RK | 企業(yè) |
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1 | 開(kāi)運(yùn)聯(lián)合 |
2 | 美林?jǐn)?shù)據(jù) |
3 | 上?;鄢?/td> |
4 | 航天云網(wǎng) |
5 | 黑湖智造 |
6 | 梅卡曼德 |
7 | 遠(yuǎn)光軟件 |
8 | 東方金信 |
9 | 億信華辰 |
10 | 明略科技 |
11 | 昆侖數(shù)據(jù) |
12 | 天澤智云 |
13 | 百分點(diǎn) |
14 | 數(shù)途科技 |
15 | 樹(shù)根互聯(lián) |
16 | 優(yōu)也科技 |
17 | 愛(ài)波瑞 |
18 | 朗坤智慧 |
19 | 國(guó)云數(shù)據(jù) |
20 | 寶信軟件 |
21 | 石化盈科 |
22 | 寄云科技 |
23 | 索為系統(tǒng) |
24 | 長(zhǎng)揚(yáng)科技 |
25 | 安脈盛 |
26 | 中科云創(chuàng) |
27 | 塔網(wǎng)科技 |
28 | 阿童木機(jī)器人 |
29 | 蘑菇物聯(lián) |
30 | 積夢(mèng)智能 |
2021.06德本咨詢/eNet研究院/互聯(lián)網(wǎng)周刊選擇排行 |
RK | 企業(yè) |
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1 | 平安好醫(yī)生 |
2 | 美年健康 |
3 | 華大基因 |
4 | 衛(wèi)寧健康 |
5 | 貝瑞基因 |
6 | 創(chuàng)業(yè)慧康 |
7 | 微醫(yī) |
8 | 榮科科技 |
9 | 聯(lián)影醫(yī)療 |
10 | 大數(shù)醫(yī)達(dá) |
11 | 樂(lè)心醫(yī)療 |
12 | 安翰醫(yī)療 |
13 | 諾禾致源 |
14 | 望??敌?/td> |
15 | 貝瑞和康 |
16 | 全域醫(yī)療 |
17 | 數(shù)坤科技 |
18 | 健康之路 |
19 | 三代人科技 |
20 | 醫(yī)事通 |
21 | 京頤股份 |
22 | 北大醫(yī)信 |
23 | 醫(yī)惠科技 |
24 | 妙健康 |
25 | 森億智能 |
26 | 安諾優(yōu)達(dá) |
27 | 億賽通 |
28 | 春雨醫(yī)生 |
29 | 優(yōu)健康 |
30 | 銳軟科技 |
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RK | 企業(yè) |
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1 | 神州信息 |
2 | 萬(wàn)得信息 |
3 | 譽(yù)存科技 |
4 | 同盾科技 |
5 | 量化派 |
6 | 數(shù)美科技 |
7 | 頂象 |
8 | 知因智慧 |
9 | 華途信息 |
10 | 百融云創(chuàng) |
11 | 集奧聚合 |
12 | 數(shù)聯(lián)銘品 |
13 | 閃銀奇異 |
14 | 凌志軟件 |
15 | 邦盛科技 |
16 | 大數(shù)金融 |
17 | 微眾信科 |
18 | 惠安金科 |
19 | 玖富 |
20 | 冰鑒科技 |
21 | 金電聯(lián)行 |
22 | 慧安金科 |
23 | 迅策科技 |
24 | 合合信息 |
25 | 鯨準(zhǔn) |
26 | 氪信科技 |
27 | 天云數(shù)據(jù) |
28 | 祺鯤科技 |
29 | 融慧金科 |
30 | 東方微銀 |
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RK | 企業(yè) |
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1 | 百度 |
2 | 明略科技 |
3 | 帆軟 |
4 | 網(wǎng)易數(shù)帆 |
5 | 海致BDP |
6 | 阿里巴巴 |
7 | 拓爾思 |
8 | 億信華辰 |
9 | 百分點(diǎn) |
10 | 每日互動(dòng) |
11 | 數(shù)字冰雹 |
12 | 國(guó)雙 |
13 | 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù) |
14 | 榮聯(lián)科技 |
15 | 超圖軟件 |
16 | 永洪科技 |
17 | 思邁特軟件 |
18 | 海云數(shù)據(jù) |
19 | 美林?jǐn)?shù)據(jù) |
20 | 數(shù)夢(mèng)工場(chǎng) |
21 | 星環(huán)科技 |
22 | 極光大數(shù)據(jù) |
23 | 國(guó)云數(shù)據(jù) |
24 | 中譯語(yǔ)通 |
25 | 東方金信 |
26 | 達(dá)觀數(shù)據(jù) |
27 | 普元信息 |
28 | 盤(pán)石 |
29 | 新華智云 |
30 | 九章云極 |
31 | 擎創(chuàng)信息 |
32 | 柏睿數(shù)據(jù) |
33 | 數(shù)瀾科技 |
34 | 絲路視覺(jué) |
35 | 沃達(dá)德軟件 |
36 | 奇點(diǎn)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(shù)據(jù) |
45 | 數(shù)聚股份 |
46 | DataHunter |
47 | 賽思大數(shù)據(jù) |
48 | Kyligence |
49 | 大有秦鼎 |
50 | 衡石科技 |
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RK | 企業(yè) |
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1 | 全拓科技 |
2 | DataEye |
3 | 極光大數(shù)據(jù) |
4 | 友盟+ |
5 | 創(chuàng)略科技 |
6 | 酷云互動(dòng) |
7 | SalesDriver |
8 | 探跡科技 |
9 | 盤(pán)石 |
10 | 巨量引擎 |
11 | Vpon威朋 |
12 | 云徙科技 |
13 | 時(shí)趣互動(dòng) |
14 | Convertlab |
15 | TalkingData |
16 | 恩億科 |
17 | 易觀智庫(kù) |
18 | Trustdata |
19 | 晶贊科技 |
20 | 贏想力 |
21 | 網(wǎng)聚寶 |
22 | 賽百威 |
23 | 優(yōu)奧創(chuàng)思 |
24 | 華坤道威 |
25 | 泛為科技 |
