать на доставку грузов / еды, перевозит ли животных - хотя это копейки данных) и телематику - разгон/торможение, расход бензина, музыку в салоне и т.д., для оценки водителей и стилей вождения, отзывы пассажиров, их оценки и стоп-листы, чтобы подобрать "более комфортного" водителя. Но было бы интересно узнать "из первых рук".

С Уважением,
Георгий

1. Да, вижу движение в этой сторону. Вернее, вижу некое разделение: BD + песочницы для датасатанистов и ODS на МРР для оперативной отчетности и решений задач по оптимизации, в т.ч. многофакторной.
2. А по тут пока не видно ничего - в МРР обычно хранится индексированная структурированная информация, NoSQL тут каким боком?

Это да, и как раз решают вышеприведенные мной задачи, но видно было движение сначала в сторону Splunk, теперь - в сторону Clickhouse (хранение логов и часть онлайн аналитики по логам) + Greenplum / Аренадата для более глубокого анализа. Честно, не видел чтобы там транзакции хранились - это строго на Oracle, но потом поднимаются с МРР. Кстати, несколько участников плотно её занимались, Vovaka (как раз в телекоме - Йоте или МФ, точно не помню), ASCRUS...

С Уважением,
Георгий

мигель1, учить бизнес-пользователя SQL / MDX / DAX - бесполезно. Они-то и со своими непосредственными обязанностями не все справляются, а тут еще такая нагрузка. Да и не все технари, для них это тёмный лес. Поэтому и были придуманы Self-Service BI, чтобы инкапсулировать бизнес-пользователей от разработки, и при этом разгрузить ИТ и аналитический отделы. Но большинство SS BI не переваривает большой объём информации, они каждый раз БД дергают и работают со скоростью отклика от БД. Поэтому и была придумана связка - реляционная БД (быстро пишет, медленно извлекает) или витрины КХД - МРР (обычно в неё медленная запись, так как сразу строится индекс и данные хранятся уже индексируемые и быстроизвлекаемые) и сверху Self-Service BI для издевательств бизнес-пользователей. Ставить МРР "просто так", без вышеуказанных задач онлайн-оптимизации или построения оперативной аналитики - ну, не знаю... хотя, если платят, можно и поэкспериментировать

С Уважением,
Георгий

Главное - не учить DELETE, BULK INSERT и, возможно, DISTINCT COUNT Но тут такэ.... они же их достанут тогда своими хотелками. Я как раз и рассказываю сейчас про Дата Литераси - не просто так, а как выстроить корпоративную культуру массового распространения аналитики, про переход от аналитического отдела, который становится "бутылочным горлышком" и децентрализованной аналитики (Excel-анархии) до массового использования аналитики и демократизации данных. У нас на проекте за год 1700 аналитических приложений пользователи напаяли, большинство из них прошли сертификацию. Ни один партнёр, ни десять аналитических отделов с подобным объёмом работ бы не справилось - только обучение, институт наставничества, поиск "дата-звёздочек", работа с ними, их поддержка и обучение. Плюс разъяснительная работа про карты показателей, фиксирование ответственных за показатель, базы знаний показателей и расчетов, политики доступа к данным и много чего ещё. Ну и поддержка руководства.

С Уважением,
Георгий

Увы, если не будет задачи - никто не будет искать решение. Если есть одна учетная система, никто не будет делать хранилище - все будут данные из ERP дергать и потом Ёхелем ковырять. А вот когда систем несколько... а вот когда нужно хранить историю, а вот когда понадобится получать оперативную отчетность - ну, вы и сами знаете предпосылки к DWH. Следовательно, одна из важнейших задач - объяснить бизнесу, зачем им вообще эта аналитика (под которую нужно DHL / ETL и т.д.). Это очень важно - не пытаться отгрызть кусок от пирога, а сделать ВЕСЬ пирог больше, тогда всем хватит и еще останется. И чем больше в компании пользователей BI, в т.ч. гражданских аналитиков, то тем востребованнее весь стек BI / ETL / DWH / DataLake решений.

С Уважением,
Георгий