未来五年 云计算将成大数据业务发展核心因素
作者：佚名
出处 : 比特网
&&& 现如今，管理者们几乎每天都不可避免的会看到诸如“”或“服务”这样的字眼。为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，这些业务决策将产生真正的结果，无论这些结果是帮助增加企业的营收，留住客户还是提高产品的质量。而大分析项目则是实现这些目标的关键因素。
　　公司将大数据定义为“企业从各种来源所收集的大量数据，包括来自企业应用程序/的交易数据、社交媒体数据、移动设备数据，非结构化数据/文档，机器生成的数据等等。”IDG称：各种各样的高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。“
　　大数据使企业能够更深入地了解自己的业务，并实时制定战略决策。事实上，据IDG 的《大数据和分析调研报告》称：有1/3的受访者表示，由于他们的所在企业实施了大数据项目，使得其决策质量得到了提高，有助于更好地进行规划和预测。
　　但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的。第一大挑战是海量的数据量和传输速度。实时变化的海量数据意味着企业现有的工具和方法都将不再奏效。企业还要需要考虑数据的来源：在某些情况下，大数据来自于数百万个地方——这些来源包括：客户、传感器、网站和社交媒体。
　　企业以前所采用的方法是：通过构建或扩展企业容量的方式来处理大数据所带来的工作负载。这是一项资源密集型的举措，其成本代价昂贵、耗时。需要花费大量IT人员的时间和技能，并且无法使您企业的业务足够快的实现迁移。您企业最终可能需要花费更多的时间和资金成本在基础设施上，而不是将其用于打造好的产品和服务。
　　云服务可以帮助解决很多这些问题。毫不奇怪，在未来三到五年内，云服务和预测分析将是最有可能对企业产生颠覆性影响的技术之一，如果您企业要利用大数据进行预测分析，那么，凭借着其诸多的优势，云服务可能是一大关键的推动因素。
　　尽管已经有了大量的成功案例，但真正实施一项大数据项目并不是一件易事。事实上，其提出了许多挑战，其中任何一项挑战都可能使项目在开始之前就脱轨。在其大数据和分析调查报告中，IDG确定了如下这5大挑战：
　　1、数据分析和管理人才的短缺
　　大数据系统的发展速度是如此之快，以至于当前一般的企业几乎不可能跟上其发展的步伐。新的工具、功能和框架在几个月内就能够发展和成熟，导致企业在新兴大数据技能方面存在着很大的差距，也就很容易阻碍企业大数据项目的发展。
　　事实上，有48%的企业受访者认为，在数据分析和数据管理技能方面的人才的短缺是他们所在企业所面临的第一大挑战。对大数据技能的需求(尤其是在分析领域)的需求如此之大，以至于70%的受访者均表示他们计划在未来的12到18个月内雇用具备大数据分析技能的人才。
　　利用云服务，企业可以利用最新的技术，而无需投入大量的时间和资源来进行持续的设置、维护和升级工作。云服务还允许企业使用他们已有的技能，而托管服务则可以完补充他们所缺乏的技能。
　　2、预算方面的限制
　　47%的受访者表示，当实施大数据项目时，预算限制是当今企业所面临的第二大挑战。成本因素已经连续多年成为绝大多数企业所头号关注的事实便证明了这一挑战。
　　大多数大数据技术需要大量的集群，而这需要很长的配置和设置周期，进而导致了大量的资本支出和维护开销。更为复杂的是，随着现有应用程序或新业务需求的多样化数据量的不断增长，数据传输速度不断增加，可能导致不可持续的IT成本。企业需要知道如何在尽量压缩开支的情况下从大数据中获取尽可能多的价值。
　　他们必须能够扩展基础架构以管理大数据，同时降低IT成本。这正是云服务所能够帮助企业做到的。云服务消除了企业和维护硬件和软件基础设施的需要，以及与之相关的大量资本支出。进而使得企业得以能够将有限的资金重新分配到其核心创新中。
　　3、难以预测的市场
　　大数据来自各种各样的来源，从企业传统遗留应用程序和交易系统到由机器、移动设备、日志和社交媒体生成的数据。这使得预测所需容量变得更加困难和低效。单个事件可能会导致数据量和工作量的突然变化。例如，一家金融服务机构在任何一天都可能会经历10倍的数量波动，而具体的波动则取决于市场状况，是很难预测的。
　　四分之一的企业受到大数据对容量/基础设施日益增长的需求的挑战。企业不仅需要规划基础架构，还必须确定如何轻松扩展，以满足不断变化的存储和计算要求。对于几乎任何企业来说，将其基础架构容量规模扩展10倍来支持峰值需求，让这些额外的容量在90%的时间内均处于闲置状态，无疑是非常低效且不符合成本效益的。其他问题包括由于数据的增长所导致的基础设施和维护成本不断升高，还需通过实验来确保足够的带宽来支持创新，以及数据采集和分析的成本。
　　借助云服务，企业无需为最大容量调整其基础架构的规模大小。其弹性属性使企业可以根据需要实现动态扩展或缩减基础架构。
　　4、、合规方面的挑战
　　随着企业收集、存储和分析来自新的和现有来源的越来越多的数据信息，数据的安全性变得更受关注。接近35%的受访者表示不确定或不认为他们所在企业现有的安全解决和产品提供了足够的数据安全性。企业正在努力的控制数据访问，保护数据资产和保护基础设施。最终，企业需要决定如何确保符合合规性、数据管理和安全性的要求，而又不会影响到灵活敏捷性和性能。例如，金融服务公司所创造或使用的所有数据基本上都是受监管的，可能是敏感的或私人的数据信息，企业需要考虑其财务信息是否有着严格的管理和合规要求。
　　大数据也意味着您企业的信息并不是闲置状态，这些数据不断被多个用户和系统生成、处理和分析，以获取更好的业务结果。即使是大数据安全方面的挑战，也可以通过选择具有强大数据隐私保护和安全控制能力的供应商来解决。事实上，云服务比企业自有更安全并不罕见。由于云服务提供商正在提供强大的计算基础架构，因此保持安全的环境符合他们的最大利益。为此，许多云提供商已经积累了来自多家企业的最佳实践方案和经验，并具有最严格的安全要求。
　　5、创建一个商业案例
