排名 | 企業 | 應用 | 創新 | 潛力 | 綜合 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 明略科技 | 89.57 | 89.78 | 89.46 | 89.60 |
2 | 智慧足跡 | 89.34 | 89.77 | 89.42 | 89.51 |
3 | 同盾科技 | 88.92 | 89.38 | 89.12 | 89.14 |
4 | TalkingData | 88.36 | 88.86 | 88.98 | 88.74 |
5 | 帆軟 | 88.28 | 88.75 | 88.87 | 88.63 |
6 | 合合信息 | 88.17 | 88.51 | 88.72 | 88.47 |
7 | 睿智科技 | 88.10 | 88.36 | 87.87 | 88.11 |
8 | 云徙科技 | 88.09 | 88.24 | 87.25 | 87.86 |
9 | 星環科技 | 88.08 | 87.93 | 87.09 | 87.70 |
10 | 秦淮數據 | 87.92 | 87.59 | 86.98 | 87.50 |
11 | 云測數據 | 87.67 | 87.05 | 86.41 | 87.05 |
12 | 企查查 | 87.61 | 86.86 | 85.97 | 86.82 |
13 | 百分點 | 87.51 | 86.74 | 85.92 | 86.73 |
14 | 盤石股份 | 87.49 | 86.66 | 85.78 | 86.64 |
15 | 中譯語通 | 87.11 | 86.61 | 85.63 | 86.45 |
16 | 零氪科技 | 86.58 | 86.35 | 85.51 | 86.15 |
17 | 城云科技 | 86.48 | 86.22 | 85.17 | 85.96 |
18 | 綠灣科技 | 86.48 | 86.17 | 85.16 | 85.94 |
19 | 華傲數據 | 85.72 | 85.05 | 85.13 | 85.30 |
20 | 柏睿數據 | 85.48 | 84.94 | 84.95 | 85.12 |
21 | GrowingIO | 85.24 | 84.88 | 84.92 | 85.02 |
22 | 華云數據 | 85.23 | 84.87 | 84.81 | 84.97 |
23 | 數夢工場 | 84.52 | 84.74 | 84.78 | 84.68 |
24 | 創略科技 | 84.49 | 83.86 | 84.60 | 84.32 |
25 | 長威科技 | 84.45 | 83.85 | 84.43 | 84.24 |
26 | 海致BDP | 84.21 | 83.84 | 84.42 | 84.16 |
27 | 數瀾科技 | 84.10 | 83.34 | 84.40 | 83.95 |
28 | 永洪科技 | 83.92 | 83.26 | 83.76 | 83.65 |
29 | DataStory | 83.78 | 83.24 | 83.71 | 83.58 |
30 | 海云數據 | 83.68 | 83.24 | 83.59 | 83.51 |
31 | 聚合數據 | 83.53 | 83.18 | 83.45 | 83.38 |
32 | 軟通智慧 | 83.27 | 83.03 | 83.26 | 83.19 |
33 | 天眼查 | 82.83 | 82.97 | 82.95 | 82.92 |
34 | 數據堂 | 82.63 | 82.55 | 82.84 | 82.67 |
35 | 閃銀奇異 | 82.62 | 82.15 | 82.61 | 82.46 |
36 | 友盟+ | 82.47 | 81.89 | 82.52 | 82.29 |
37 | 勾正數據 | 81.94 | 81.74 | 82.50 | 82.06 |
38 | 易觀數科 | 81.83 | 81.62 | 82.25 | 81.90 |
39 | 大數醫達 | 81.70 | 81.44 | 82.11 | 81.75 |
40 | 融象數科 | 81.45 | 81.42 | 81.90 | 81.59 |
41 | 量知數據 | 81.29 | 81.38 | 81.68 | 81.45 |
42 | 樂思軟件 | 81.18 | 81.31 | 81.17 | 81.22 |
43 | 探碼科技 | 81.15 | 81.09 | 80.97 | 81.07 |
44 | 智領云 | 81.05 | 80.93 | 80.82 | 80.93 |
45 | 天云數據 | 81.03 | 80.47 | 80.82 | 80.77 |
46 | 云勢軟件 | 81.01 | 80.37 | 80.73 | 80.70 |
47 | 海天瑞聲 | 81.00 | 80.33 | 80.62 | 80.65 |
48 | donson東信 | 80.94 | 80.23 | 80.56 | 80.58 |
49 | 融信數據 | 80.43 | 80.12 | 80.37 | 80.30 |
50 | 尋道科技 | 80.33 | 80.03 | 80.20 | 80.19 |
2021.06德本咨詢/eNet研究院/互聯網周刊選擇排行 |
數據的價值凸顯
進入互聯網時代,數據迎來了其第三次大規模爆發。比起以往,此次數據量的增長是呈指數級的,企業所處理的數據達到PB級,全球每年所產生的數據量更是達到驚人的ZB級,而我們日常所熟知的數據存儲單位GB在它們面前只微乎其微。幾乎全民都在制造數據,數據驚人的爆發量激起了各界的興趣和廣泛討論。
