RK | 企業 |
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1 | 開運聯合 |
2 | 美林數據 |
3 | 上海慧程 |
4 | 航天云網 |
5 | 黑湖智造 |
6 | 梅卡曼德 |
7 | 遠光軟件 |
8 | 東方金信 |
9 | 億信華辰 |
10 | 明略科技 |
11 | 昆侖數據 |
12 | 天澤智云 |
13 | 百分點 |
14 | 數途科技 |
15 | 樹根互聯 |
16 | 優也科技 |
17 | 愛波瑞 |
18 | 朗坤智慧 |
19 | 國云數據 |
20 | 寶信軟件 |
21 | 石化盈科 |
22 | 寄云科技 |
23 | 索為系統 |
24 | 長揚科技 |
25 | 安脈盛 |
26 | 中科云創 |
27 | 塔網科技 |
28 | 阿童木機器人 |
29 | 蘑菇物聯 |
30 | 積夢智能 |
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RK | 企業 |
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1 | 平安好醫生 |
2 | 美年健康 |
3 | 華大基因 |
4 | 衛寧健康 |
5 | 貝瑞基因 |
6 | 創業慧康 |
7 | 微醫 |
8 | 榮科科技 |
9 | 聯影醫療 |
10 | 大數醫達 |
11 | 樂心醫療 |
12 | 安翰醫療 |
13 | 諾禾致源 |
14 | 望海康信 |
15 | 貝瑞和康 |
16 | 全域醫療 |
17 | 數坤科技 |
18 | 健康之路 |
19 | 三代人科技 |
20 | 醫事通 |
21 | 京頤股份 |
22 | 北大醫信 |
23 | 醫惠科技 |
24 | 妙健康 |
25 | 森億智能 |
26 | 安諾優達 |
27 | 億賽通 |
28 | 春雨醫生 |
29 | 優健康 |
30 | 銳軟科技 |
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RK | 企業 |
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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 | 華途信息 |
10 | 百融云創 |
11 | 集奧聚合 |
12 | 數聯銘品 |
13 | 閃銀奇異 |
14 | 凌志軟件 |
15 | 邦盛科技 |
16 | 大數金融 |
17 | 微眾信科 |
18 | 惠安金科 |
19 | 玖富 |
20 | 冰鑒科技 |
21 | 金電聯行 |
22 | 慧安金科 |
23 | 迅策科技 |
24 | 合合信息 |
25 | 鯨準 |
26 | 氪信科技 |
27 | 天云數據 |
28 | 祺鯤科技 |
29 | 融慧金科 |
30 | 東方微銀 |
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RK | 企業 |
---|---|
1 | 百度 |
2 | 明略科技 |
3 | 帆軟 |
4 | 網易數帆 |
5 | 海致BDP |
6 | 阿里巴巴 |
7 | 拓爾思 |
8 | 億信華辰 |
9 | 百分點 |
10 | 每日互動 |
11 | 數字冰雹 |
12 | 國雙 |
13 | 觀遠數據 |
14 | 榮聯科技 |
15 | 超圖軟件 |
16 | 永洪科技 |
17 | 思邁特軟件 |
18 | 海云數據 |
19 | 美林數據 |
20 | 數夢工場 |
21 | 星環科技 |
22 | 極光大數據 |
23 | 國云數據 |
24 | 中譯語通 |
25 | 東方金信 |
26 | 達觀數據 |
27 | 普元信息 |
28 | 盤石 |
29 | 新華智云 |
30 | 九章云極 |
31 | 擎創信息 |
32 | 柏睿數據 |
33 | 數瀾科技 |
34 | 絲路視覺 |
35 | 沃達德軟件 |
36 | 奇點云 |
37 | DataStory |
38 | 一覽群智 |
39 | 袋鼠云 |
40 | 易觀 |
41 | 智慧星光 |
42 | Trustdata |
43 | 奧威軟件 |
44 | 圖匠數據 |
45 | 數聚股份 |
46 | DataHunter |
47 | 賽思大數據 |
48 | Kyligence |
49 | 大有秦鼎 |
50 | 衡石科技 |
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RK | 企業 |
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1 | 全拓科技 |
2 | DataEye |
3 | 極光大數據 |
4 | 友盟+ |
5 | 創略科技 |
6 | 酷云互動 |
7 | SalesDriver |
8 | 探跡科技 |
9 | 盤石 |
10 | 巨量引擎 |
11 | Vpon威朋 |
12 | 云徙科技 |
13 | 時趣互動 |
14 | Convertlab |
15 | TalkingData |
16 | 恩億科 |
17 | 易觀智庫 |
18 | Trustdata |
19 | 晶贊科技 |
20 | 贏想力 |
21 | 網聚寶 |
22 | 賽百威 |
23 | 優奧創思 |
24 | 華坤道威 |
25 | 泛為科技 |
26 | 熱云數據 |
27 | 瑞恩傳媒 |
28 | 數聚互通 |
29 | GrowingIO |
30 | Linkflow |
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RK | 企業 |