　　在很多情况下，IT部门需要为大数据创建商业案例。据IDG称，企业的IT负责人比非IT负责人更有可能负责确定需求和解决方案方面的业务需求。他们需要推荐和选择供应商，批准和授权采购，并在IT团队之外销售解决方案。但企业业务部门的领导也并不能置身事外。IDG表示，45%的受访者表示其首席执行官参与了大数据项目的制定实施。首席财务官和业务线主管们也越来越多地在大数据项目中发挥关键作用。
　　如果你企业还没有建立起一个稳定的商业案例，并收集来自强大的盟友，如关键业务利益相关者的意见，那么你企业很可能不会获得大数据项目所需资源的批准。为了针对具体的项目举措进行实验，企业必须做出无差别的繁重工作，这需要花费大量的时间和。这无疑会放慢创新的步伐，最终降低大数据项目的价值。
　　在许多情况下，证明投资回报最简单的方法是降低总体拥有成本。使用云服务重新构建现有工作负载可帮助企业显着的降低成本。另外，利用云服务还可以通过降低实验成本来加速创新的步伐。成功的实验将显示出可衡量的效益，一旦到位，将激发更多的需求。
　　正确的方法有助于最大限度地减少部署大数据应用程序的障碍，甚至消除部分障碍。像大数据一样，云服务是具有高度颠覆性的一大力量，其正在改变企业的运作方式和经营方式。而如果将云和大数据结合起来，其影响就更大了。
　　但决定采用云服务也并不能在一夜之间就能够解决企业的大数据问题。许多云服务提供商仅仅只提供了企业所需服务的一部分，企业仍需进行大量的整合，这往往又会面临一些取舍，价格还是可扩展性?性能还是易用性?灵活敏捷还是安全性?因此，在评估云提供商时，企业需要寻找可以直接解决这些挑战的解决方案。
　　技能短缺：
　　您企业需要广泛的功能来构建、扩展和安全部署大数据应用程序。这些功能应涵盖大数据的所有不同方面，从数据收集到存储、分析和。企业应该寻找能够提供托管服务的云提供商，以尽量减少管理开销，并能够与大数据中广泛的技术充分兼容。这将使您企业能够充分利用您拥有的技能，并获得帮助。
　　成本和商业案例的制定：
　　企业迁移到云服务将无需采购和维护硬件。为了帮助构建商业案例，请选择一家可以帮助降低TCO的提供商。灵活的定价模式：从预留实例(Reserved Instance)到按需实例(On-demand Instance)，甚至是竞价实例(Spot Instance)提供巨大的节省机会，降低管理和处理数据的成本结构。
　　数据的不可预测性：
　　您企业的云服务提供商应该允许您快速轻松地进行扩展或缩减以响应需求的变化。例如，将存储从计算容量中分离出来，使企业只选择他们所需要的资源类型和规模大小，并只支付他们所使用的资源。
　　安全性：
　　寻找一款云计算基础设施，旨在保证安全，并经常审核其是否符合各种行业标准。确保云提供商提供适合审计的服务和合规计划，以帮助您企业满足安全和管理要求。并确保提供商提供所有服务的静态和传输数据加密，以及广泛的数据加密选项。
　　云服务的本质使其非常适合大数据。由于云计算的可扩展性，弹性和经济模型，可以让企业根据需要进行规模化缩放，而无需在高峰容量的环境中构建和投资。云计算使企业能够降低与繁重工作相关的成本，而将节省的资金再投资于能够为企业提供价值的项目。可衡量的节省将有助于获得更多的赞助商，而这些节余可以用来资助其他大数据项目。
　　展望未来，大数据将在帮助企业做出更明智、更快速的业务决策方面发挥越来越重要的作用。 但是，企业不必因技能短缺，成本有限，数据的不可预测性，安全问题或创建商业案例方面的困难而受到阻碍。云服务，可以解决许多这些要求。其使得使企业能够迭代大数据分析，专注于业务需求，而无需担心收集、存储和处理大数据所需的IT基础架构。借助由云服务供应商所提供的解决方案，企业可以以更快，更低的成本来，从而更快地实现业务目标。
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比特网 14:14:58
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2018年中国大数据行业发展现状分析及未来发展趋势预测
　　【中国安防展览网 市场分析】&2016 年以来，国家政策持续推动大数据产业发展。2016 年&十三五规划&中明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。随着大数据产业的进一步落地，预计未来将有更多部门出台具体政策，推动大数据行业的发展。&数据来源：公开资料整理&　　在国家政策持续推动下，大数据产业落地进程加快，产业价值被进一步发掘。2017 年我国大数据市场规模已达 358 亿元，年增速达到 47.3%，规模已是 2012 年的 35 亿元的 10 倍。预计 2020 年，我国大数据市场规模将达到 731 亿元。&　　我国大数据产业市场规模(单位：亿元)&数据来源：公开资料整理&　　未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双 11 当天完成每秒钟 17.5 万笔订单交易和每秒钟 12 万笔的订单支付，主要归功于融合了云计算和大数据的&飞天平台&。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。&　　未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施&两步走&战略：&第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型& 。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。&　　2017 年大数据细分领域市场规模占比(单位：%)&数据来源：公开资料整理
