国内主要大数据厂商

概述

大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值密度低(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

目前国内大数据发展很快，但绝大部分都是基于开源生态圈展开的应用开发，很少有自主的独立技术，下面介绍下国内拥有独立自主技术的大数据厂商。

北京永洪科技：Yonghong Z-Suite

Yonghong在大数据、分布式计算、数据分析等领域具备核心竞争力、自主创新并拥有多项发明专利。Yonghong研发团队推出的商业智能平台Z-Suite，是由一系列基于MPP 架构的商业智能产品组成。

Z-Suite是探索式的商业智能产品，她具备丰富的数据分析能力。当用户访问数据应用的时候，如果看到商业活动的异常或者变化时，除了数据展现，我们更需要的是能够通过即席的、深入的分析以获取现象背后的深层次原因。基于Z-Suite，用户可以不断地与数据对话（Talk），深入分析信息(Analyze)，直到得到满意的答案。

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Database Computing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite 能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储(Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

GBase

GBase 是南大通用数据技术有限公司推出的自主品牌的数据库产品，GBase系列产

品包括：分析型数据库GBase 8a、分布式并行数据库集群GBase 8a Cluster、高速内存数据库GBase 8m/AltiBase、可视化商业智能GBaseBI、大型目录服务体系GBase 8d、硬加密安全数据库GBase 8s、数据抽取转换加载管理系统GBase ETL。

GBase内部使用的是Mysql的分布式数据仓库Infobright，所以也介绍下Infobright。

Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类)，

infobright 是基于mysql的，但不装mysql亦可，因为它本身就自带了一个。mysql 可以粗分为逻辑层和物理存储引擎，infobright主要实现的就是一个存储引擎，但因为它自身存储逻辑跟关系型数据库根本不同，所以，它不能像InnoDB那样直接作为插件挂接到mysql，它的逻辑层是mysql的逻辑层加上它自身的优化器。

Infobright优点：

1、高压缩比率，平均压缩比可达10：1，甚至可以达到40:1，我用infobright把3.1G 的数据存成不足300M。

2、列存储，即使数据量十分巨大，查询速度也很快。用于数据仓库，处理海量数据没一套可不行。

3、不需要建索引，就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放，每块有知识网格节点记录块内的统计信息，代替索引，加速搜索。

4、单一台服务器可以高效地读写30T数据。具有可扩展性，这里是指对于同样的查询，当数据量是10T时，它耗费的时间不应该比1T数据量时慢太多，基本是一个数量级内。

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状一、大数据的来源数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。2020年所产生的数据量是2009年的44倍。数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。二、行业术语 Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之

2020年大数据行业发展报告出炉

2020年大数据行业发展报告出炉马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势： 1.将会推出更多的分析工具随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具， MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实

国内有哪些大数据公司_最新中国大数据公司排名

国内有哪些大数据公司_最新中国大数据公司排名大数据简介大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。容量（V olume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；种类（Variety）：数据类型的多样性；速度（Velocity）：指获得数据的速度；可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值大数据结构分析大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。［7］大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果

中国最具影响力的SaaS软件企业百强榜单

中国最具影响力的SaaS软件企业百强榜单在国外，SaaS模式已经在全球得到了广泛认可，并得到大范围的普及和全面发展。提供SaaS服务产品的供应商主要有SAP、Oracle、Microsoft、Salesforce 和NetSuite等公司，并获得较大的成功。 SaaS在国际市场上的发展如火如荼，当然在国内市场也在持续升温。越来越多的中国企业客户也意识到了传统软件许可证模式的高价格和维护费用的问题，开始了解SaaS软件在节约人力和物力成本的优势，并开始试用或是正式使用这种模式。许多企业已经采用了SaaS，其中包括客户关系管理CRM、协作、销售自动化、生产和财务管理应用程序。目前国内市场主要的SaaS服务提供商包括八百客、中企开源、阿里软件、友商网、伟库网、金算盘、百会创造者、X-Tools等，另外中国电信、中国网通、神州数码等公司也在加入。以下是《互联网周刊》发布的在国内市场最具影响力的SaaS软件企业TOP100排行榜。