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1 | 深信服 |
2 | 新智認知 |
3 | 個推 |
4 | 北信源 |
5 | 奇安信 |
6 | 開普云 |
7 | 軟通智慧 |
8 | 明略科技 |
9 | 智慧足跡 |
10 | 綠灣科技 |
11 | 百分點 |
12 | 新點軟件 |
13 | 金電聯行 |
14 | 南大通用 |
15 | 東方金信 |
16 | 睿至大數據 |
17 | 美創科技 |
18 | 數字冰雹 |
19 | 中奧科技 |
20 | 愛城市網 |
21 | 明朝萬達 |
22 | 易華錄 |
23 | 美亞柏科 |
24 | 科技谷 |
25 | 海云數據 |
26 | 融信數聯 |
27 | 貝賽科技 |
28 | 華傲數據 |
29 | 非線數聯 |
30 | 富馳信息 |
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所謂“信息高速公路”
所謂“信息高速公路”計劃,是20世紀90年代美國克林頓政府提出的,旨在以因特網為雛形,興建信息時代的高速通信網絡,使所有的美國人能夠更加便捷地共享海量的信息資源。該項政策不單是起到了克服當時美國經濟下行、刺激經濟增長的作用,更是奪回了美國在重大關鍵技術領域的領導地位。信息高速公路建成后,美國的企業勞動生產率提高了20%~40%,還培育出了谷歌、蘋果等一批互聯網時代的世界級領袖企業。而以大數據、人工智能、云計算、5G等產業為中心的新基建堪稱21世紀的中國信息高速公路。
不少業內人士注意到,在新近公布的十四五規劃中,數據一詞出現60余次,由此可見,數據已成為國民經濟和社會發展的重要風向標。我國自從2014年將大數據寫入政府工作報告后,從政策上一直對其給予積極的支持。2021年,大數據產業也將迎來新趨勢,隨著中國數字化進程的不斷加深,或將出現一批不亞于谷歌、蘋果的中國科技企業。
全球數據產生量的23%已來自中國
隨著移動互聯網的普及,移動支付、電子導航、搜索引擎、新媒體等不斷涌出的大量數據成為了這個時代最寶貴的資源,甚至有人稱之為新時代的“數字石油”。隨著互聯網的不斷深入,以大數據為基礎的互聯網經濟已經成為時代的剛需。
根據IDC最新發布的統計數據,中國的數據產生量約占全球數據產生量的23%,美國的數據產生量占比約為21%,EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量占比約為30%,APJxC(日本和亞太)數據產生量占比約為18%,全球其他地區數據產生量占比約為8%。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%,2021年有望突破50ZB(1ZB=1億TB)。
我國是擁有著14億人口的泱泱大國,也是擁有智能手機最多的國家。每天產生的海量數據,都為我國的大數據行業提供了強有力的支持。隨著物聯網等新技術的持續推進,到2025年中國大數據產業規模將達19508億元,完成從數據大國到數據強國的轉變。
大數據的本質在于更好的發現海量數據中的隱藏價值
當前,在全球范圍內,大數據的應用已經具備了初步的實踐基礎,在政府決策、醫療健康、金融、電信、零售、廣告營銷等領域得到了較為深入的應用。
在工業制造領域,大數據將從產品級、設備級向產業鏈級深入拓展,通過工業知識、業務、流程的數據化、算法化、模型化,為整個制造體系裝上“智腦”系統,形成動態感知、敏捷分析、全局優化、智能決策的強大能力。
在健康醫療領域,在搶占創新醫學研究、精準診斷、個性化健康管理和移動醫療前沿陣地的同時,也要考慮個人隱私的泄露問題,做到速度與安全的平衡。
在金融領域,大數據在欺詐識別、風險控制、供應鏈財務、股市判斷、投資咨詢等方面已被銀行、證券等金融機構廣泛使用。分析和應用大數據的能力已成為未來金融機構的核心競爭因素之一。
在數字營銷領域,大數據已經能夠滲透到商業活動中的各個場景,依托多平臺的大數據采集,以及大數據技術的分析與預測能力,能夠使廣告更加精準有效,給品牌企業帶來更高的投資回報率。
在公共事業領域,大數據可以有效地解決基本公共服務供需不匹配的問題,快速、精準地收集公眾的公共服務需求意向,實現面對點、點對點的基本公共服務供需的精準匹配,為公眾提供更多、更貼心、更有溫度的智能化基本公共服務。
大數據應用,是利用大數據分析的結果,為用戶提供輔助決策,發掘潛在價值的過程。融合應用是大數據產業的發展重點,“十四五”期間,我國產業持續優化升級,大數據與各產業融合步伐不斷加快、融合深度不斷加強。
應特別關注大數據應用趨勢中的“小數據”
Gartner最新發布的《2021年數據和分析十大趨勢》指出,在備受關注的人工智能(AI)領域中,隨著企業逐漸認識到大數據作為分析和人工智能關鍵推動者的局限性,被稱為小數據和寬數據的方法正在慢慢涌現。
小數據的方法是指應用相對較少的數據,但仍能提供有見解的分析技術。其中包括有針對性的使用數據要求比較低的模型,比如一些時間序列分析的技術,而不是用一刀切的方式去使用數據要求較高的深度學習的技術。長期從事數據分析領域研究的Gartner研究總監孫鑫認為,小數據的方法拋開了對于大型單體數據的依賴,實現了對于小型、大型、結構化、非結構化的數據源的分析和協同。
據《2021年數據和分析十大趨勢》預測,到2025年,70%的企業將把關注點從原先的大數據轉向現在的小數據或是寬數據,從而為數據分析提供更多背景。此外,隨著數據隱私保護與正規性被不斷提上日程,未來傳統大數據企業解決問題的成本也將不斷上升,如何利用小數據去完成更深度、更實用的分析將成為大數據企業共同思考的問題。
一場洪流
未來是屬于大數據的時代,也是屬于中國的時代。人們常常形容時代是一場洪流,那么當大數據的洪流襲來,你我將如何抉擇以及擔當什么樣的角色,每個企業每個企業家都有一定的超越一般性經營的任務。