国内比较好的大数据 公司有哪些 国内有哪些大数据公司?

作者&投稿:天绿 (若有异议请与网页底部的电邮联系)

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。


2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计

学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如
果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构: 云存储、分布式文件存储等。
数据处理:
自然语言处理(NLP,Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析:
 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:
分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity
grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and
Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一:采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的

数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除
此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户

来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二:导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这

些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三:统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通

的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于
MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四:挖掘
与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并
且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。



在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力。这里给大家整理一些国内大数据公司排名。(不考虑国外的,数据作为未来竞争的核心力量,使用国外的大数据平台是极度不安全的!)
1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的杠把子!
2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的)
3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。
4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。
大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

近年来中国的大数据行业蓬勃发展,目前国内的大数据公司可以分为两类,一类是已经获取大数据能力的公司,例如大家耳熟能详的百度、腾讯、阿里等互联网巨头,以及华为、中兴、浪潮等国内技术型领军企业。另一类是初创型大数据企业,他们具有自主研发的大数据系统,针对行业和市场的需求,为企业提供多元化的服务。
国内大数据主力阵营介绍:
1. 百度
百度的核心优势体现在海量海量数据,庞大的用户集群以及十多年的用户沉淀,以及在数据挖掘技术上的领先优势,以“百度指数”为代表,可以实时监测多维度用户行为数据。
2. 腾讯
基于QQ以及微信社交平台,腾讯拥有巨量的用户关系数据,以及基于此产生的社交数据,和用户属性数据,腾讯的数据主要服务于精准营销。
3. 阿里巴巴
淘宝、天猫、支付宝的巨大用户量让腾讯的拥有庞大的交易数据以及信用数据,用于实现平台之间数据的打通。
4.艾媒咨询
中国新经济产业第三方挖掘与分析机构,拥有自主研发的两大大数据系统——北极星应用统计分析平台,艾媒大数据舆情监控系统。相对于以上介绍的百度、阿里云、腾讯等大数据平台,艾媒不仅仅是单纯的提供数据监测服务,最核心的是提供深层次的行业数据分析研究服务。围绕着当下最关注的最前沿的行业热点,每年公开发布行业研究报告的超过1000多份,帮助用户实现市场趋势的捕捉和用户信息的洞察,精准把握行业发展现状与前景。

  • 腾讯、阿里、百度国内三大巨头公司都有大数据业务,比如腾讯大数据平台、阿里云等;

  • 还有各种BI数据平台,能提供数据解决方案的,也能提供比较好用的数据功能,有思迈特等传统BI,有BDP商业数据平台等轻型敏捷BI;

  • 数据可视化工具:国外有tableau等可视化软件,国内有BDP个人版、大数据魔镜等;

  • 还有各行各业的专业数据平台,比如金融有万得等等;



目前国内还没有专注大数据的大数据类型公司,要说比较好的大数据相关的职业,大公司肯定是比较好的,像腾讯、百度、网易、京东、阿里巴巴等,或者银行类的大数据分析部门,待遇都很不错,具体就得看你的造化和实力了。。。

国内综合实力最强的大数据公司有哪些?~

国内综合实力最强的大数据公司有:
1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3、百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据,并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
6、 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统,可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作,为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”,可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题,提升运营商ICT融合服务能力。
8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据,通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术,为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
9、中科曙光
中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解,并在多数据模块上并行执行,全面提高了复杂查询条件下的效率。
10、华胜天成
胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”,颇具创新,近期又与IBM达成战略合作关系,涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
值得一提的是,在初创公司当中探码科技是一匹黑马,擅长美国互联网前沿技术,崇尚硅谷创业模式,自主研发有核心技术,曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站,并在网络数据采集,大数据解析方面具有突出的能力,也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作,为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。

在本文中,整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业,它们有的是计算机或者互联网领域的巨头,有的则是刚刚创办不久的初创企业。大数据致店一把柒叁二零一泗贰五零,但它们有一个共同点,那就是它们都看到了大数据带来的大机会,并毫不犹豫地挺进了这个领域。

首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商,看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域,并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中?
大数据是比云计算还要新兴的一个术语,但是从(表一)中列举的一些公司不难发现,在业内,大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机,包括IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场;另外,很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中,如Cloudera、Clustrix等。但纵观国内大数据服务提供商市场,大数据这一概念,对国内企业来说或许还稍显陌生,在最具影响力的前30家企业中,国内企业几乎还是一片空白,相对来说,国内大数据起步较晚,但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海,并且发展态势良好,下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧!

国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。