早在2011年,麥肯錫就在研究報告中指出,數據可以為世界經濟創造重要價值,提高企業和公共部門的生產率和競爭力,并為消費者創造大量的經濟剩余。美國政府在2012年推出“大數據研究與發展倡議”,將大數據作為國家重要的戰略資源進行管理和應用。隨后,包括中國在內的許多國家均將大數據列為重要的國家戰略,大數據成為衡量一個國家競爭力的重要因素。
中國互聯網企業在近幾年的加速發展,為數據的深入挖掘提供了廣泛的基礎。CNNIC第45次調查報告顯示,截至2020年3月,我國網民規模達9.04億,較2018年底增長7508萬,互聯網普及率達64.5%,較2018年底提升4.9個百分點。此外,App數量的爆發以及App開發群體的擴大也使得開發者專業化的服務需求持續增長,加上國家政策的大力支持,為我國大數據產業發展提供了大平臺、大空間。
“十三五”時期,在各方推動下,我國大數據產業發展逐漸嶄露頭角,產業規模年均增速超過25%,2020年達到約8000億元,產業價值大幅提升。大數據與各產業廣泛融合,工業大數據、金融大數據、醫療大數據、農業大數據等日漸成熟,各產業實現優化升級。與此同時,大量優秀的創新型大數據企業崛起,既有在信息產業領域已有積淀的頭部企業,也包括一批在大數據技術、應用等方面扎根研發的獨角獸企業。大數據產業在肥沃的土壤里逐漸枝繁葉茂。
在應用領域的欣榮
國家政策推進,互聯網企業紛紛入局,大數據產業之所以蓬勃發展,一個重要的原因在于其發展和完善給國民經濟帶來新的推動力。數據成為繼土地、勞動力、資本、技術之后第五種市場化配置的關鍵生產要素參與分配,大數據產業在幫助企業精準挖掘用戶需求,提升經營業績的同時,將有可能推動現代企業生產管理和商務運營決策的新一輪革新。對于政府來說,民生服務能力提升、社會治理、數字政府建設等都需要依靠大數據的大力支撐。
大數據的挖掘最終要落實到應用上,而數據如何挖掘處理,前期數據如何獲取,獲取后的資源如何存儲等問題都包括在大數據產業的范疇之內,構成了大數據的核心業態。根據工信部發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》,大數據產業指以數據生產、采集、存儲、加工、分析、服務為主的相關經濟活動,包括數據資源建設、大數據軟硬件產品的開發、銷售和租賃活動,以及相關信息技術服務。
隨著大數據產業鏈的日益完善,我國大數據產業逐漸形成以數據資源型、技術擁有型、應用服務型為主的競爭格局。基于在信息技術產業的先發優勢,美國在大數據發展之初就積累了豐富的技術經驗,在數據存儲、數據分析等關鍵環節占據領先地位,所以我國的大數據產業在發展之時首先瞄準了在產業鏈下游的數據展示與應用,這一領域競爭集中度較低,為我國新型企業提供了廣闊的發展空間。
其中,以精準化營銷、移動應用開發者服務為代表的工具/產品化服務展現出巨大的潛力,以垂直行業和垂直應用領域為代表的大數據創新方案不斷拓展,金融、通信、零售、醫療、交通等傳統行業在大數據的改造下煥發出新的生機,生產方式和管理模式變革,逐漸向網絡化、數字化和智能化方向發展。
與民生密切相關的政府服務類大數據是大數據應用的另一大領域。政府服務類數據應用為城市規劃、緩解交通擁堵、把握輿情、打擊違法犯罪等提供強大的決策支持,而這些最終都要落實到民眾身上,智慧交通、智慧醫療、智慧安防等的建設意味著民生服務水平的提高,同時也是政府實現社會治理現代化的重要抓手。未來,數字政府將全面建設起來,為全社會帶來福祉。
核心技術掌握如何
大數據在各行業領域得到廣泛應用,要歸功于我國研發機構和一大批大數據企業的投入,但同時也能看到,我國大數據產業還處在起步階段,盡管在應用領域有所突破,但在數據管理、計算處理、分析、數據安全等方面還缺乏原始創新,可以說,大數據的核心技術依然主要掌握在國外組織手上。
從技術研發來看,美國擁有IBM、雅虎、微軟等一批一流的研發機構,我國有關數據研究的專利數量盡管也很多,但關于大數據研究的重點方向和核心基礎的系統、性能和算法還是有限,導致我國大數據產業在關鍵產品上對外依存度過高,長此以往,容易陷入“卡脖子”的困境。
大數據產業發展受到掣肘由諸多因素導致,一個很重要的原因在于數據開放和流通的問題。數據是基礎,種類繁多、規模龐大的數據只有到達機構或企業手中分析、處理才能發揮它的價值。美國在大數據熱潮到來之前就開始了對數據開放的嘗試,并制定了一系列政策作為戰略支撐,中國北京、上海、武漢等各地方政府也開始了開放數據的實踐,但總體而言,數據開放仍舊偏低,開放深度和廣度都有待進一步加強。
商業數據的流通方面,我國已逐漸發展以貴陽大數據交易所為代表的交易所平臺、產業聯盟性質的交易平臺、專注于互聯網綜合數據交易和服務的平臺等三大類型的數據交易平臺,但目前來看還是處于起步階段,數據流通和可交易的范圍、數據所有權、數據質量保障等都是建設過程中面臨的重要問題,完整的數據交易體系尚未建立。
此外,我國大數據產業發展若想趕超發達國家,技術人才的培養也是關鍵,而且不僅需要精通數據分析和挖掘理論知識,更要注重實踐能力,而建立一套比較完整的大數據技術標準體系對于政府宏觀指導,促進大數據標準化工作有著重要意義。總的來說,大數據產業要實現騰飛,數據、技術、人才、標準、隱私都是繞不開的急需攻克的難題。但可以相信的是,只要政府部門積極推進,做好頂層設計,各企業齊心協力,不借大數據概念熱潮投機倒把,潛心研發,我國大數據產業就不會只停留在應用層面,而是向基礎平臺、數據存儲、數據分析等產業鏈關鍵環節全面推進。
結語
就像阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》中描述的,大數據是為“第三次浪潮”奏響的華彩樂章,它的發展對全人類來說都意義深遠,作為這篇樂章最主要的演奏家,大小企業不防摒棄雜念,盡情投入進去,因為你們在造一個偉大的夢。