大数据
大数据是什么意思
大数据是什么意思大数据（Big Data）大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。
大数据的主要特点为数据量大（V olume），数据类别复杂（V ariety），数据处理速度快（V elocity）和数据真实性高（V eracity），合起来被称为4V。
大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。
而且这庞大的数据之中，不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。
这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。
在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。
这就需要对大数据的处理速度要非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。
在大数据的大量复杂的数据之中，通常不仅仅包含真实的数据，一些虚假的数据也混杂其中。
这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除，利用真实的数据来分析得出真实的结果。
大数据分析（Big Data Analysis）大数据，表面上看就是大量复杂的数据，这些数据本身的价值并不高，但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后，却能从中提炼出很有价值的信息。
对大数据的分析，主要分为五个方面：可视化分析（Analytic Visualization）、数据挖掘算法（Date Mining Algorithms）、预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）、语义引擎（Semantic Engines）和数据质量管理（Data Quality Management）。
可视化分析是普通消费者常常可以见到的一种大数据分析结果的表现形式，比如说百度制作的“百度地图春节人口迁徙大数据”就是典型的案例之一。
可视化分析将大量复杂的数据自动转化成直观形象的图表，使其能够更加容易的被普通消费者所接受和理解。
数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算法事先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中，从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息。
什么是大数据？
什么是大数据？什么是大数据？大数据（Big Data）是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用常规的数据处理工具进行管理和处理。
这些数据通常以超过传统数据处理能力的速度，并展现出高度的多样性、复杂性和实时性。
大数据的处理需要借助于先进的数据分析和处理技术，以从中挖掘出有价值的信息和洞察力。
⒈大数据的特点⑴规模巨大：大数据所涉及的数据集合非常庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计算。
⑵多样性：大数据包含不同类型和来源的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
⑶实时性：大数据的速度很快，需要实时处理和分析，以快速反应市场变化和数据趋势。
⒉大数据的应用领域⑴企业管理和决策：大数据分析可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，优化产品设计和营销策略。
⑵社会公共管理：大数据可以用于城市交通管理、环境监测、智慧城市等领域，提高公共服务效率。
⑶医疗卫生：通过对大数据的分析，可以发现疾病的模式和趋势，帮助医生做出准确的诊断和预测治疗效果。
⑷金融行业：大数据分析可以用于风险评估、欺诈检测、个性化产品推荐等，提高金融机构的运营效率和风险管理能力。
⒊大数据的处理技术⑴数据采集与存储：包括数据抓取、数据清洗和数据存储等技术，确保数据的准确性和完整性。
⑵数据分析与挖掘：通过技术工具和算法，对大数据进行分析和挖掘，以发现数据中隐藏的模式和关联关系。
