湖仓一体时代，数据库厂商如何在新旧势力较量中赢得客户？-28资讯网—

湖仓一体时代，数据库厂商如何在新旧势力较量中赢得客户？

2025-05-08 17:50:55 资讯 22观看

摘要随着生成式AI技术的迅猛发展，数据库市场正经历一场前所未有的变革，传统数据库厂商与新兴势力之间的较量愈发激烈。在这场技术风暴中，数据库厂商纷纷调整战略，力求更贴近企业客户的实际需求，尤其是在AI应用场景下的数据治理

随着生成式AI技术的迅猛发展，数据库市场正经历一场前所未有的变革，传统数据库厂商与新兴势力之间的较量愈发激烈。在这场技术风暴中，数据库厂商纷纷调整战略，力求更贴近企业客户的实际需求，尤其是在AI应用场景下的数据治理与分析。

以全球消费电子品牌安克创新为例，其数据团队曾面临数据治理的难题。原有数仓无法统一治理企业内部多个系统和应用的数据，导致团队大量时间被消耗在数据治理及DevOps落地上，无暇顾及更高价值的数据任务，如支持生成式AI的创新。为解决这一问题，安克创新选择了Databricks的云湖仓产品Delta Lake，实现了200TB数据的统一数据底座，并陆续采用Databricks的其他产品，如Unity Catalog实现表格式数据访问，MLflow实现AI应用自动化流程编排。这一转变使得安克创新数据团队得以探索大模型驱动下的代码检索、自动生成SQL、问答知识库等服务。

安克创新的选择背后，是云湖仓领域两大数据分析与智能服务提供商Databricks和Snowflake之间的激烈竞争。双方不仅在表引擎、分析引擎、实时计算引擎等关键技术组件上展开角逐，还在AI大模型自研、AI数据库层面展开激烈较量，以期抢占市场先机。这一竞争不仅推动了数据库技术的革新，也让企业客户得以加速享受新时代的技术红利。

回顾数据库技术的发展历程，从数据仓库到数据湖，再到如今的湖仓一体，每一步都伴随着技术的革新与市场的变革。数据仓库的出现满足了当时企业对结构化数据处理的需求，但随着大数据的兴起，传统数据仓库在处理非结构化数据时显得力不从心。数据湖概念的提出，旨在解决这一难题，但数据湖的实施和维护成本高昂，且需要与企业业务流程及数据分析工具深度集成才能实现其价值。因此，湖仓一体的概念应运而生，它结合了数据仓库和数据湖的优点，实现了数据的统一治理与分析。

在这场技术变革中，Databricks凭借其在Apache Spark、Delta Lake、MLflow等开源组件上的深厚积累，构建了相对完整的产品方案，并基于三方云平台将湖仓产品集成售卖。而Snowflake则以其存算分离的云数仓架构，赢得了大量企业客户的青睐。双方不仅在技术路径上存在差异，还在市场策略上展开了激烈的竞争。

近年来，随着企业应用场景逐步推进到以AIGC为核心的业务和应用中，AI大模型在企业的快速推进正客观促成湖仓相关领域的厂商展开竞赛。各股势力不仅频繁展开性能比拼，还通过技术收购整合、加大研发投入等方式，试图在市场中占据有利地位。企业客户在这场竞赛中成为直接受益者，得以享受更加高效、智能的数据治理与分析服务。

在中国市场，阿里云、华为云等云厂商以及星环科技、滴普科技、柏睿数据、偶数科技等创业厂商也在积极探索湖仓一体架构的技术与产品落地。这些厂商在品牌、产品技术、市场资源、客户基础、组织能力等方面各有优势，共同推动了中国数据库市场的繁荣发展。

然而，在这场激烈的竞争中，Databricks与Snowflake之间的较量尤为引人注目。双方不仅在市场份额上展开争夺，还在技术路线、产品功能等方面展开全面比拼。Databricks以流数据处理为出发点，向上扩展AI能力，向下打造湖仓一体架构，为客户提供优化的AI承载平台。而Snowflake则针对结构化数据的存储和分析进行了优化，并高度重视数据仓库的易用性和可扩展性。

随着生成式AI应用的出现，市场需求正在从数仓转向更有利于Databricks的湖仓技术。Databricks已经宣布有200多家客户从Snowflake迁移到其平台，其中包括8家头部大客户。双方之间的差距正在缩小，竞争愈发激烈。

在这场技术变革的浪潮中，数据库市场正经历着深刻的变革。传统数据库厂商与新兴势力之间的较量愈发激烈，双方都在积极寻求技术创新和市场突破。企业客户在这场竞赛中成为直接受益者，得以享受更加高效、智能的数据治理与分析服务。然而，对于客户而言，选择适合自身需求的数据库产品仍然是一个需要深入了解和谨慎决策的过程。

在这场数据库市场的变革中，各厂商都在积极调整战略，力求在激烈的市场竞争中占据有利地位。然而，无论技术路线如何变化，解决客户的业务问题始终是数据库厂商的核心使命。只有深入了解客户需求，提供高效、智能的数据治理与分析服务，才能在市场中立于不败之地。

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