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2018大数据未来发展趋势怎么样？现今的互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果，移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。大数据的运用将更加追求精准化和多维度关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。IDC行业未来具有很大的发展潜力中国具有高达6.3亿的大规模网民群体，目前国内仅有3万个机柜，对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出，中国的数据市场规模还远未达到平衡点，未来将保持高速增长的态势。另一个方面，由于企业客户运营模式的改革，企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势，市场红利可观，创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。
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Security(ArcSight数据安全)+N个用户应用。中国作为惠普未来发展战略中重要的市场，惠普已经将“青岛-惠普软件全球大数据应用研究及产业示范基地”落户青岛。据悉，未来惠普将在青岛建设全球大数据应用研究中心、大数据处理中心、测试中心、全球战略伙伴智慧产业试验区等研究机构，并将为青岛的智慧城市建设提供数据支持。3、Dell(2014大数据年收入：6.52亿美元)　　戴尔公司创立于八十年代个人信息化的风口上，并一度以直销模式成为家用、办公室电脑的首选，风靡全球。Dell拥有包括PC、工作站、存储、交换机、服务器在内的多条产品线。2015年4月份戴尔公司收购EMC这个存储领头羊。收购金额高达670亿美元，一跃成为IT史上最大并购案。EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC在2012年的大数据企业排行榜中位列第七，营收总额为3.36亿美元。　　4、SAP(2012年在大数据企业中位居第六，营收为3.68亿美元；2014年营收5.45亿美元)　　SAP位于德国沃尔多夫市，SAP自成立以来一直从事企业软件的开发与推广，通过40年的积累，已经让SAP的大数据解决方案深入到政府大数据、医疗大数据、市场营销、体育赛事分析和电子商务等各个领域。SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。SAP认为，随着数字化的特征逐渐显现，行业之间的界限也越来越模糊，企业向数字化转型已经不能再持等待和观望状态。5、Teradata（2012年获得全球第三**数据厂商头衔，营收达4.35亿美元；2014年排名下降到第五，营收5.18亿美元)&&&&& Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。(天睿公司)被列为美国前十大上市软件公司之一，以0.27亿美元的微弱差距屈居全球大数据收入规模第五名。在Gartner发布的2016十大可能影响企业的技术趋势中，物联网技术高票入选。但是从物联网生成的数据中获取价值非常困难，所以，从物联网中收集和简化信息成为了重中之重。为此，Teradata发布了一款具有实时“听取”功能的自助式智能软件，Teradata Listener，能够跟踪客户存放在世界各地的多条传感器和物联网数据流，并将该数据传送到分析生态系统的平台上，帮助客户分析不计其数的数据源，简化数据分析难度。　　6、甲骨文（2012年名列大数据企业第五位，营收为4.15亿美元；2014年排名下降到第六位，营收4.91亿美元)　　尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。甲骨文的大数据布局主要分为两方面：一、从后端Hadoop、NoSQL到前端数据展现(Endeca)，提供网站的端到端的大数据解决方案;二、传统技能与新技术相结合，利用Big Data SQL来提供SQL-on-Hadoop工具。在与英特尔合作后，推出了“Exa your power”合作项目。事后，甲骨文董事长拉里·埃里森曾表示：“IBM与SAP在过去20年中一直是我们的竞争对手，但如今我们已经不再把主要精力用在他们身上。”日，甲骨文与腾讯云签署合作谅解备忘录，宣布共同为中国企业提供甲骨文企业及云计算服务，甲骨文云终于在腾讯云的依托下落地中国。7、Splunk（2012年全年营收总额达1.86亿美元，排名13位；2014年大数据年收入2.83亿美元，排名上升到第七)　　目前纯大数据供应商中占据市场份额最大的企业，是第一家上市的大数据概念公司。2012年，Splunk在纳斯达克上市的首个交易日109%的涨幅，充分满足了人们对大数据板块市场空间的想象。Splunk也曾被华尔街评为：大数据里面的谷歌(Google for IT)。该公司主要关注机器数据分析业务。如果说过去10年更注重数据写(Schema at Write)的能力，那未来15年将是以读(Schema at Read)为主的时代。其软件可用于监控、分析实时的机器数据以及TB级别的数据(数据源既可本地，也可是云)。在电信、金融领域，Splunk拥有庞大的用户群，例如：中国移动、中国电信、民生保险、银联支付、百联支付、国美电器等。Splunk不比传统的科技巨头，但它也已经在大数据领域累积了超过十年的经验。目前，Splunk也已经在上海建立了自己的研发中心，着重研究移动端的产品研发。8、微软（2012年大数据企业中位列第九，营收总额为1.96亿美元；2014年大数据年收入：2.8亿美元)　　微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。仅2015年一年，微软就收购了3家数据相关企业：Revolution Analytics、DataZen和VoloMetrix。而在微软的大数据战略中，SQL　Server有着举足轻重的地位。微软认为，大数据和云计算是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。