⑶可视化和报告：将分析结果以可视化的方式呈现，提供直观的数据展示和报告。
⑷机器学习和：通过机器学习和技术，对大数据进行预测和决策支持。
附件：本文档未涉及附件。
法律名词及注释：⒈数据隐私：保护个人数据不被未经授权的访问和使用。
⒉数据保护法：规定了个人数据的处理和保护规则。
⒊数据安全：保障数据不受损坏、丢失、泄露等威胁。
大数据是什么
大数据是什么大数据是指规模庞大、复杂多样、难以用传统数据处理方法进行管理和处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网交易等。
大数据具有三个主要特点：数据量大、数据速度快和数据类型多样。
数据量大是指大数据集合的数据量远远超过了传统数据库和数据处理系统的处理能力。
以互联网为例，每天产生的数据量以TB（千兆字节）甚至PB（百万兆字节）计算，这些数据包含了用户的搜索记录、社交媒体的评论、在线购物的交易记录等。
传统的数据处理方法已经无法有效处理如此庞大的数据量。
数据速度快是指大数据集合的数据更新速度非常快。
例如，金融行业需要实时监控市场变化，以做出及时的决策。
社交媒体需要实时分析用户的评论和行为，以提供个性化的推荐和广告。
这些实时的数据更新要求系统能够快速地处理和分析数据。
数据类型多样是指大数据集合包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指按照固定格式和模式组织的数据，例如关系型数据库中的表格数据。
半结构化数据是指有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据，例如XML文件、JSON数据等。
非结构化数据是指没有固定格式和模式的数据，例如文本、图象、音频和视频等。
大数据处理需要能够处理这些不同类型的数据。
大数据的价值在于对这些数据进行深入的分析和挖掘，从中发现隐藏的模式、趋势和关联性，以支持决策和创新。
大数据分析可以匡助企业发现市场机会、提高运营效率、优化产品设计、改善用户体验等。
例如，通过分析用户的购物记录和偏好，电商公司可以向用户提供个性化的推荐和优惠，提高销售额和客户满意度。
通过分析交通流量和道路状况，城市交通管理部门可以优化交通信号控制，减少交通拥堵和排放。
大数据的处理和分析需要借助于大数据技术和工具。
常用的大数据技术包括分布式存储系统（如Hadoop和Spark）、分布式计算框架（如MapReduce和Spark）、数据挖掘和机器学习算法、实时流处理系统（如Kafka和Storm）等。
什么是大数据？
什么是大数据？大数据是指以规模化、高速度和多样化的数据为基础，通过创新的分析方法和工具，用于提取价值、洞察信息并支持决策的一种数据处理技术。
大数据具有以下特点：数据量大、数据速度快、数据种类多、数据价值高。
一、大数据的定义与背景1.1 定义大数据是指采集、存储和分析庞大数据量的一种技术和方法。
1.2 背景随着互联网的发展，数据的产生呈现爆发式增长，传统的数据处理方法已无法满足对大规模数据的处理需求。
二、大数据的特征2.1 数据量大大数据的特征之一是数据量巨大，包括结构化数据和非结构化数据。
2.2 数据速度快大数据的特点之一是数据和流动速度非常快，需要实时或近实时处理。
2.3 数据种类多大数据的种类多样，包括文本、图片、视频等多种数据形式。
2.4 数据价值高大数据中蕴含着宝贵的信息和洞见，通过分析可以挖掘出对企业决策有益的信息。
三、大数据应用场景3.1 企业决策大数据可以协助企业进行市场调研、产品优化、运营管理等决策过程，提高决策的准确性和效率。
3.2 城市规划通过收集城市中各个领域的数据，如交通、气象、人口等，可以进行智慧城市的规划和管理。
3.3 金融风控大数据技术可以对金融数据进行风险分析，帮助金融机构进行风险管理和预防欺诈行为。
3.4 医疗健康通过分析大数据可以实现个性化医疗、疾病预测和精准治疗，提高医疗服务的质量和效率。
3.5大数据是的基础，通过分析大数据可以让机器学习、自然语言处理等技术更加准确和智能。
四、大数据的挑战与发展方向4.1 数据安全与隐私保护随着数据量的增加，数据的安全性和隐私保护愈发重要，需要加强安全技术的研究和应用。
4.2 技术挑战大数据的处理需要高效的分布式计算、数据挖掘和机器学习等技术的支持，需要不断发展和创新。
4.3 数据规范与标准大数据的应用需要建立统一的数据规范和标准，方便数据共享和交流。
附件：本文档涉及的附件包括：大数据应用案例分析、大数据处理工具介绍等相关资料。
