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2018最具活力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案提供商TOP100

2018-07-27 eNet&Ciweek/文乾

2018最具活力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案提供商TOP100
排名名稱iPoweriBrandiSite總分
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2百度97.8797.5388.3596.85
3阿里巴巴98.0291.7592.1496.18
4中國電信97.3395.6587.6196.02
5騰訊95.4697.1590.4595.30
6聯(lián)通大數(shù)據(jù)94.2394.7684.0793.32
7浪潮93.8294.3887.6493.31
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10創(chuàng)略科技92.7594.2286.0592.37
11神州信息91.6895.7988.3292.17
12銀聯(lián)商務(wù)90.4595.8087.0491.18
13GEO集奧聚合91.6695.2276.1890.82
14大唐電信91.8089.0386.4690.71
15東軟90.4294.5782.8190.49
16中科金財(cái)89.3294.0585.9189.93
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18亞信聯(lián)創(chuàng)89.9390.6084.8689.56
19海云數(shù)據(jù)88.3890.7594.8189.49
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21森華易騰89.1591.3287.5889.43
22熱云數(shù)據(jù)88.6692.8587.7589.41
23中興通訊90.6085.6187.8389.32
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25國雙科技88.2392.8786.7789.01
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53醫(yī)渡云科技87.2483.1079.5685.64
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57百分點(diǎn)84.7990.3678.2385.25
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67九次方大數(shù)據(jù)82.7382.3182.1882.59
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69賽思信安82.8080.6981.9582.29
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74匯納科技87.3084.7482.9386.35
75精碩科技81.8179.5281.6481.33
76四維圖新81.6079.1275.9580.54
77智慧足跡79.6180.8178.6679.75
78西安立人80.3477.3779.1379.62
79邁外迪網(wǎng)絡(luò)79.4181.1277.5379.56
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81春雨天下78.9480.1677.5579.04
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84飛友網(wǎng)絡(luò)78.7975.0978.4978.02
85每日互動(dòng)77.2680.0076.8777.77
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87軟通動(dòng)力76.9278.8275.9877.20
88曠視科技78.4572.1178.2377.16
89億點(diǎn)連接76.7278.5074.4476.85
90泰一數(shù)據(jù)76.8975.2677.9776.67
91樂融多源77.9571.3577.9476.63
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93樹熊網(wǎng)絡(luò)77.2173.9876.6576.51
94基調(diào)網(wǎng)絡(luò)77.0474.5576.2476.46
95博拉網(wǎng)絡(luò)76.7475.1077.1576.45
96南大通用75.5873.4584.1076.00
97天璣科技76.9972.4276.2075.99
98量子數(shù)聚76.2472.2577.3175.55
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2018《互聯(lián)網(wǎng)周刊》&eNet研究院選擇排行

根據(jù)軟件公司易安信(EMC Corporation)的報(bào)告顯示:預(yù)計(jì)到 2020 年,全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到約 40ZB(1ZB=10億TB)。數(shù)據(jù)作為永不枯竭的“金礦”,其對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的改造升級(jí)仍在持續(xù),未來20年內(nèi),全球?qū)⒂谐^50億人“聯(lián)網(wǎng)”,數(shù)據(jù)搜集、分析及監(jiān)控需求還會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。

“大數(shù)據(jù)”概念誕生已久,自工業(yè)革命開始,公司便一直在使用數(shù)據(jù)分析利潤和制定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。遺憾的是,許多公司正在打著“品牌重塑”的幌子進(jìn)行炒作,這也使得真正擁有熟練技術(shù)和相關(guān)能力的人才變得“奇貨可居”,分析和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的需求并未得到合理解決。

“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”

習(xí)近平總書記在 2017 年 12 月 8 號(hào)中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)(學(xué)習(xí)主題“審時(shí)度勢(shì)精心謀劃超前布局力爭主動(dòng),實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略加快建設(shè)數(shù)字中國”)時(shí)強(qiáng)調(diào),要構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì),加快建設(shè)數(shù)字中國,并明確提出“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”。

的確,大數(shù)據(jù)已不再僅僅是一種替代或選擇,而是必需品。數(shù)字內(nèi)容于當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境而言正處于巔峰期,其中包含大量關(guān)鍵和更新的信息,這使得每個(gè)企業(yè)的速度與響應(yīng)都至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)需要出色的技術(shù),以便在可控時(shí)間內(nèi)有效地處理大量數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)分類中,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)格式化以便于訪問并可用于分析,且以固定格式進(jìn)行存儲(chǔ);非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則不使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫模型,通常由文本,圖像,文件等數(shù)據(jù)組成,當(dāng)前我們所說的“數(shù)據(jù)捕捉”80%都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù);半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)不是在存儲(chǔ)庫中組織的,而是具有使其可訪問的相關(guān)信息。

從大數(shù)據(jù)中智能提取合理數(shù)據(jù)的能力仍然是許多行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),除了數(shù)據(jù)數(shù)量與種類的增加,數(shù)據(jù)流還可能與周期性峰值不匹配,突發(fā)的、非規(guī)律性的數(shù)據(jù)也難以管理。除此之外,存儲(chǔ)、分析、數(shù)據(jù)管理、共享、搜索、傳輸可視化甚至信息隱私都是大數(shù)據(jù)構(gòu)成的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。如果在分析大數(shù)據(jù)時(shí)能獲得更高的精準(zhǔn)度,降本增效問題便將不再是疑難。

雖然我國在電子商務(wù)、共享經(jīng)濟(jì)以及移動(dòng)支付等數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)中蓬勃發(fā)展,但大數(shù)據(jù)核心優(yōu)勢(shì)依舊欠缺,如何構(gòu)建自主可控的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)系統(tǒng),將其發(fā)展為新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施,不僅是決策層思考的問題,底層構(gòu)架更需要千萬企業(yè)主動(dòng)參與,探尋未知的力量。

