一、大數據服務類：
2019年度大數據基礎開發（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 友盟+ |
| 2 | 天云數據 |
| 3 | 星環科技 |
| 4 | 普元信息 |
| 5 | 極光大數據 |
| 6 | 大快搜索 |
| 7 | 個推 |
| 8 | 貝賽科技 |
| 9 | 沃達德軟件 |
| 10 | 紅象云騰 |
2019年度大數據用戶分析平臺（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | GrowingIO |
| 2 | Convertlab |
| 3 | 國云數據 |
| 4 | 個推 |
| 5 | 全拓數據 |
| 6 | 熱云數據 |
| 7 | 諸葛io |
| 8 | LinkedME |
| 9 | 數據漫游者 |
| 10 | 塔布數據 |
2019年度大數據中臺服務（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 普元信息 |
| 2 | 國雙 |
| 3 | 明略科技 |
| 4 | 友盟+ |
| 5 | 袋鼠云 |
| 6 | 奇點云 |
| 7 | 安暢網絡 |
| 8 | 諸葛io |
| 9 | 元年科技 |
| 10 | 云徙科技 |
2019年度大數據管理服務（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 拓爾思 |
| 2 | 美林數據 |
| 3 | 普元信息 |
| 4 | 巨杉數據庫 |
| 5 | DataHunter |
| 6 | 平凱星辰 |
| 7 | 人大金倉 |
| 8 | 沃達德軟件 |
| 9 | 達夢數據庫 |
| 10 | 南大通用 |
2019年度數據咨詢服務（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 極光大數據 |
| 2 | 易觀智庫 |
| 3 | TalkingData |
| 4 | 艾瑞咨詢 |
| 5 | Trustdata |
| 6 | IT桔子 |
| 7 | 七麥數據 |
| 8 | 艾媒咨詢 |
| 9 | 慧辰資訊 |
| 10 | 中為慧數 |
2019年度大數據監測與運營（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 樂思軟件 |
| 2 | 紅麥軟件 |
| 3 | TalkingData |
| 4 | GrowingIO |
| 5 | 藍凌軟件 |
| 6 | 貝賽科技 |
| 7 | 諸葛io |
| 8 | 熱云數據 |
| 9 | 五節數據 |
| 10 | 靈玖軟件 |
2019年度AI數據綜合采集（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | Testin云測 |
| 2 | 數據堂 |
| 3 | 海天瑞聲 |
| 4 | 愛數智慧 |
| 5 | DataStory |
| 6 | 標貝科技 |
| 7 | 點我科技 |
| 8 | 智成長科技 |
| 9 | 泛函科技 |
| 10 | 覺醒向量 |
2019年度互聯網數據采集（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 視界信息 |
| 2 | 久其軟件 |
| 3 | 樂思軟件 |
| 4 | 鯤鵬數據 |
| 5 | 恒揚數據 |
| 6 | 探碼科技 |
| 7 | DataStory |
| 8 | 因特睿軟件 |
| 9 | 數道數據 |
| 10 | 字符串 |
2019年度大數據BI（商業智能）（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 帆軟 |
| 2 | 思邁特軟件 |
| 3 | 億信華辰 |
| 4 | DataFocus |
| 5 | 南大通用 |
| 6 | 奧威軟件 |
| 7 | 數聚股份 |
| 8 | 觀遠數據 |
| 9 | 海致BDP |
| 10 | 指令集 |
2019年度大數據可視化服務（5）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | Tableau |
| 2 | 海云數據 |
| 3 | 數字冰雹 |
| 4 | 絲路視覺 |
| 5 | 順天立安 |
2019年度大數據一站式分析平臺（5）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 帆軟 |
| 2 | 賽思大數據 |
| 3 | 觀遠數據 |
| 4 | 視界信息 |
| 5 | DataHunter |
二、大數據應用類：
2019年度營銷大數據（20）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 全拓數據 |
| 2 | DataEye |
| 3 | 量化派 |
| 4 | 新意互動 |
| 5 | 極光大數據 |
| 6 | 友盟+ |
| 7 | 酷云互動 |
| 8 | SalesDriver |
| 9 | 探跡科技 |
| 10 | Convertlab |
| 11 | 恩億科 |