微软恰好满足了这枚硬币的两面(Azure和SQL　Server)。云计算是大数据成长的驱动力，Windows Server为企业级客户提供了构建私有云平台，Windows Azure是公有云平台，两者相结合满足了客户对公有云、私有云和混合云的需求。除此之外，Microsoft SQL　Server和Microsoft SQL　Server for Hadoop很好地打造了结构化数据和非结构化数据的互操作。9、Amazon(2012年，排名第七；2014年大数据年收入2.75亿美元，排名下降到第九)　　Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。亚马逊的精准营销，在大数据领域可谓是久负盛名。用户在使用亚马逊网站的过程中，搜索了什么，看了什么，最终购买了什么，这些数据都会被系统记录。亚马逊正是通过长久的数据收集、整理和分析用户行为和喜好，挖掘用户的潜在需求，以此为依据进行精准营销。为了解决订单量突增，物流跟不上的问题，亚马逊申请了一项基于大数据分析的“预测性物流”专利。这项专利可以让亚马逊根据海量用户数据，去预判用户的购买行为，提前将这些商品运出仓库，放到托运中心寄存，等用户下单了，立马装车运往用户家中。通过这项技术能够极大缩短送货时间，提高用户体验。10、Google(2012年大数据营收：3600万美元；2014年大数据营收：1.75亿美元)　　作为当之无愧的全球最大搜索引擎，谷歌积累了大量的用户数据，加上自有的大数据技术，打造了一个开源的大数据平台，最终实现谷歌闭合的大数据生态圈。谷歌提供的大数据智能应用包括：客户情绪分析、交易风险、产品推荐、消息路由、诊断、客户流预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。11、VMware　　VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。VMware在2012年中获得3200万美元大数据营收，几乎与谷歌公司持平12、业界新生代：Cloudera　　相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资，支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。13、Hortonworks　　Hortonworks是另一家Hadoop供应商，并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera，这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。14、10Gen　　10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三，营收总额为3600万美元。15、MapR　　大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7，这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四，营收总额为2300万美元。&&&&&&& 在大数据业务快速发展的中国，也同大家一起分享几家公司对中国大数据相关公司的排名，希望能从这些公司中，选出最有前途的大数据公司，同时也增加我们潜在的投资标的。&&&&&&& 先盘点下大数据领域国内的主力阵营吧：　　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。　　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　　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。　　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。　　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。　　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。　　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。　　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。　　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。　　神州数码“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。　　用友用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。　　东软东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。　　金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。　　宝德宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。　　启明星辰大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。　　拓尔思 通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。　　荣之联 零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。　　中科金财 作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。　　