大數(shù)據(jù)仍將持續(xù)且深遠(yuǎn)地影響企業(yè)業(yè)務(wù)開展

物聯(lián)網(wǎng)概念的出現(xiàn)和人工智能的發(fā)展簡化了大數(shù)據(jù)解決方案的實(shí)施,利用大數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以有效改善決策并提高效率;利用客戶數(shù)據(jù)、行為等優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)。另外,數(shù)據(jù)分析的主要目的之一是確定大量數(shù)據(jù)中的特定規(guī)律。這些趨勢(shì)可能成為通過引入新產(chǎn)品和服務(wù)獲得競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

今日頭條并非市場(chǎng)上第一個(gè)嘗試新聞推薦的應(yīng)用,但其利用大數(shù)據(jù)和智能算法,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)Facebook、微信等主流應(yīng)用用戶使用時(shí)長的趕超。當(dāng)今日頭條與微博賬戶綁定在一起時(shí),微博的用戶自標(biāo)簽、社交關(guān)系、社交行為、參與的群組、機(jī)型、使用時(shí)間等數(shù)據(jù)會(huì)在今日頭條賬戶中建立一個(gè)“興趣圖譜”,用戶的興趣分布會(huì)和微博記錄進(jìn)行匹配。

除此之外,今日頭條的新聞內(nèi)容則是通過對(duì)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息抓取再投送給用戶,這雖然大大增強(qiáng)了用戶粘性,但版權(quán)糾紛則時(shí)常出現(xiàn)。這也是大數(shù)據(jù)收集還未能解決的難點(diǎn)之一,但包括抖音、火山小視頻等“頭條系”的成功,無疑是對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展的極大肯定。

而對(duì)于邊界越來越模糊的營銷行業(yè)來說,傳統(tǒng)營銷模式也漸失良方。創(chuàng)略科技則通過對(duì)以往數(shù)據(jù)的挖掘,建立了可以為用戶智能分析的高級(jí)模型,以激活客戶的原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),幫助企業(yè)建立起標(biāo)準(zhǔn)化的用戶管理運(yùn)營機(jī)制,實(shí)現(xiàn)高效的用戶價(jià)值挖掘,并將AI真正引入營銷行業(yè)中,在營銷的數(shù)字化、智能化方面走出了自己的道路。

大數(shù)據(jù)也正在改造以智能為導(dǎo)向的制造業(yè)。海爾U+大數(shù)據(jù)平臺(tái)由大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)三大平臺(tái)構(gòu)成,積累了上千億海量用戶與網(wǎng)器交互數(shù)據(jù),能夠精準(zhǔn)的為用戶和設(shè)備畫像,更懂用戶,更懂設(shè)備。U+大數(shù)據(jù)平臺(tái)正在重新定義智能制造。

可預(yù)見的未來,機(jī)器傳感器收集的高質(zhì)量數(shù)據(jù)還可幫助制造商預(yù)測(cè)設(shè)備的故障率、簡化庫存管理并優(yōu)化工廠環(huán)境,與物聯(lián)網(wǎng)的疊加發(fā)展,則會(huì)讓制造商能夠與機(jī)器“交談”,通過大數(shù)據(jù)來減少計(jì)劃外設(shè)備的停機(jī)時(shí)間。

另外,人工智能的關(guān)鍵推動(dòng)因素是系統(tǒng)處理,從環(huán)境中不斷收集的大數(shù)據(jù)的知識(shí)和推理的能力正在諸多方面改變世界的運(yùn)行方式:Netflix使用大媒體收視率數(shù)據(jù)來推薦給用戶可能想要觀看的下一個(gè)節(jié)目;攜程正基于大數(shù)據(jù)幫助用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦及智能導(dǎo)購;而微博利用大量社交數(shù)據(jù)為你推薦潛在或可能認(rèn)識(shí)的朋友;自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)開始大量收集形式數(shù)據(jù),汽車正變得更聰明…… 

大數(shù)據(jù)與Hadoop

隨著企業(yè)行為的不斷拓展,大量數(shù)據(jù)依然在不斷形成。Hadoop是一個(gè)解決“大數(shù)據(jù)”的框架,2010年前后Hadoop逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)配置,該數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的,非結(jié)構(gòu)化的,也可以是半結(jié)構(gòu)化的。大量生成的復(fù)雜數(shù)據(jù)無法使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件和應(yīng)用程序進(jìn)行處理,因此,Hadoop便應(yīng)運(yùn)而生,它可以解決這些與數(shù)據(jù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)并發(fā)癥。

Hadoop是一個(gè)開源軟件框架,開源意味著免費(fèi),任何人都可以根據(jù)要求更改其源代碼。利用這一框架,我們可以在一組計(jì)算機(jī)上輕松處理和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),而無需繁瑣的工具和編程模型。如今,Hadoop已經(jīng)成為眾多大數(shù)據(jù)工程的首選解決方案。對(duì)于企業(yè)來說,Hadoop可以存儲(chǔ)和處理大量的交易歷史和實(shí)時(shí)客戶數(shù)據(jù),以確定市場(chǎng)中某一特定的基準(zhǔn),成為推動(dòng)業(yè)務(wù)決策的分析平臺(tái),所以,Hadoop仍將是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵解決方案之一。

大數(shù)據(jù)分析旨在揭示萬物背后隱藏的相關(guān)性、模式和規(guī)律,以當(dāng)前各行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用來看,雖然大數(shù)據(jù)前路依然充滿未知,但數(shù)據(jù)蠻荒期已經(jīng)渡過。

大好時(shí)機(jī)就在當(dāng)下。

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