RK | 企业 |
---|---|
1 | 开运联合 |
2 | 美林数据 |
3 | 上海慧程 |
4 | 航天云网 |
5 | 黑湖智造 |
6 | 梅卡曼德 |
7 | 远光软件 |
8 | 东方金信 |
9 | 亿信华辰 |
10 | 明略科技 |
11 | 昆仑数据 |
12 | 天泽智云 |
13 | 百分点 |
14 | 数途科技 |
15 | 树根互联 |
16 | 优也科技 |
17 | 爱波瑞 |
18 | 朗坤智慧 |
19 | 国云数据 |
20 | 宝信软件 |
21 | 石化盈科 |
22 | 寄云科技 |
23 | 索为系统 |
24 | 长扬科技 |
25 | 安脉盛 |
26 | 中科云创 |
27 | 塔网科技 |
28 | 阿童木机器人 |
29 | 蘑菇物联 |
30 | 积梦智能 |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
RK | 企业 |
---|---|
1 | 平安好医生 |
2 | 美年健康 |
3 | 华大基因 |
4 | 卫宁健康 |
5 | 贝瑞基因 |
6 | 创业慧康 |
7 | 微医 |
8 | 荣科科技 |
9 | 联影医疗 |
10 | 大数医达 |
11 | 乐心医疗 |
12 | 安翰医疗 |
13 | 诺禾致源 |
14 | 望海康信 |
15 | 贝瑞和康 |
16 | 全域医疗 |
17 | 数坤科技 |
18 | 健康之路 |
19 | 三代人科技 |
20 | 医事通 |
21 | 京颐股份 |
22 | 北大医信 |
23 | 医惠科技 |
24 | 妙健康 |
25 | 森亿智能 |
26 | 安诺优达 |
27 | 亿赛通 |
28 | 春雨医生 |
29 | 优健康 |
30 | 锐软科技 |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
RK | 企业 |
---|---|
1 | 神州信息 |
2 | 万得信息 |
3 | 誉存科技 |
4 | 同盾科技 |
5 | 量化派 |
6 | 数美科技 |
7 | 顶象 |
8 | 知因智慧 |
9 | 华途信息 |
10 | 百融云创 |
11 | 集奥聚合 |
12 | 数联铭品 |
13 | 闪银奇异 |
14 | 凌志软件 |
15 | 邦盛科技 |
16 | 大数金融 |
17 | 微众信科 |
18 | 惠安金科 |
19 | 玖富 |
20 | 冰鉴科技 |
21 | 金电联行 |
22 | 慧安金科 |
23 | 迅策科技 |
24 | 合合信息 |
25 | 鲸准 |
26 | 氪信科技 |
27 | 天云数据 |
28 | 祺鲲科技 |
29 | 融慧金科 |
30 | 东方微银 |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
RK | 企业 |
---|---|
1 | 百度 |
2 | 明略科技 |
3 | 帆软 |
4 | 网易数帆 |
5 | 海致BDP |
6 | 阿里巴巴 |
7 | 拓尔思 |
8 | 亿信华辰 |
9 | 百分点 |
10 | 每日互动 |
11 | 数字冰雹 |
12 | 国双 |
13 | 观远数据 |
14 | 荣联科技 |
15 | 超图软件 |
16 | 永洪科技 |
17 | 思迈特软件 |
18 | 海云数据 |
19 | 美林数据 |
20 | 数梦工场 |
21 | 星环科技 |
22 | 极光大数据 |
23 | 国云数据 |
24 | 中译语通 |
25 | 东方金信 |
26 | 达观数据 |
27 | 普元信息 |
28 | 盘石 |
29 | 新华智云 |
30 | 九章云极 |
31 | 擎创信息 |
32 | 柏睿数据 |
33 | 数澜科技 |
34 | 丝路视觉 |
35 | 沃达德软件 |
36 | 奇点云 |
37 | DataStory |
38 | 一览群智 |
39 | 袋鼠云 |
40 | 易观 |
41 | 智慧星光 |
42 | Trustdata |
43 | 奥威软件 |
44 | 图匠数据 |
45 | 数聚股份 |
46 | DataHunter |
47 | 赛思大数据 |
48 | Kyligence |
49 | 大有秦鼎 |
50 | 衡石科技 |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
RK | 企业 |
---|---|
1 | 全拓科技 |
2 | DataEye |
3 | 极光大数据 |
4 | 友盟+ |
5 | 创略科技 |
6 | 酷云互动 |
7 | SalesDriver |
8 | 探迹科技 |
9 | 盘石 |
10 | 巨量引擎 |
11 | Vpon威朋 |
12 | 云徙科技 |
13 | 时趣互动 |
14 | Convertlab |
15 | TalkingData |
16 | 恩亿科 |
17 | 易观智库 |
18 | Trustdata |
19 | 晶赞科技 |
20 | 赢想力 |
21 | 网聚宝 |
22 | 赛百威 |
23 | 优奥创思 |
24 | 华坤道威 |
25 | 泛为科技 |
26 | 热云数据 |
27 | 瑞恩传媒 |
28 | 数聚互通 |
29 | GrowingIO |
30 | Linkflow |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
RK | 企业 |
---|---|
1 | 深信服 |
2 | 新智认知 |
3 | 个推 |
4 | 北信源 |
5 | 奇安信 |
6 | 开普云 |
7 | 软通智慧 |
8 | 明略科技 |