众所周知，SaaS是一种通过网络提供软件的模式，所有的服务都托管在云上，用户不用再购买软件，且无需对软件进行维护。现在，一个完整的企业web应用程序，可以在云上提供一个敏捷、统一的企业协作平台，就像打开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，向SaaS提供商租赁软件服务。SaaS可以帮助企业减少费用、管理硬件、网络和内部IT部门。同时，SaaS模式正在成为应用软件市场令人兴奋的发展趋势。随着产业竞争格局以及全球电子商务的蓬勃发展，中小企业一方面比大企业更需要借助信息化手段利用全球的市场、研发等资源实现快速发展；另一方面，又经常遇到资金短缺、技术人员少、业务变化快等困难，似乎很难找到适合自己的信息化模式，而SaaS 这种模式，可在一定程度上帮助中小企业多、快、好、省地解决其信息化建设的问题，而且SaaS绝不仅仅适用于中小型企业，所有规模的企业都可以从SaaS 中获利。当然，SaaS模式仍然面临很多问题，主要是安全顾虑以及数据需储存于公司外部等。虽然国内大多数SaaS企业目前已经积累了较为丰富的保障用户数据安全性的技术经验，但提供商品牌及诚信度在客户心中的地位，要靠提供商的精诚努力。就市场和技术层而言，随着网络基础设施越来越完备，未来几年，SaaS模式软件将成为企业应用的主流。下面是榜单中排名前10的企业及产品详细介绍： 1、微软SaaS软件

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

中国医院大数据排行榜

2015年，全国医院数量达到27587个，与上年相比，医院增加1727个。15个省份医院数量超过1000个，医院数量超过1500个的省份有五个，分别是四川、山东、江苏、河北和河南，这五个省份也是我国的人口大省。 2008-2015年中国医院数量增长趋势图数据来源：中商产业研究院整理 2008-2015年中国医院密集度（医院数量/人口总数）

数据来源：中商产业研究院整理 2015年中国医院数量超过1000个的省份排行

数据来源：中商产业研究院整理总体来看，我国医疗卫生资源总量不足、结构与布局不合理等问题依然突出。广东、上海、浙江等由于近年人口数量净流入，人均医院数量落后全国平均水平。广东省2005年常住人口规模9194万人，2015年常住人口数量达到1.085万人，近十年人口增长1655万人，与经济社会发展和人民群众日益增长的服务需求相比，医疗卫生资源总量相对不足，每8.2万人拥有1家医院。此外广西、江西、湖北、湖南、安徽、甘肃等由于经济发展历史欠账较多，医院资源也严重不足落后于全国平均水平。

数据来源：中商产业研究院整理随着国内城市规模的迅速膨胀，城市密度、体量与实际资源容量不匹配的矛盾进一步显现，市民在享受城市化带来的福利同时，也受到诸如看病难的困扰。在北京、上海、广州等特大城市，“看病难”的问题更为明显，甚至成为了“城市病”。北京大医院众多，医疗资源丰富，医院数量631家，近两年的北京市诊疗人次数据显示，每天约20万外地患者涌入北京，在各三级医院求医问药。如北京儿童医院，吸引大量外地患儿就医，医院门口每天都熙熙攘攘，成了交通拥堵的“重灾区”。上海医疗资源相对丰富，仍然面临看病难、看病贵的问题，排队时间长，与外地来沪就医人数过多、部分民众喜欢去大医院好医院有关。作为省会和外来人口居多的城市,广州的大医院“就医难”的情况亦特别突出。 2015年中国主要城市医院数量数据来源：中商产业研究院整理 “十三五”期间国家将深化医药卫生体制改革，着力完善城乡基层医疗服务体系，推动城乡基层医疗机构发展，形成大医院和基层卫生机构分工合作的分层就医格局，为广大城乡居民提供安全、有效、方便、价廉的医疗服务，让它成为群众接受便捷就医服务的首选，从而有效减轻大医院的压力。

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告中国产业信息网

什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。行业研究报告的构成一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。行业研究的主要任务：解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告【出版日期】2015年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【报告编号】R331187 报告目录：前言继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