| 12 | 云徙科技 |
| 13 | 易觀智庫 |
| 14 | TalkingData |
| 15 | Trustdata |
| 16 | 晶贊科技 |
| 17 | 贏想力 |
| 18 | 網聚寶 |
| 19 | 賽百威 |
| 20 | 優奧創思 |
2019年度醫療大數據（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 望?？敌?/td> |
| 2 | 萬里云 |
| 3 | 聯影醫療 |
| 4 | 靈醫智惠 |
| 5 | 云勢軟件 |
| 6 | 浙江扁鵲 |
| 7 | 易華錄 |
| 8 | 銀江股份 |
| 9 | 博識醫療云 |
| 10 | 維思陸 |
2019年度金融大數據（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 神州信息 |
| 2 | 萬得信息 |
| 3 | 譽存科技 |
| 4 | 同盾科技 |
| 5 | 量化派 |
| 6 | 數美科技 |
| 7 | 頂象 |
| 8 | 知因智慧 |
| 9 | 百融云創 |
| 10 | 集奧聚合 |
2019年度工業大數據（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 美林數據 |
| 2 | 昆侖數據 |
| 3 | 海爾智家 |
| 4 | 航天云網 |
| 5 | 埃睿迪 |
| 6 | 樹根互聯 |
| 7 | 徐工信息 |
| 8 | 寶信軟件 |
| 9 | 朗坤智慧 |
| 10 | 天澤智云 |
2019年度社會治理大數據（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 新智認知 |
| 2 | 軟通智慧 |
| 3 | 睿至大數據 |
| 4 | 綠灣科技 |
| 5 | 海云數據 |
| 6 | 中奧科技 |
| 7 | 埃睿迪 |
| 8 | 明略科技 |
| 9 | 勤智數碼 |
| 10 | 融信數聯 |
2019年度政務大數據（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 華為 |
| 2 | 金蝶軟件 |
| 3 | 東方國信 |
| 4 | 浪潮集團 |
| 5 | 國雙 |
| 6 | 九次方大數據 |
| 7 | 百分點 |
| 8 | 數夢工場 |
| 9 | 智慧足跡 |
| 10 | 云上貴州 |
2019年度交通大數據（5）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 千方科技 |
| 2 | 世紀高通 |
| 3 | 中交興路 |
| 4 | 易華錄 |
| 5 | 銀江股份 |
2019年度教育大數據（5）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 尋道科技 |
| 2 | 天聞數媒 |
| 3 | 中諾思科技 |
| 4 | 拓思德 |
| 5 | 瀚沙數聚 |
2019年度大數據創新產品（10）| S/N | 產品 | 企業 | 領域 |
|---|
| 1 | 八爪魚數據采集器 | 視界信息 | 采集存儲 |
| 2 | 同盾智能風控大數據平臺 | 同盾科技 | 分析挖掘 |
| 3 | AiLPHA大數據智能安全平臺 | 安恒信息 | 數據安全 |
| 4 | 企業安全威脅情報平臺 | 奇安信 | 數據安全 |
| 5 | DTSphereBridge數據集成平臺 | 數夢工場 | 采集存儲 |
| 6 | 智能安全分析系統DeepFinder | 百分點 | 分析挖掘 |
| 7 | 智能數據科技系統平臺量子魔方 | 量化派 | 分析挖掘 |
| 8 | 綠灣智子知識圖譜智能應用系統 | 綠灣科技 | 分析挖掘 |
| 9 | 思邁特大數據分析軟件 | 思邁特 | 可視化展示 |
| 10 | 智能輔助辦案系統 | 拓爾思 | 智能化指引 |
2019年度大數據創新解決方案（10）| S/N | 解決方案 | 企業 | 領域 |
|---|
| 1 | 能源化工行業數據應用解決方案 | 帆軟 | 化工領域 |
| 2 | 全場景自助分析解決方案 | 友盟+ | 全場景 |
| 3 | 金融行業新一代病毒防護解決方案 | 奇安信 | 金融安全 |
| 4 | 智慧醫保服務和解決方案 | 東軟集團 | 醫療健康 |
| 5 | 智慧農業節水灌溉系統 | 新天科技 | 農林畜牧 |
| 6 | 住房城鄉建設行業大數據平臺 | 達夢數據庫 | 政府服務 |
| 7 | 睿至公交大數據應用平臺 | 睿至大數據 | 智慧交通 |
| 8 | 智慧水利一體化應用服務平臺 | 鴻利智能 | 政府服務 |
| 9 | X-Cloud安防大數據管理應用 | 信義科技 | 政府服務 |
| 10 | 司法大數據與人工智能解決方案 | 華宇信息 | 政府服務 |
三、大數據相關/綜合類
2019年度大數據中心（20）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 中國電信 |
| 2 | 中國聯通 |
| 3 | 中國移動 |
| 4 | 萬國數據 |
| 5 | 有孚網絡 |
| 6 | 世紀互聯 |
| 7 | 光環新網 |
| 8 | 寶信軟件 |