9 | 智慧足迹 |
10 | 绿湾科技 |
11 | 百分点 |
12 | 新点软件 |
13 | 金电联行 |
14 | 南大通用 |
15 | 东方金信 |
16 | 睿至大数据 |
17 | 美创科技 |
18 | 数字冰雹 |
19 | 中奥科技 |
20 | 爱城市网 |
21 | 明朝万达 |
22 | 易华录 |
23 | 美亚柏科 |
24 | 科技谷 |
25 | 海云数据 |
26 | 融信数联 |
27 | 贝赛科技 |
28 | 华傲数据 |
29 | 非线数联 |
30 | 富驰信息 |
2021.06德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行 |
所谓“信息高速公路”
所谓“信息高速公路”计划,是20世纪90年代美国克林顿政府提出的,旨在以因特网为雏形,兴建信息时代的高速通信网络,使所有的美国人能够更加便捷地共享海量的信息资源。该项政策不单是起到了克服当时美国经济下行、刺激经济增长的作用,更是夺回了美国在重大关键技术领域的领导地位。信息高速公路建成后,美国的企业劳动生产率提高了20%~40%,还培育出了谷歌、苹果等一批互联网时代的世界级领袖企业。而以大数据、人工智能、云计算、5G等产业为中心的新基建堪称21世纪的中国信息高速公路。
不少业内人士注意到,在新近公布的十四五规划中,数据一词出现60余次,由此可见,数据已成为国民经济和社会发展的重要风向标。我国自从2014年将大数据写入政府工作报告后,从政策上一直对其给予积极的支持。2021年,大数据产业也将迎来新趋势,随着中国数字化进程的不断加深,或将出现一批不亚于谷歌、苹果的中国科技企业。
全球数据产生量的23%已来自中国
随着移动互联网的普及,移动支付、电子导航、搜索引擎、新媒体等不断涌出的大量数据成为了这个时代最宝贵的资源,甚至有人称之为新时代的“数字石油”。随着互联网的不断深入,以大数据为基础的互联网经济已经成为时代的刚需。
根据IDC最新发布的统计数据,中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%,美国的数据产生量占比约为21%,EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%,APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%,全球其他地区数据产生量占比约为8%。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2021年有望突破50ZB(1ZB=1亿TB)。
我国是拥有着14亿人口的泱泱大国,也是拥有智能手机最多的国家。每天产生的海量数据,都为我国的大数据行业提供了强有力的支持。随着物联网等新技术的持续推进,到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元,完成从数据大国到数据强国的转变。
大数据的本质在于更好的发现海量数据中的隐藏价值
当前,在全球范围内,大数据的应用已经具备了初步的实践基础,在政府决策、医疗健康、金融、电信、零售、广告营销等领域得到了较为深入的应用。
在工业制造领域,大数据将从产品级、设备级向产业链级深入拓展,通过工业知识、业务、流程的数据化、算法化、模型化,为整个制造体系装上“智脑”系统,形成动态感知、敏捷分析、全局优化、智能决策的强大能力。
在健康医疗领域,在抢占创新医学研究、精准诊断、个性化健康管理和移动医疗前沿阵地的同时,也要考虑个人隐私的泄露问题,做到速度与安全的平衡。
在金融领域,大数据在欺诈识别、风险控制、供应链财务、股市判断、投资咨询等方面已被银行、证券等金融机构广泛使用。分析和应用大数据的能力已成为未来金融机构的核心竞争因素之一。
在数字营销领域,大数据已经能够渗透到商业活动中的各个场景,依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。
在公共事业领域,大数据可以有效地解决基本公共服务供需不匹配的问题,快速、精准地收集公众的公共服务需求意向,实现面对点、点对点的基本公共服务供需的精准匹配,为公众提供更多、更贴心、更有温度的智能化基本公共服务。
大数据应用,是利用大数据分析的结果,为用户提供辅助决策,发掘潜在价值的过程。融合应用是大数据产业的发展重点,“十四五”期间,我国产业持续优化升级,大数据与各产业融合步伐不断加快、融合深度不断加强。
应特别关注大数据应用趋势中的“小数据”
Gartner最新发布的《2021年数据和分析十大趋势》指出,在备受关注的人工智能(AI)领域中,随着企业逐渐认识到大数据作为分析和人工智能关键推动者的局限性,被称为小数据和宽数据的方法正在慢慢涌现。
小数据的方法是指应用相对较少的数据,但仍能提供有见解的分析技术。其中包括有针对性的使用数据要求比较低的模型,比如一些时间序列分析的技术,而不是用一刀切的方式去使用数据要求较高的深度学习的技术。长期从事数据分析领域研究的Gartner研究总监孙鑫认为,小数据的方法抛开了对于大型单体数据的依赖,实现了对于小型、大型、结构化、非结构化的数据源的分析和协同。
据《2021年数据和分析十大趋势》预测,到2025年,70%的企业将把关注点从原先的大数据转向现在的小数据或是宽数据,从而为数据分析提供更多背景。此外,随着数据隐私保护与正规性被不断提上日程,未来传统大数据企业解决问题的成本也将不断上升,如何利用小数据去完成更深度、更实用的分析将成为大数据企业共同思考的问题。
一场洪流
未来是属于大数据的时代,也是属于中国的时代。人们常常形容时代是一场洪流,那么当大数据的洪流袭来,你我将如何抉择以及担当什么样的角色,每个企业每个企业家都有一定的超越一般性经营的任务。