大数据是什么
大数据是什么大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化数据（如关系数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、音频、视频等），并且具有高速度、高密度和高多样性的特点。
大数据的特点1. 体量巨大：大数据的数据量通常以TB（1TB=1024GB）或PB（1PB=1024TB）为单位，甚至更高。
2. 多样性：大数据可以包含来自各种来源和格式的数据，如传感器数据、社交媒体数据、图像和视频数据等。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时处理，以便及时获取有用的信息。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中收集的，具有较高的真实性和代表性。
5. 不确定性：大数据中的数据质量和准确性往往难以保证，需要进行数据清洗和预处理。
大数据的应用1. 商业决策：大数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，从而做出更明智的商业决策。
2. 金融风控：通过对大数据的分析，可以识别潜在的风险和欺诈行为，提高金融机构的风险管理能力。
3. 医疗健康：利用大数据分析技术，可以挖掘医疗数据中的潜在关联和模式，提高疾病诊断和治疗效果。
4. 智慧城市：通过对城市中各种传感器和设备产生的大数据进行分析，可以优化城市交通、能源利用和公共服务等方面的运行效率。
5. 社交媒体分析：大数据分析可以帮助企业了解用户在社交媒体上的行为和偏好，从而改进产品和服务。
6. 物流管理：通过对物流数据的分析，可以优化运输路线、减少物流成本，提高物流效率。
7. 科学研究：大数据分析在天文学、生物学、气象学等领域有着广泛的应用，帮助科学家发现新的规律和知识。
大数据的处理技术1. 数据采集：通过传感器、日志文件、网络爬虫等方式收集大数据。
2. 数据存储：使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或NoSQL数据库（如MongoDB）等技术进行大数据的存储。
大数据是什么
大数据是什么大数据是什么引言大数据是指规模庞大、结构多样、更新速度快的数据集合，它的处理和分析超出了传统数据库和数据处理软件的能力。
随着信息技术的发展，大数据逐渐成为企业和组织获取洞察力和实现业务增长的重要工具。
本文将详细介绍大数据的定义、特征、应用领域以及相关技术和挑战。
1.大数据的定义1.1 定义大数据是指规模超过传统数据库和数据处理软件处理能力的数据集合。
它具有三个主要特征：数据量大、数据类型多样、数据速度快。
大数据通常是由企业和组织内部数据、互联网数据和社交媒体数据等多个来源产生的。
1.2 特征1.2.1 数据量大大数据的主要特点之一是数据量巨大。
传统数据库和数据处理软件往往无法存储和处理大规模的数据集合。
大数据的出现使得企业和组织可以处理更多的数据，从而发现隐藏在海量数据中的有价值信息。
1.2.2 数据类型多样大数据集合中的数据类型多样，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是具有明确数据模式和格式的数据，如数据库中的表格数据。
非结构化数据是指无固定格式的数据，如文本、图像、视频等。
大数据的分析需要处理各种类型的数据，使得传统的数据处理技术变得不够高效。
1.2.3 数据速度快随着互联网和移动设备的普及，数据的速度越来越快。
例如，社交媒体每天产生大量的用户评论和分享内容。
大数据的处理需要及时获取和处理实时数据，以便及时更新和响应业务需求。
2.大数据的应用领域大数据的应用涵盖了各个领域和行业。
以下是几个典型的大数据应用领域：2.1 市场研究和营销利用大数据分析用户行为和消费喜好，帮助企业制定精确的市场营销策略。
通过对海量的社交媒体数据和消费者数据的分析，企业可以更好地了解市场趋势和消费者需求，提高销售和营销效益。
2.2 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用广泛。
通过对大量的病例数据和生物信息数据的分析，可以发现疾病的早期迹象、预测病情发展趋势，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