美亚柏科 专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。　　赛思信安 国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统，适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。　　华宇软件 作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件，同时也是公安领域大数据的上市公司。　　天玑科技 天玑科技的数据中心运维管理服务，为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。　　东方国信 东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案，收购北科亿力和科瑞明，有效拓展了工业和金融大数据领域。　　华三 华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构，减轻网络管理和维护量，为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。　　海康威视 海康威视基于英特尔Hadoop发行版，并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术，打造出了视频智能云计算方案。　　高德 高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作，特别是在数据共享方面，高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系，　　四维图新 作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商，现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。　　海捷科技 专注于商业智能领域（BI）、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面，为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。　　北京信合运通 信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。　　海云数据 专注于从事数据可视化，可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。　　九次方金融数据 在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断，持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。　　永洪科技永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据，Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利，涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。　　集奥聚合 作为大数据服务提供商，其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用，为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。　　华院数云 以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式，目前专注于电商领域，为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。　　杭州诚道科技 致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力，其借助英特尔Hadoop分发版，已解决了大数据的采集和处理问题。　　勒卡斯 勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司，主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。　　北京阿尔泰科技 专业数据采集系统的制造商，　　智拓通 达主要做中国主流社交平台的“大数据”分析，通过整合各大社交平台的用户数据、行为数据和 UGC 内容，为企业和个人用户提供定制化服务。　　国双科技数据中心 拥有基于OLAP技术的强大交互式数据挖掘平台，可提供不同深度的分析报告，满足不同视角的数据挖掘和分析需求。　　时云医疗科技 今日发布了医疗领域的大数据“未病”预警云服务“康诺云”，有针对个人健康管理而设计的云律血压节律仪、云悦体质分析仪和云动智能健康监测腕表3款智能硬件。　　百分点 主要为电子商务企业提供站内流量转化和商业智能分析的整体优化解决方案，旗下有推荐引擎技术平台以及跨网站消费偏好平台。产品主要有BRE和BAE。　　精硕科技AdMaster 是国内少有的第三方数字营销监测和调研机构，专注于为广告主提供全流程的网络广告效果监测、分析评估、媒介优化咨询和技术解决方案等服务。　　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，在金融风控领域，第三方风控平台神州融将征信大数据、IT风控系统与自动决策这些基础设施服务一站式打通，已为上百家消费金融、电商金融、P2P、小贷、等微金融机构提供便捷的大数据风控服务。&&&&&& 来自首席数据官联盟的排名：2015中国大数据公司年度排名对外发布版，含37个三级维度，185家大数据公司排名;在中国境内的大数据服务商综合服务水平TOP100看了好久，忍不住一声长叹，关注已久的&居然连前百强都没有进去！只是靠收购的红麦撑了一下面子。}