国产大数据平台产品主要包括以下几个类别：
1. 数据仓库产品：这类产品主要用于存储和管理大规模数据，提供数据查询、分析、挖掘等功能。国内知名的数据仓库产品有华为的GaussDB、阿里云的MaxCompute等。
2. 数据湖产品：这类产品主要用于存储和处理非结构化数据，如文本、图片、视频等。国内知名的数据湖产品有腾讯的T-Base、百度的Baidu Data Lake等。
3. 实时计算产品：这类产品主要用于处理实时数据流，如金融交易、物联网数据等。国内知名的实时计算产品有阿里云的Flink、腾讯的Tencent T-Matrix等。
4. 数据可视化工具：这类产品主要用于将数据分析结果以图表的形式展示出来，帮助用户理解和分析数据。国内知名的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
5. 数据质量管理工具：这类产品主要用于检测和修复数据质量问题，保证数据的质量和准确性。国内知名的数据质量管理工具有阿里云的DataWorks、腾讯的数据治理平台等。
6. 数据安全产品：这类产品主要用于保障数据的安全性，防止数据泄露和滥用。国内知名的数据安全产品有华为的SecEngine、神州数码的数据安全产品等。
7. 机器学习平台：这类产品主要用于构建、训练和部署机器学习模型，如预测、分类、聚类等。国内知名的机器学习平台有百度的PaddlePaddle、阿里巴巴的天池平台等。
8. 大数据治理平台：这类产品主要用于管理和维护大数据平台，包括数据源管理、数据质量监控、数据安全等。国内知名的大数据治理平台有华为的DGSP、腾讯的TDS等。
这些国产大数据平台产品在国内外市场都有一定的竞争力，但与国际巨头相比，仍存在一定的差距。国内企业需要加强自主研发，提高产品的技术含量和服务质量，以满足日益增长的大数据市场需求。
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