涕零
❶ 2017中国大数据十大领军企业 有哪些
❷ 2017年大数据产业将迎来哪些变化
2017年大数据的变化个人认为将主要在如下几点：1.物联网(IoT)公司日益期望从所有数据中获得价值，企业组织将不得不改动技术，以便与物联网数据衔接起来。这在数据治理、标准、健康保障、安全和供应链等方面带来了无数新的挑战和机遇。物联网和大数据是同一枚硬币的两面，数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面，结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。2.深度学习深度学习主要用于从大量未标记/未监督的数据当中学习，因而对于从大数据中提取有意义的标识和模式颇具吸引力。比如说，它可以用来识别许多不同类型的数据，比如视频中的形状、颜色和对象，或者甚至是图像中的猫，就像谷歌研制的一个神经网络在2012年所做的那样。因此，企业可能会看到更多的注意力投向半监督式或未监督式训练算法来处理进入的大量数据。3.内存中分析不像常规的商业智能(BI)软件对存储在服务器硬盘上的数据运行查询，内存中技术查询的是载入到内存中的信息，这可以通过减少或甚至消除磁盘输入/输出瓶颈来显著提升分析性能。就大数据而言，正是由于TB级系统和大规模并行处理，让内存中分析技术更令人关注。在现阶段，大数据分析的核心其实是发现数据。要是没有毫秒级延迟，面对数百万次/数十亿次的迭代，运行迭代以查找数据点之间的关联就不会成为现实。在内存中处理的速度比磁盘上处理要快三个数量级。4.云计算混合云和公共云服务越来越受欢迎。大数据成功的关键是在弹性基础设施上运行(Hadoop)平台。我们会看到数据存储和分析趋于融合，带来新的更智能的存储系统，它们将经过优化，用于存储、管理和排序庞大的PB级数据集。展望未来，我们可以预计会看到基于云的大数据生态系统将继续迎来发展，不仅仅局限于“早期采用者”。5.Apache SparkApache Spark在点亮大数据。流行的Apache Spark项目提供了Spark Streaming技术，通过主要采用一种在内存中微批量处理的方法，近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态系统的一部分，变成许多企业青睐的一种大数据平台。
❸ 大数据公司排名是什么样的
阿里云、华为云、网络、腾讯。
3、网络：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。
4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。
大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。
❹ 国内有哪些大数据公司
“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。
在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
❺ 国内真正的大数据分析产品有哪些
国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。说说更通用的数据分析吧。大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级1、数据存储层数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。2、报表层企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。3、数据分析层这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！JMP分析：SAS的一个分析分支XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能4、表现层表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。PPT：办公常用，用来写数据分析报告；Xmind&网络脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表
❻ 大数据未来的前景怎么样
全文统计口径说明：1)搜索关键词：大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围：标题、摘要和权利说明;3)筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期)，简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。
1、全球大数据行业专利申请概况
(1)技术周期：处于成长期
2010-2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量均呈现高速增长态势，2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量分别达到28398人及65473项，均处于较高水平。整体来看，全球大数据技术处于成长期。
注：未剔除联合申请数量。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
❼ 大数据行业怎么样
大数据挺好的，也是个大趋势，但目前来说学了后基本都是在一线岗位多，二线城市基本上很少，所以看个人需求去学
❽ 大数据行业信息怎么样
大数据产业呈爆发式增长 五大方面迎来新一轮增长
大数据产业呈现爆发式增长
2017年是我国大数据产业快速发展的一年，随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。