2.3 金融服务金融机构利用大数据分析客户行为、市场趋势和风险，提高风险管理、投资决策和反欺诈能力。
大数据是指什么
大数据是指什么大数据，这个词汇在当今时代已经变得耳熟能详，它指的是通过传统数据处理应用软件难以处理的大量、高速、多样化的数据集合。
大数据的概念不仅包括数据的规模，还涉及到数据的生成速度、多样性和价值。
以下是对大数据概念的详细解释：1. 大数据的规模：大数据的“大”字意味着数据的体量非常庞大，通常以TB（太字节）甚至PB（拍字节）为单位。
这些数据可能来源于各种渠道，如社交媒体、移动设备、传感器、交易记录等。
2. 数据生成的速度：大数据的生成速度非常快，几乎每时每刻都有新的数据产生。
例如，互联网用户在社交平台上发布的信息、在线交易系统产生的交易记录等，都在不断地产生新的数据。
3. 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。
这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂。
4. 数据的价值：虽然大数据包含了大量的信息，但并非所有的数据都是有价值的。
大数据的价值在于通过分析和挖掘这些数据，能够发现潜在的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。
5. 大数据处理技术：为了处理和分析大数据，需要采用一系列先进的技术，如分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘算法等。
这些技术能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
6. 大数据的应用：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业智能、健康医疗、金融分析、交通管理等。
通过大数据分析，企业和组织能够更好地理解客户需求、优化运营效率、预测市场趋势等。
7. 大数据的挑战：尽管大数据带来了巨大的潜力，但它也带来了一系列挑战，如数据隐私和安全问题、数据质量控制、人才短缺等。
这些挑战需要通过技术创新、政策制定和人才培养等方式来解决。
综上所述，大数据是一个多维度的概念，它涉及到数据的规模、速度、多样性、价值以及与之相关的技术和应用。
随着技术的发展和应用的深入，大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
大数据是什么
大数据是什么引言概述：随着科技的飞速发展，大数据成为了一个热门话题。
人们对于大数据的理解和应用越来越广泛。
本文将从五个大点出发，详细阐述大数据的定义、特点、应用领域、挑战和未来发展趋势。
正文内容：1. 大数据的定义：1.1 数据规模：大数据是指数据量巨大，无法使用常规的数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
1.2 数据速度：大数据的产生速度非常快，需要实时处理和分析。
1.3 数据多样性：大数据包含结构化数据和非结构化数据，如文本、图象、音频等。
2. 大数据的特点：2.1 数据价值：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，可以匡助企业做出更准确的决策。
2.2 数据来源：大数据来自各种渠道，如社交媒体、传感器、日志文件等。
2.3 数据质量：大数据的质量不一致，需要进行数据清洗和处理。
2.4 数据分析：大数据需要使用专业的数据分析工具和算法进行挖掘和分析。
2.5 隐私和安全：大数据的使用涉及到个人隐私和数据安全的问题，需要严格保护。
3. 大数据的应用领域：3.1 商业决策：大数据可以匡助企业分析市场趋势、消费者行为等，提供决策支持。
3.2 金融行业：大数据可以匡助银行和保险公司进行风险评估、反欺诈等工作。
3.3 医疗健康：大数据可以匡助医院分析患者数据，提供个性化的医疗服务。
3.4 城市管理：大数据可以匡助城市进行交通管理、环境监测等工作。
3.5 科学研究：大数据可以匡助科学家进行天文、地质、生物等领域的研究。
4. 大数据的挑战：4.1 数据存储和处理：大数据的存储和处理需要庞大的计算资源和存储空间。
4.2 数据质量和一致性：大数据的质量和一致性对于分析结果的准确性至关重要。
4.3 隐私和安全：大数据的使用涉及到个人隐私和数据安全的问题，需要加强保护。
4.4 技术人材：大数据的分析和应用需要专业的技术人材，人材供给不足。
