如果技术供应商很幸运，那么它可以定义一个时代。如果它不那么幸运，那么当原始的上市模式的增长潜力开始减弱之后，那个时代将继续将供应商定义为劣势。

具有讽刺意味的是，Cloudera Inc.只是在部分进入这个时代之后才取名。现在，我们处于大数据的云时代，但是Cloudera才刚刚开始解决这一拐点。同时，正如Wikibon在我们最近的市场研究中所讨论的那样，Cloudera与业界紧密联系的时代-基于Hadoop的大数据分析-开始类似于低增长的旧业务。

这是Wikibon的Peter Burris在最近的Big Data SV 2018活动中在SiliconANGLE Media的视频流工作室CUBE上讨论了这项研究以及Cloudera的前景：

Cloudera总部位于加利福尼亚州的帕洛阿尔托，是Hadoop早期商业化的主要供应商之一。在过去的几年中，它扩大了解决方案的覆盖范围，以满足全球企业客户的需求，从而使该公司的业务远远超出了核心市场。尽管它最近告诉Wikibon，它计划在接下来的几个季度中以托管的平台即服务或PaaS云产品的形式提供其所有解决方案，但目前仅提供一个。这只是其托管数据准备服务Cloudera Altus的测试版。

即使这项在Microsoft Azure和Amazon Web Services云中提供托管的提取转换转换加载功能的产品，也迟到了。这些提供商和其他提供商(例如IBM)已经在自己的公共云中提供了ETL和其他一系列数据集成PaaS产品。

当然，Cloudera具有强大的竞争优势，其中包括将继续建立的庞大的全球客户群，并将继续通过新功能，工具和解决方案加速器来为其提供服务。实际上，该供应商刚刚报告了在最近一个会计季度和年度中，与去年同期相比，收入，毛利率，客户收购和国际业务均大幅增长。

但是，Cloudera迄今为止成功的“土地扩张”增长策略可能会成为以下事实的受害者：中小型市场的新客户收购正涌向公共云替代方案。而且，由于来自AWS，Microsoft Azure，Google Cloud和其他公共云提供商的价格竞争，Cloudera的利润可能正在下滑。

但是，我们不要将Hadoop作为Cloudera的核心资产卖掉。 实际上，Hadoop仍然是大数据文件存储，批处理，非结构化数据优化，可查询的归档以及许多其他用例的关键。这些是其他较新的大数据分析技术(例如Spark，Kafka和TensorFlow)不适合的用途。

为了解决这些和其他核心用例，该公司围绕其市场领先的发行版构建了一个全面的产品组合Cloudera Enterprise Data Hub。作为基于Hadoop的分析，流，建模，治理，分类和工作负载管理的单一来源，Cloudera仍然是业界的重要力量。

但是仍然感觉Cloudera的路线图中缺少一些东西。在最新数据公布后，金融市场通过预测Cloudera的股价大幅下跌来记录这种不确定性。

Cloudera的故事缺少的是强劲的盈利能力和发展势头。在最近的一个财政季度和年度中，它仍然显示出重大的经营亏损，尽管与往年相比已经大大缩小了。但是，从数字中跳出来的是前景的疲软，净亏损徘徊，认购收入增长明显减速，经营现金流仍为负值。

要使Cloudera摆脱这种低迷，将需要什么?一个光明的希望是它对开发者社区的关注日益增长，该社区正在从他们的大数据构建下一代机器学习，深度学习和其他人工智能应用程序。

实际上，近年来，Cloudera积极地进入了数据科学管道工具领域，提供了Cloudera Data Science Workbench解决方案，并将其称为其增长最快的解决方案领域之一。但是，除非Cloudera开始解决企业从纯粹的人工机器学习开发转向更自动化的DevOps管道以使AI资产投入运营的趋势，否则这种增长可能不会持续。那场比赛也很晚。

打包的垂直解决方案是Cloudera收入持续增长的另一种可能性。它继续建立其渠道合作伙伴生态系统以应对这些机会。它已经在网络安全，金融服务，数据保护，医疗保健和基因组学等大数据分析应用程序中发挥了强大的作用，并且似乎正在扩大其在蓬勃发展的“物联网”边缘分析领域的影响力。但是，Cloudera利用这些由合作伙伴主导的机会的能力可能会因其传统的直销方向而受阻。

无论您如何看，Cloudera在这个新时代都很难找到自己的定位点。它最好的日子在后面吗?

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