中国大数据公司100强名单_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/f713043322.html, 中国大数据公司100强名单_光环大数据培训大数据年度盛会“2017中国大数据产业年会”在北京举行。会上，中国信息通信研究院、中国社科院信息化研究中心、新华网、中国大数据技术与应用联盟等4家单位共同发布了2017中国大数据企业总榜单以及政务、金融大数据应用等专项榜单。北京中联润通信息技术有限公司(以下简称“中联润通”)凭借在大数据技术、研发和应用等层面的明确规划、多年积累和成功实践，为大数据应用产业化贡献了具有高度可操作性的实施方案以及众多优秀案例，荣登“2017中国政务大数据企业TOP50排行榜”以及“2017中国大数据企业TOP100排行榜”两个榜单。据介绍，本次评估排行以关键价值驱动因素为分析起点，采用定性与定量相结合的方式，针对各企业单位的创新能力、产品成熟度、发展潜力、盈收能力、用户满意度、品牌感知等指标进行综合评判，构建价值评估体系，以其关键因素衡量企业的综合发展能力，是业界高度认可的权威榜单。 2009年成立以来，中联润通依托国家发改委互联网大数据分析中心云基地和国家信息中心“一带一路”大数据中心云基地的优势，坚持倡导数据驱动创新，将大数据定位为自身发展的战略高地。潜心探索，积极实践，重点布局政府、医疗、教育、旅游和工业等领域，形成了特色鲜明的差异化行业优势。目前，中联润通已在全国多个省市出色地实施了宏观经济分析、精准扶贫大数据、医疗大数据应用多个项目，此外，中联润通还积极发现和把握市场需求，不断创新，将人工智能、物联网等先进技术融入大数据，形成了一批大数据智慧应用，如智慧园区、智能停车等项目，旨在为客户提供更智能化的定制服务。据了解，中联润通将继续加大在大数据方面的技术投入，提升自身整体技术

中国十大idc公司排名

IDC业务：互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC，就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。介绍： IDC主机托管主要应用范围是网站发布、虚拟主机和电子商务等。比如网站发布，单位通过托管主机，从电信部门分配到互联网静态IP地址后，即可发布自己的www站点，将自己的产品或服务通过互联网广泛宣传；虚拟主机是单位通过托管主机，将自己主机的海量硬盘空间出租，为其他客户提供虚拟主机服务，使自己成为ICP服务提供商；电子商务是指单位通过托管主机，建立自己的电子商务系统，通过这个商业平台来为供应商、批发商、经销商和最终用户提供完善的服务。 · IDC 业务简介：主机, 服务器, 托管, 虚拟主机, 域名注册, 企业邮局、邮件系统, 增值服务, 主机托管, idc, 大型知识库, 会员管理, 系统集成, 虚拟主机, sql数据库, vpn虚拟专网, web 应用程序, 电子支付, 国际域名, 国内域名, 商业网站, 网页设计公司, web 服务, 后台管理, 邮件服务器, 网页设计模板. IDC：International Data Corporation （国际数据公司）是全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商。在IT领域的市场跟踪数据已经成为行业标准。IDC

于1982年正式在中国设立分支机构，是最早进入中国市场的全球著名的市场研究公司。 IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟其分销商、供应商、客户等?实施价值链管理的平台。 IDC有两个非常重要的显著特征：在网络中的位置和总的网络带宽容量，它构成了网络基础资源的一部分，就像骨干网、接入网一样，它提供了一种高端的数据传输(Data Delivery)的服务，提供高速接入的服务。 IDC起源于ICP对网络高速互联的需求，而且美国仍然处于世界领导者位置。在美国，运营商为了维护自身利益，将网络互联带宽设得很低，用户不得不在每个服务商处都放一台服务器。为了解决这个问题，IDC应运而生，保证客户托管的服务器从各个网络访问速度都没有瓶颈。四大特征： 07月25日报道：在今天举办的英特尔大数据论坛上，IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚表示，IDC定义了大数据的四大特征——海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。 “对用户最有意义的，就是大数据可通过处理和分析而被发掘出来的价值——无论是商业价值还是社会价值。”周震刚如此说道。周

中国大数据产业的痛点和困难

中国大数据产业的痛点和困难大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场

10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低

中国大数据产业主要分布地

中国大数据产业主要分布地我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。我国大数据区域分布图京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局；珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成