5. 大数据的未来发展趋势：5.1 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用和发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一，大数据核心业态。
围绕数据生命周期、大数据关键技术和大数据核心业务所形成的一类业态，是我省抢占国内大数据产业发展制高点、培育大数据产业集聚和应用示范优势、建设国家级大数据产业试点示范区必须要重点发展的产业方向。
一是大数据存储。
重点是数据中心建设和运营。
充分发挥我省先天自然优势，大力发展数据中心建设和运营，吸引一批国家级、行业级、龙头企业数据中心集聚贵州，建设长江经济带数据基地和中国南方数据中心。
做好数据中心布局和建设，做大规模，做出特色，在全国形成比较优势。
代表企业包括三大运营商贵安数据中心（国家级数据中心）、富士康数据中心（国际领先绿色隧道数据中心）、华为数据中心（行业龙头级数据中心）、阿里巴巴数据中心（行业龙头级数据中心）等。
二是大数据采集。
是对电商数据、社交数据、电信运营商管道数据、社会化块数据等企业和社会数据进行专业采集、获取，并将数据资源商品化所形成的具体产业形态。
代表企业包括贵阳泛亚信通公司（城市WIFI基础设施和块数据采集）、贵州广电网络“云上无线”（城市WIFI基础设施）等。
三是大数据加工。
包括数据清洗、挖掘、脱敏、分析、建模和展示等大数据核心关键技术服务产业。
代表企业包括中软云上数据技术服务有限公司（数据分析）、贵阳大数据清洗基地（数据清洗、挖掘、脱敏等）、贵安西塔科技有限公司（数据挖掘、展示）等。
四是云平台建设和运营。
主要是对大数据云服务平台进行建设和运营的产业形态。
代表企业有云上贵州大数据产业发展有限公司（“云上贵州”系统平台建设运营）等。
五是大数据安全。
是从事数据安全、信息安全和云安全等服务的产业。
代表企业有贵州中电长城网际安全服务有限公司等。
六是大数据交换交易。
包括大数据交易、移动金融、众筹金融、大数据金融投资、大数据征信和大数据资产评估等，代表企业有贵阳大数据交易所（大数据交易）、贵阳大数据股权众筹交易所（大数据金融）、贵阳亿赞普科技有限公司（大数据贸易）、贵阳柯斯移动金融服务有限公司（大数据金融）等。
七是大数据教育培训。
主要是进行大数据专业人才培训和相关研发的业态。
代表企业有微软IT学院、甲骨文（贵州）OAEC人才产业基地、惠普全球业务服务中心（贵州）实训基地和西部（贵阳）新一代IT教育培训基地等。
第二，大数据关联业态。
一是智能终端。
重点发展智能手机和平板电脑等移动智能终端，服务器等网络设备，液晶面板等新型显示器件，互联网电视和教育多媒体机等家庭文化娱乐及视听产品终端，北斗终端设备、医疗健康电子、可穿戴设备和智能家电等智能终端产品，代表企业有富士康、以晴、振华、贵阳海信、中安永恒、航天艾柯思等。
差异化布局上下游产业链环节。
贵阳市重点做大智能电视、智能手机、可穿戴设备等产品规模，遵义市快速扩大智能手机、智能电视、平板电脑生产规模，贵安新区加快形成智能手机产业链集聚，毕节市加快推动北斗终端规模化生产，六盘水、黔东南、安顺等地加快发展产业链上下游配套产品。
二是集成电路。
包括芯片和集成电路设计、制造、封装测试三个子业态及支撑配套业态。
代表企业有振华、中科汉天下等。
下一步发展将重点依托中国电子信息产业集团（CEC），支持振华把已经基本完成设计的自主可控CPU芯片、核心交换芯片拿回贵州建设封装测试生产线，适时建设芯片制造生产线；抓住与高通、IBM等国际大企业合作发展芯片设计实验室等契机，争取将高通服务器芯片和IBM的China Power 1芯片生产基地早日落地贵州。
三是电子材料和元器件。
大力发展应用级专用芯片，重点加快扩大手机滤波和射频芯片、混合集成电路、光电传感器件、磁敏传感器件模块的生产规模，支持芯片设计、制造、封装和测试产业链的延伸。
代表企业有振华（专用芯片设计生产）、中科汉天下（手机专用滤波和射频芯片设计、制造、封装和测试）等。
四是呼叫中心。
呼叫中心在提供服务的同时，能够集聚、积累更多数据。
要坚持专业化、规模化、品牌化方向，着力在市场开拓、人才培养上下功夫，注意利用服务数据的积累，向产业链高端延伸，发展互联网营销、数据分析服务、高端售后等科技含量高、附加值大的呼叫外包业务。
重点打造黔中声谷、黔北务正道、毕节等呼叫基地，代表企业有华唐贵州服务外包有限公司（呼叫中心建设运营）、贵阳讯鸟云计算科技有限公司（呼叫中心建设运营）等。
五是精准营销。
