当前，银行等大型企业纷纷喊出“去IOE”（IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储设备），尽管国产企业的产品尚不能满足大型企业核心系统的要求，但是必然会有大量新业务的IT系统采用国产品牌，旧有业务面临更新换代也会优先选择国内厂商。
数据库等底层设施不同于上层应用，更换成本较高，客户黏性很大，非万不得已不会进行替换，同时Hadoop这类新技术迭代速度快，需要后期维护。因此，各家公司都在大力开拓市场，跑马圈地。
新兴公司服务客户的方式类似，前期以产品为内核，用项目制的形式帮助企业搭建系统，后期每年收取20%的维护费。各家企业都在降低初装费，意图占据市场，靠后期维护费用收回成本。
巨头环伺的市场，大数据初创公司突围不易
在去IOE的趋势下，中国大型企业都在面临IT设备的更新换代，整个底层基础平台市场潜力巨大。新兴大数据公司利用其技术优势和初创公司的高效决策机制，迅速抢占一些市场份额，占据一席之地不成问题。
这类公司主要服务金融、电信、交通、电力等领域的大型企业，这些领域原本是传统集成商的地盘，因此新兴大数据公司不可避免地将与集成商正面竞争。华为、浪潮、亚信等公司之前主要是为大型企业提供硬件基础设施，近年看到大数据领域的巨大潜力，纷纷成立了大数据部门，为客户提供全套解决方案。
未来几年在底层基础平台领域诞生一家估值10亿美金的独角兽公司是可以预见的，但是这些大数据公司中出现类似Oracle这样的巨头公司可能性不大，基于以下几点：
第一， 产品同质化严重，市场竞争激烈
底层基础平台不同于上层应用，客户需求类似，产品很难体现出差异化优势。各家公司主要比拼产品性能的优劣，这种技术上的差异，新兴公司最初会占据一定优势，随着开源技术的普及，华为等公司会逐步赶上，技术的差距会逐步缩小。
这个市场并非全新市场，华为、浪潮、亚信等公司在这领域盘桓多年，新兴公司发展到一定程度，势必会侵入集成商的地盘。最近这段时间，星环科技和华为竞争非常激烈，价格战打得火热。
第二， 技术迭代更新快，长期保持技术领先不易
Hadoop诞生于2006年，Spark于2009年出现，2013年Hadoop已经发布2.0稳定版本，两种技术从诞生到成熟时间之短，令人震惊。在当今这个技术快速发展的时代，新兴大数据公司一方面要应对市场竞争，另一方面还要保持技术的领先地位，难度不小。
Hadoop等分布式架构颠覆了传统单机架构，很难说未来不会有新技术出现颠覆掉Hadoop。一旦大数据公司赖以生存的根基遭到颠覆，谋求转型势必困难重重，公司大概率会失败。不过目前Apache Hadoop社区运作良好，Hadoop经过这些年的改善优化，性能和稳定性上获得很大提升，Spark等新技术大多都会对接在Hadoop上面。未来几年这方面风险较小，毕竟技术发展到现在，独自造轮子的难度很大。
第三， 产品销售能力逊于传统巨头公司
企业级市场，产品销售能力将成为影响公司发展的重要因素。以Oracle为例，早年与Oracle竞争的Sybase和Informix，其技术实力不逊于Oracle，Informix的技术甚至领先于Oracle。这两家公司最后在竞争中出局，落得被收购的下场，主要是输在市场推广上，市场推广的失利直接影响到公司的技术革新，最后导致衰落。
在这方面，华为等传统巨头公司占据绝对优势，一方面他们与客户有长期合作关系，另一方面销售团队长期服务大型企业，经验丰富。
那么，什么样的公司有机会突围成功，成为中国的Oracle。
具备以下几点的公司机会最大。
第一， 开源心态有助于保持技术领先地位
以Hadoop为代表的开源技术正在改变世界，但开源和可持续盈利模式总是存在着一些矛盾，近期RethinkDB公司的倒闭值得警惕。国内专注Hadoop技术的公司效仿国外找到了一条盈利模式，但目前仍然存在一些风险。
公司要不要保持开源的心态，开放自己的技术给更多人使用？对大数据公司而言，技术是核心竞争力之一，特别是对于这些做基础平台的公司，开放技术无疑是削弱自身竞争优势，降低产品的附加值，减少公司的毛利，短期来看，开放技术会对公司的营收造成不良影响。