| 9 | 鵬博士 |
| 10 | 數據港 |
| 11 | 科華恒盛 |
| 12 | 網宿科技 |
| 13 | 浙大網新 |
| 14 | 奧飛數據 |
| 15 | 首都在線 |
| 16 | 云賽智聯 |
| 17 | 263網絡通信 |
| 18 | 證通電子 |
| 19 | 唯一網絡 |
| 20 | 中企通信 |
2019年度大數據安全（10）| S/N | 企業 |
|---|
| 1 | 奇安信 |
| 2 | 安恒信息 |
| 3 | 瀚思科技 |
| 4 | 北信源 |
| 5 | 觀安信息 |
| 6 | 安華金和 |
| 7 | 優炫軟件 |
| 8 | 明朝萬達 |
| 9 | 山石網科 |
| 10 | 天融信 |
2019年度大數據潛力企業（10）| S/N | 企業 | 領域 |
|---|
| 1 | 埃睿迪 | 工業互聯網 |
| 2 | 萬里云 | 醫療健康 |
| 3 | 望?？敌?/td> | 醫療健康 |
| 4 | 千方科技 | 交通物聯 |
| 5 | 云勢軟件 | 生命科學 |
| 6 | 靈醫智惠 | 醫療健康 |
| 7 | 知因智慧 | 金融科技 |
| 8 | 安華金和 | 數據安全 |
| 9 | 新智認知 | 智慧城市 |
| 10 | 慧云信息 | 智慧農業 |
數據為基
大數據是社會信息化的產物，多大才算大數據？根據維基百科的定義，大數據的大小是從TB級別到PB級別，1PB=1024TB，1TB=1024GB。
也就是說，我們現在常規使用的電子設備，像智能手機、平板電腦的頂級配置（512G）的2048倍才剛剛達到大數據的入門級別。
而大數據不止于“大”，更在于數據結構的多樣。傳統數據的處理更多是對二維表格類數據的處理，我們稱之為結構化數據。但隨著更多互聯網多媒體應用的出現，圖片、音頻、視頻等非結構化數據占到的比重越來越大，傳統數據處理軟件無法快速有效地對這些數據進行處理。
大數據的本質就在于快速、高效地處理由不同結構混雜在一起的異構數據，使當前海量的數據產生它應有的價值。數據相關的技術也快速擴展，相比于傳統數據更多體現在存取功能階段，大數據相關技術則包含了數據采集、數據清洗加工、云儲存、分布式儲存、自然語言處理、數據挖掘、可視化、BI等更為復雜的技術和流程。
這也是使數據產生價值的過程，海量的數據本身并無價值，將其處理后輔助人的決策才是大數據的終極目的。做一件產生價值的事，想必也是非常有意義的事。
場景為王
技術的最終目的是應用實踐，大數據加持到行業場景應用里才是王道。
大數據應用到商業場景中正在升級各行各業的數字化進程。金融大數據走過風控、強監管，開始邁向產品創新，真正實現金融的“科技性”，真正重塑金融體系；營銷大數據從追逐流量轉向精細化運營，如何更加有效地輸出用戶畫像、實現精準獲客成為關鍵；工業大數據從場景認知走向產品落地，工業信息化的復雜性慢慢被解開，工業互聯網平臺日趨成熟，定制化、體驗化產品輸出模式走向正軌。
將大數據應用到更多民生項目中則是更加有意義的事。
醫療大數據已經逐漸實現從“大”到“精準”的升級，數字醫療的目的不再僅限于醫療信息化，更要高效、精準、智能、生態。當前的疫情治理事實上也反映了醫療大數據完善升級帶來的效果。
數字政務也在不斷升級。政府掌握著一個國家龐大的信息，政府信息系統的高效運轉對整個社會發展有著重要意義。過去一段時間，政府大數據處于信息打通階段，這個階段可以看作建設數字社會的第一步。政府數據打通后，社會治理便提上日程。
社會治理涉及方方面面，在建設智慧城市的總體框架下，智慧警務、智慧社區、數字環保等等都在不斷深入。當大數據成功預測并打擊了犯罪案件、環境治理精準而高效的實現、社區居民真正感受到數字生活的美好，大數據才算帶來了真正的影響力。
無數個數據場景最終組成的是整個數字中國的版圖，我們都是這個版圖場景下的一份子，也都有責任去豐富、完善、建設這個場景。
輔助護航
數據服務沖鋒陷陣，場景應用落地開花，強大的輔助也固然必不可少。
作為“新基建”七大建設方向之一，大數據中心已經真正成為當前互聯網時代的基礎設施。在每一次數據的計算、分析、預測的背后，都是一臺臺服務器在機房里默默的“燃燒”。
數據安全則是在大數據高速發展下更為關鍵的強力輔助，它不僅在當前網絡時代下保障你我個人的隱私安全，各行各業已經相對成熟的數字經濟也需要它們的加持。
萬豪酒店百萬級用戶信息被黑客盜取、企業網絡服務崩潰、自動駕駛汽車發生事故，數據安全的重大意義日漸顯現。它已經不再僅僅是一個數據文檔的完整，更是每個人的信息安全、企業系統的穩定、行業運轉的保障。
同時需要看到，技術服務于人，也產生于人，完善的產業需要前瞻性政策支持和更多優秀的人才供給。我國已經將大數據產業作為國家戰略性產業去發展，各大高校也在近年來相繼設立起更加系統的大數據相關學科。
輔助的特點是抗揍，目的則是守護。大數據輔助類企業們也需要使自己變得強大，才能守護別人。當然，最終也是在守護自己。
結語
互聯網讓很多東西虛擬化、數據化，場景應用則更像是將其拉回現實。大數據的根本仍然是社會的數字化轉型，仍然是提高效率，降低成本，仍然是服務最初的有血肉的人。另，大數據技術也是一個維度，以技術優勢（哪怕是一個點、一個方面、一個局部）打天下其實是很給力的，本次暫且不論。數字文明不會是孤立的文明，它包含于人類文明歷程中，大家只是在為推動更好的文明做點小小努力。
無論數據不數據，抑或任何行業，有更高格局價值取向的企業就會為眾生，就會敬眾，就會有完美未來。