了大数据集聚发展的趋势；长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询

2017国内p2p理财公司排名前十名

2017国内p2p理财公司排名前十名 2017年国内前十名p2p理财公司排名情况怎样?2016年结束，2017年P2P理财平台的发展情况大家也是有目共睹，对于今年的p2p理财，你想好选择哪个平台继续投资理财了吗?要是还在纠结平台问题，小编这里给大家整理了一份2017年国内前十名p2p理财公司排名，可供参考。陆金所陆金所,全称上海陆家嘴国际金融资产交易市场股份有限公司,平安集团旗下成员,是中国最大的网络投融资平台之一,2011年9月在上海注册成立,注册资本金8.37亿元,总部设在国际金融中心上海陆家嘴。陆金所旗下网络投融资平台2012年3月正式上线运营,是中国平安集团打造的平台,lufax结合全球金融发展与互联网技术创新,在健全的风险管控体系基础上,为中小企业及个人客户提供专业、可信赖的投融资服务,帮助他们实现财富增值。截至2016年10月末,注册用户已逾2600万。陆金所p2p理财公司宜人贷宜人贷(NYSE:YRD)是中国在线金融服务平台,由宜信公司2012年推出。宜人贷通过互联网、大数据等科技手段,为中国城市白领人群提供信用借款咨询服务,并通过”宜人理财“在线平台为投资者提供理财咨询服务。2015年12月18日,宜人贷在美国纽交所成功上市,成为中国互联网金融海外上市第一股。宜人贷p2p理财公司团贷网

团贷网，让金融更简单!团贷网是北京光影侠数码科技股份有限公司(股票代码：831138)旗下全资子公司，成立于2011年，注册资金1.7亿，是一家专注于小微企业融资服务的互联网金融信息平台。团贷网依托高效的互联网信息发布渠道，以专业高效的金融服务，为数千家小微企业解决了资金需求，同时为网贷投资人搭建了一个便捷、高效、安全的p2p 投资理财平台。团贷网业务现在已覆盖中南地区、西南地区、华东地区、华北地区等多个城市。网络理财预期年化收益13%，还是很值得投资的。想要投资理财，点击注册! 团贷网p2p理财公司红岭创投红岭创投为红岭创投电子商务股份有限公司旗下的互联网金融服务平台，于2009年3月正式上线运营。红岭创投投资安全吗?作为国内成立最早的互联网金融服务平台之一，红岭创投不仅为社会闲散资金提供一个安全稳定的投资渠道，更致力于扶持中国实体经济发展，为小微企业解决融资难融资贵的难题。红岭创投p2p理财公司人人贷人人贷全称人人贷商务顾问(北京)有限公司,成立于2010年,是中国互联网金融领军企业,中国互联网百强企业,致力于提供品质化、专业化的个人金融服务。秉承着安全、专业、创新的宗旨,人人贷为个人搭建起可信赖的理财投资和信用借贷平台。人人贷是人人友信旗下的互联网金融平台,主打个人借贷。平台采用线上线下结合的模式,信息披露比较透明,会公布每季度的相关

“中国大数据企业50强”权威发布

“中国大数据企业50强”权威发布华云数据强势入围 8月3日，由工信部中国电子信息产业发展研究院主办，中国大数据产业生态联盟承办的“2018中国大数据产业生态大会”在京召开，会上发布了“中国大数据企业50强”，大数据、云计算独角兽企业华云数据凭借丰富的方案经验和领先的技术优势强势入围。 “2018中国大数据企业50强”评选，是从企业规模、研发投入、创新能力、应用案例、产品及方案成熟度、投资及发展潜力等不同维度设置评价指标的综合体系，覆盖到了中国大数据产生态链上的各个重要环节。荣获“2018中国大数据企业50强”殊荣的企业，将作为大数据产业发展的龙头企业，引领中国大数据产业的健康快速发展，为我国从数据大国向数据强国的迈进贡献中坚力量。华云数据获颁“2018中国大数据企业50强” （第二排右数第四位）实际上，在2018中国国际大数据产业博览会上，华云数据企业级大数据服务就曾荣获2018领先科技成果奖。凭借在大数据和云计算领域的领先技术及优势，华云数据进入了人民创投、人民网舆情数据中心联合发布的《中国大数据独角兽企业TOP20榜》。随着移动互联网的普及和工业互联网的发展，数据规模爆发式增长，大数据深刻改变着社会治理、经济发展和人民生活等多个领域，大数据创新创业风起云涌，大数据独角兽企业异军突起。近几年，凭借自主、安全、可控的云计算和大数据技术，华云数据集团在云计算、大数据领域硕果不断，拥有丰富的落地经验和实践案例。华云数据拥有从数据采集到数据分析、数据挖掘全线大数据解决方案，华云云计算平台可为整个大数据分析流程提供充分的支持。华云企业级大数据服务采用数据湖完整体系，以自动化形式从源系统中提取各种数据，将数据汇总加载至数据湖中，保障异构数据源能够快速、鲜活地流入数据湖。而数据湖存储则采用大规模数据分布式存储，可实现全省性周期及全类型数据的存储，企业可通过平台对数据进行管理、分析和挖掘、探索。