26 | 熱云數(shù)據(jù) |
27 | 瑞恩傳媒 |
28 | 數(shù)聚互通 |
29 | GrowingIO |
30 | Linkflow |
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1 | 深信服 |
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4 | 北信源 |
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6 | 開(kāi)普云 |
7 | 軟通智慧 |
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17 | 美創(chuàng)科技 |
18 | 數(shù)字冰雹 |
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21 | 明朝萬(wàn)達(dá) |
22 | 易華錄 |
23 | 美亞柏科 |
24 | 科技谷 |
25 | 海云數(shù)據(jù) |
26 | 融信數(shù)聯(lián) |
27 | 貝賽科技 |
28 | 華傲數(shù)據(jù) |
29 | 非線數(shù)聯(lián) |
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(jì)劃,是20世紀(jì)90年代美國(guó)克林頓政府提出的,旨在以因特網(wǎng)為雛形,興建信息時(shí)代的高速通信網(wǎng)絡(luò),使所有的美國(guó)人能夠更加便捷地共享海量的信息資源。該項(xiàng)政策不單是起到了克服當(dāng)時(shí)美國(guó)經(jīng)濟(jì)下行、刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用,更是奪回了美國(guó)在重大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。信息高速公路建成后,美國(guó)的企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高了20%~40%,還培育出了谷歌、蘋(píng)果等一批互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的世界級(jí)領(lǐng)袖企業(yè)。而以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、5G等產(chǎn)業(yè)為中心的新基建堪稱21世紀(jì)的中國(guó)信息高速公路。
不少業(yè)內(nèi)人士注意到,在新近公布的十四五規(guī)劃中,數(shù)據(jù)一詞出現(xiàn)60余次,由此可見(jiàn),數(shù)據(jù)已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)。我國(guó)自從2014年將大數(shù)據(jù)寫(xiě)入政府工作報(bào)告后,從政策上一直對(duì)其給予積極的支持。2021年,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也將迎來(lái)新趨勢(shì),隨著中國(guó)數(shù)字化進(jìn)程的不斷加深,或?qū)⒊霈F(xiàn)一批不亞于谷歌、蘋(píng)果的中國(guó)科技企業(yè)。
全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%已來(lái)自中國(guó)
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,移動(dòng)支付、電子導(dǎo)航、搜索引擎、新媒體等不斷涌出的大量數(shù)據(jù)成為了這個(gè)時(shí)代最寶貴的資源,甚至有人稱之為新時(shí)代的“數(shù)字石油”。隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入,以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為時(shí)代的剛需。
根據(jù)IDC最新發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),中國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量約占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%,美國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為21%,EMEA(歐洲、中東、非洲)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為30%,APJxC(日本和亞太)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為18%,全球其他地區(qū)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為8%。近幾年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量的增速每年都保持在40%,2021年有望突破50ZB(1ZB=1億TB)。
我國(guó)是擁有著14億人口的泱泱大國(guó),也是擁有智能手機(jī)最多的國(guó)家。每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),都為我國(guó)的大數(shù)據(jù)行業(yè)提供了強(qiáng)有力的支持。隨著物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的持續(xù)推進(jìn),到2025年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)19508億元,完成從數(shù)據(jù)大國(guó)到數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)變。
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)在于更好的發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中的隱藏價(jià)值
當(dāng)前,在全球范圍內(nèi),大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)具備了初步的實(shí)踐基礎(chǔ),在政府決策、醫(yī)療健康、金融、電信、零售、廣告營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域得到了較為深入的應(yīng)用。