从产业的角度看，企业级大数据市场经过两年的酝酿已初具规模，中国企业级大数据进入快速发展时期，产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善，行业应用持续升温，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践，同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。
中国大数据产业市场规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国大数据产业市场规模约为168亿元，较2015年增速达45%。截止到2017年中国大数据产业市场规模达到234亿元，较2016年增长39.3%。随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟，未来几年中国大数据市场仍将保持每年30%以上的快速增长，预计到2020年中国大数据产业市场规模将达到578亿元。
未来大数据产业将迎来新一轮增长
随着云计算、物联网、人工智能、信息安全与大数据技术的深入融合，政策和标准体系的完善，人才队伍的建设，以及应用场景和解决方案的丰富化和落地化，未来大数据产业将迎来新一轮增长。
1、新技术融合和标准落地将成为创新发展方向
大数据、人工智能与云计算技术趋向深度融合。2018年将是人工智能、大数据和云计算等技术与产业深度结合的元年，更多落地的大数据解决方案将以云计算的形式实施。
平台化能力成为大数据企业竞相角逐的新焦点。通过将数据、算法和解决方案集成到统一的平台上，大数据企业可以提供“准标准化”的产品，快速占领市场，提升变现能力。
大数据一体机成为硬件领域新热点。2018年，大数据一体机将陆续发布。诸如数据仓库一体机、NoSQL一体机等多种技术相融合一体化设备将迎来高速发展。
制定标准化顶层规划，加速技术、产品和行业标准的出台。2018年，制定标准化方面的顶层规划仍旧紧迫。
2、多层次、多类型大数据人才培养是政府关注重点
在大数据人才培养上，政府方面，设立专项基金，支持高校及企业大数据方面研究，鼓励“产学研用”相结合。高校方面，强化学科体系建设，完善课程设计与社会实践，培养大量应用型和复合型人才;同时，加强理论攻关，创建海量数据场景下快速有效的计算和优化算法。企业方面，自建培训学院，以项目驱动人才培养;同时，加强与高校合作，开展技术攻关。
3、数据安全将成为产业发展中的核心问题
在技术层面，围绕大数据整个产业链，沿用最新的信息安全技术，开发大数据安全产品和服务。产业生态层面，威胁情报、网络安全漏洞，以及攻击等数据的即时共享成为行业协作的示范领域，未来将会逐渐向大数据安全领域扩展。未来，可以仿照阿里巴巴“电子商务生态安全联盟”和腾讯成立安全联盟，建立大数据领域的安全联盟。
4、IT系统的自主可控进程将不断推进
政府构建自主可控信息安全网络，为国产业带来大量市场需求。国家层面高度关注核心系统和技术自主创新，发展可信网络前沿技术和具有国际竞争力的关键技术，加快推进国产自主可控替代计划落地，构建安集中全可控的信息技术体系。
以国产芯片和国产平台软件为核心，中国将在对与大数据产业相关的整机、工业控制、网络设备等关键领域实现重要突破。
5、工业和健康医疗等新领域将成为未来竞争高地
随着大数据基础设施的完善和大数据分析技术的成熟，大数据应用场景和解决方案的拓展成为发展重点，健康医疗大数据以其巨大的产业延展空间，工业大数据以其潜在的巨大产业规模成为未来发展重点。当前，健康医疗大数据正成为国家重要的基础性战略资源，“1+7+X”的健康医疗大数据规划正在逐步成型。与此同时，随着中国制造2025和工业互联网战略的推进，以预测性维护、工业互联网平台和工业APP为主的应用协力助推了工业大数据产业的发展。
❾ 2017大数据概念股有哪些
您好，天玑科技（17.62 -1.34%，买入）：公司研发推出PBdata数据库一体机，该产品是针对应大数据环境下的海量数据（41.09 +10.01%，买入）分析存储而设计的高性能主机。浪潮信息（19.73 -1.99%，买入）：公司推出国内首款面向金融行业的大数据定制机——浪潮云海金融大数据一体机，可满足金融业行业定制、即付即用的需求。拓尔思（16.50 -1.02%，买入）：公司先后推出了海贝大数据管理系统以及大数据舆情分析平台。公司将推行大数据+行业的战略，将大数据处理技术与政府、金融以及营销等行业结合。美亚柏科（20.02 +0.55%，买入）：公司是中国领先的电子数据取证与安全产品及服务提供商，公司产品“取证装备化+大数据信息化”，强化前端装备和后端平台的融合；“互联网+大数据资源”，形成多款具有行业影响力的SaaS服务。银信科技（18.27 +0.66%，买入）：主营业务行业覆盖范围不断拓展为公司业绩增长提供安全垫：2015年公司成功进入中国移动通信集团市场，获得了中国移动及其旗下咪咕娱乐公司约3000万元的订单，随着中国移动在ICT领域业务发展的不断深入，我们认为也会在2016年给公司主营业务增长带来新动力（爱基，净值，资讯）；数云科技为公司在大数据和云计算领域打开新的业务增长点：公司早已经致力于云计算和大数据的相关技术研发，并在公司主营业务领域实践了基于大数据分析技术的智能化IT运维业务；科大讯飞（34.96 +4.42%，买入）：公司智能语音及人工智能核心技术优势持续提升，讯飞超脑在语音合成、语音识别和语义理解、口语翻译、机器评测等方向均取得显著的阶段性成果。特别是语音合成，在国际最高水平的语音合成比赛Blizzard ChallenGE（暴风雪竞赛）中再次夺得第一，荣获该竞赛2006-2015年十连冠
❿ 2017年世界最大50家石油公司中国排名，中国石油蝉联世界第几大数据公司，
2017年中石油蝉联世界第一大石油公司2018年7月19日晚间，《财富》杂志发布了最新世界回500强企业排名。石答油公司再次爆发，一共有5家石油巨头入围了世界前10，占据半壁江山。中石化、中石油继续稳居冠亚军，同上年排名持平。不过在世界500强中，排名第一的中国公司依旧是国家电网，比中石化高出一个名次。