2014年大数据行业分析报告

2014年大数据行业分析报告 2014年9月

目录一、大数据的特征 (4) 1、大数据的定义 (4) 2、大数据的关键特征 (4) （1）海量化 (4) （2）多样化 (5) （3）快速化 (5) （4）价值化 (5) 3、大数据相关技术 (6) 4、大数据技术的价值 (7) 二、行业监管体制、主要法律法规及政策 (7) 1、行业主管部门及监管体制 (7) （1）行业主管部门 (7) （2）行业自律性组织 (8) 2、行业相关法律法规及政策 (8) 三、行业发展概况 (10) 1、大数据产业发展概况 (10) 四、行业周期性、季节性与区域性特点 (11) 五、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) （1）国家开始意识到大数据的战略价值 (12) （2）基于数据分析进行的企业管理经营效果明显 (12) （3）“云计算”和“大数据”后的数据分析需求大幅上升 (13) 2、不利因素 (13) （1）数据分析人才的缺乏 (13) （2）数据的归属权不清晰，制约着大数据的融合及发展 (14) （3）数据积累不足 (14) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (15)

六、行业规模 (15) 1、大数据市场发展概况及趋势 (15) 2、大数据技术在各行业的应用前景 (16) （1）电力行业 (16) （2）金融行业 (17) （3）交通行业 (18) 3、行业上下游产业关系 (19) （1）大数据行业与上游行业的关系 (19) （2）大数据行业与下游行业的关系 (20) 七、行业风险特征 (20) 1、市场风险 (20) 2、技术更新风险 (20) 3、数据安全风险 (21)

2017中国大数据发展报告

2017中国大数据发展报告近期，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》。该报告基于国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条数据，对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、产业发展等多个维度进行全面分析，是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告。产业与投资成地方省市大数据发展短板该报告首次引入大数据发展指数，从政策环境、人才状况、投资热度、创新创业、产业发展和网民信心六个维度对国内31个省(自治区、直辖市)大数据发展水平进行量化评估。评估结果显示，2016年中国大数据发展指数平均仅为47.15，总体仍处于起步阶段。北京、广东、上海大数据发展位居前三，其次是东部沿海省份江苏、浙江和山东，贵州、重庆和四川因为政策引领而异军突起，进入了前十。从衡量指标来看，投资热度低和产业发展不足则是当前地方大数据发展的突出短板。大数据管理机制初步形成如果说2015年是大数据政策顶层设计年，那么2016年

是大数据政策细化落地年，国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。大数据政策从全面、总体规划逐渐向各大行业，各细分领域延伸。本报告分析了最受民众关注的十大政策。其中，《大数据产业发展规划(2016-2020)》影响力最为广泛，关注度高达92.11。 2016年，贵州、浙江、广东等一些地方省市也纷纷出台大数据政策举措，促进当地大数据产业发展，例如，贵州省通过我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》。但有意思的是，数据显示，网民认为北京、上海等地大数据发展政策差强人意。以《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020)》为例，网民指出该文件中明确了各项任务的责任单位，几乎囊括所有北京市直机关和各区政府，虽然责任明确，但却可能进一步加剧“条块分割”和“碎片化治理”问题，使得“数据孤岛”问题进一步凸显，违背大数据治理初衷。报告指出，得益于政策红利及众多外部利好因素的推动，我国已经积累了一定的大数据管理经验，探索出具有地方特色的大数据运营管理机制。过半大数据创业公司处于发展早期报告披露，2015年前三季度，大数据领域双创(创业创

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日目录一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一：大数据概述 1.1大数据的定义大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2