发挥大数据对商业人群的精准画像功能，结合我省互联网精准营销职业培训方面的人才优势，发展面向全国的精准营销产业，重点打造百鸟河小镇大数据精准营销基地等。
六是软件外包。
借创客、“贵漂”涌入贵州的良好势头，针对贵州产业升级的迫切需求，积极推动软件服务外包、信息技术服务外包、众筹外包等技术密集型服务外包产业发展。
代表企业有翰凯斯智能制造（众筹外包、智能制造）、世纪恒通科技股份有限公司（移动互联网业务开发及手机信息服务）、遵义博文软件开发有限公司（移动软件开发服务）等。
七是电子商务。
依托贵州省电子商务示范基地、示范企业建设，创新电子商务服务及模式，加快电子商务与实体经济融合发展，重点推进农村电商、社区电商、行业电商和跨境电商加快发展。
农村电商，重点是推动“黔货出山”，把贵州农特产品卖出去。
代表企业有贵州农村信用联社“贵农云”、遵义市亿易通电子商务有限公司、贵州华夏中璟电子商务有限公司“中国农业云”、黔中生态茶交易中心等。
社区电商，充分依托城市“块数据”支撑，针对具有社区属性的用户在社区范围进行的交易行为，打造便捷、高效和低成本的社区在线销售业态。
代表企业有贵阳维诺德信息科技有限公司（“够近”社区电商服务）等。
行业电商，主要是围绕贵州特色行业和细分领域，大力培育一批本土垂直电商主体，形成旅游商品、健康医药产品、农特产品、汽配服务、家居装修等一批行业电商平台，代表企业有贵安亿象网络（汽配电商及线上到线下服务）、铜仁宅尚家居电商（家居电商服务）等。
跨境电商，主要依托三个综保区，通过电子商务平台、跨境物流和网上支付结算等手段，打造我省跨境电子商务贸易业态。
代表企业有贵州惠普国际产业园（跨境电商）、亿康贵安跨境电商公司（跨境电商）等。
八是互联网金融。
包括资金融通和互联网支付等业态，代表企业有贵州省中小企业服务中心的乾贷网（资金融通）、光大银行贵阳云缴费中心（互联网支付）、贵州云捷付技术有限公司（互联网支付）、贵安联云合付技术有限公司（互联网支付）等。
第三，大数据衍生业态。
主要是大数据在各行业、各领域的融合应用所衍生的业态，是大数据与相关领域主动融合发展的产物。
一是智慧健康。
代表企业有朗玛科技（与百度合作建设互联网医院）、贵州信邦集团（智慧医疗）、食品安全与营养（贵州）信息科技有限公司（食品安全云）等。
二是智慧物流。
重点构建跨行业、跨区域的物流信息公共服务系统平台，通过物流大数据平台，实现物流信息和供需信息的互通共享，优化物流资源配置效率。
在智能仓储、调配配送体系、物流调度、物流节奏控制、分仓存储智能化等细分领域加强大数据应用，打造智慧物流创新业态。
代表企业有贵阳货车帮科技有限公司（公路物流信息平台）、贵州司机宝科技有限公司（公路物流信息平台）、贵州天地汇物流科技有限公司（物流调度和智能仓储）等。
三是智慧旅游。
代表企业有运营全国性旅游云平台的太极智旅信息技术有限公司，运营区域性旅游云平台的贵州黄果树智慧旅游有限公司等。
四是智慧能源。
重点利用互联网和大数据分析技术，开展大数据能源分析及应用，推动能源市场化改革，构建分布式能源网络，促进我省能源产业低碳化、网络化、智能化发展，代表企业有贵州蜂能科技有限公司（面向绿色城市综合体的智能用电大数据服务平台）、贵州东方世纪科技股份有限公司（水电储能管理）等。
五是智慧矿山。
重点通过大数据手段提升贵州传统矿产生产优化控制水平、节能减排、安全生产监测管理和产品交易，代表企业有六盘水市梅安森科技有限公司（智慧矿山）、贵州汇通华城科技股份有限公司（电力需求侧管理）等。
六是智慧教育。
代表企业有贵州超星信息技术有限公司（数字图书馆）、贵州云航教育科技有限公司（在线教育培训）、贵阳高新翼云科技有限公司（在线教育培训）、京师励耘教育科技有限公司（在线教育培训）、贵州格林耐特科技有限公司（在线教育培训）等。
七是智慧地理信息。
主要包括北斗导航应用服务、空间地理信息服务等产业形态。
代表企业有众华原创（北斗卫星导航服务）等。
八是数字文化创意。
包括动漫产业、数字内容设计、数字音像、数字出版等业态。
代表企业有泰豪（动漫设计和数字内容产业）等。
九是智能制造。
依托航空航天、高端基础件等优势领域的骨干企业，将大数据、互联网、物联网等新一代信息技术与智能平行生产管控、制造执行系统等先进制造业技术手段相结合，打造数据驱动的智能工厂和数字化车间，支撑传统制造业向智能化制造、协同化设计、网络化营销转型，培育一批智能制造创新企业。
代表企业有振华新云（智能工厂）、航天电器（数字化车间）、华阳电器（协同设计）、黎阳航空（协同设计）、红林机械（网络化营销）等。