在工業(yè)制造領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將從產(chǎn)品級(jí)、設(shè)備級(jí)向產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)深入拓展,通過(guò)工業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)、流程的數(shù)據(jù)化、算法化、模型化,為整個(gè)制造體系裝上“智腦”系統(tǒng),形成動(dòng)態(tài)感知、敏捷分析、全局優(yōu)化、智能決策的強(qiáng)大能力。
在健康醫(yī)療領(lǐng)域,在搶占創(chuàng)新醫(yī)學(xué)研究、精準(zhǔn)診斷、個(gè)性化健康管理和移動(dòng)醫(yī)療前沿陣地的同時(shí),也要考慮個(gè)人隱私的泄露問(wèn)題,做到速度與安全的平衡。
在金融領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)在欺詐識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)控制、供應(yīng)鏈財(cái)務(wù)、股市判斷、投資咨詢等方面已被銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)廣泛使用。分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的能力已成為未來(lái)金融機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)因素之一。
在數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠滲透到商業(yè)活動(dòng)中的各個(gè)場(chǎng)景,依托多平臺(tái)的大數(shù)據(jù)采集,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)能力,能夠使廣告更加精準(zhǔn)有效,給品牌企業(yè)帶來(lái)更高的投資回報(bào)率。
在公共事業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可以有效地解決基本公共服務(wù)供需不匹配的問(wèn)題,快速、精準(zhǔn)地收集公眾的公共服務(wù)需求意向,實(shí)現(xiàn)面對(duì)點(diǎn)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的基本公共服務(wù)供需的精準(zhǔn)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(wù)。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用,是利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,為用戶提供輔助決策,發(fā)掘潛在價(jià)值的過(guò)程。融合應(yīng)用是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重點(diǎn),“十四五”期間,我國(guó)產(chǎn)業(yè)持續(xù)優(yōu)化升級(jí),大數(shù)據(jù)與各產(chǎn)業(yè)融合步伐不斷加快、融合深度不斷加強(qiáng)。
應(yīng)特別關(guān)注大數(shù)據(jù)應(yīng)用趨勢(shì)中的“小數(shù)據(jù)”
Gartner最新發(fā)布的《2021年數(shù)據(jù)和分析十大趨勢(shì)》指出,在備受關(guān)注的人工智能(AI)領(lǐng)域中,隨著企業(yè)逐漸認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)作為分析和人工智能關(guān)鍵推動(dòng)者的局限性,被稱為小數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)的方法正在慢慢涌現(xiàn)。
小數(shù)據(jù)的方法是指應(yīng)用相對(duì)較少的數(shù)據(jù),但仍能提供有見(jiàn)解的分析技術(shù)。其中包括有針對(duì)性的使用數(shù)據(jù)要求比較低的模型,比如一些時(shí)間序列分析的技術(shù),而不是用一刀切的方式去使用數(shù)據(jù)要求較高的深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域研究的Gartner研究總監(jiān)孫鑫認(rèn)為,小數(shù)據(jù)的方法拋開(kāi)了對(duì)于大型單體數(shù)據(jù)的依賴,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于小型、大型、結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源的分析和協(xié)同。
據(jù)《2021年數(shù)據(jù)和分析十大趨勢(shì)》預(yù)測(cè),到2025年,70%的企業(yè)將把關(guān)注點(diǎn)從原先的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向現(xiàn)在的小數(shù)據(jù)或是寬數(shù)據(jù),從而為數(shù)據(jù)分析提供更多背景。此外,隨著數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與正規(guī)性被不斷提上日程,未來(lái)傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)企業(yè)解決問(wèn)題的成本也將不斷上升,如何利用小數(shù)據(jù)去完成更深度、更實(shí)用的分析將成為大數(shù)據(jù)企業(yè)共同思考的問(wèn)題。
一場(chǎng)洪流
未來(lái)是屬于大數(shù)據(jù)的時(shí)代,也是屬于中國(guó)的時(shí)代。人們常常形容時(shí)代是一場(chǎng)洪流,那么當(dāng)大數(shù)據(jù)的洪流襲來(lái),你我將如何抉擇以及擔(dān)當(dāng)什么樣的角色,每個(gè)企業(yè)每個(gè)企業(yè)家都有一定的超越一般性經(jīng)營(yíng)的任務(wù)。