| RK | 企業(yè) |
|---|---|
| 1 | 開運(yùn)聯(lián)合 |
| 2 | 美林?jǐn)?shù)據(jù) |
| 3 | 上海慧程 |
| 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 | 樹根互聯(lián) |
| 16 | 優(yōu)也科技 |
| 17 | 愛波瑞 |
| 18 | 朗坤智慧 |
| 19 | 國云數(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) |
|---|---|
| 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) |
|---|---|
| 1 | 神州信息 |
| 2 | 萬得信息 |
| 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) |
|---|---|
| 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)夢工場 |
| 21 | 星環(huán)科技 |
| 22 | 極光大數(shù)據(jù) |
| 23 | 國云數(shù)據(jù) |
| 24 | 中譯語通 |
| 25 | 東方金信 |
| 26 | 達(dá)觀數(shù)據(jù) |
| 27 | 普元信息 |
| 28 | 盤石 |
| 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 |
| 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) |
|---|---|
| 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 |
| 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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| RK | 企業(yè) |
|---|---|
| 1 | 深信服 |
| 2 | 新智認(rèn)知 |
| 3 | 個(gè)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(diǎn) |
| 12 | 新點(diǎn)軟件 |
| 13 | 金電聯(lián)行 |
| 14 | 南大通用 |
| 15 | 東方金信 |
| 16 | 睿至大數(shù)據(jù) |
| 17 | 美創(chuàng)科技 |
| 18 | 數(shù)字冰雹 |
| 19 | 中奧科技 |
| 20 | 愛城市網(wǎng) |
| 21 | 明朝萬達(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)美國經(jīng)濟(jì)下行、刺激經(jīng)濟(jì)增長的作用，更是奪回了美國在重大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。信息高速公路建成后，美國的企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高了20%～40%，還培育出了谷歌、蘋果等一批互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的世界級領(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，數(shù)據(jù)已成為國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)。我國自從2014年將大數(shù)據(jù)寫入政府工作報(bào)告后，從政策上一直對其給予積極的支持。2021年，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也將迎來新趨勢，隨著中國數(shù)字化進(jìn)程的不斷加深，或?qū)⒊霈F(xiàn)一批不亞于谷歌、蘋果的中國科技企業(yè)。
全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%已來自中國
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(jī)最多的國家。每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，都為我國的大數(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)大國到數(shù)據(jù)強(qiáng)國的轉(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、廣告營銷等領(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、設(shè)備級向產(chǎn)業(yè)鏈級深入拓展，通過工業(yè)知識、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)的能力已成為未來金融機(jī)構(gòu)的核心競爭因素之一。
在數(shù)字營銷領(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)場景，依托多平臺的大數(shù)據(jù)采集，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測能力，能夠使廣告更加精準(zhǔn)有效，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報(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)面對點(diǎn)、點(diǎn)對點(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，我國產(chǎn)業(yè)持續(xù)優(yōu)化升級，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》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)用相對較少的數(shù)據(jù)，但仍能提供有見解的分析技術(shù)。其中包括有針對性的使用數(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)的方法拋開了對于大型單體數(shù)據(jù)的依賴，實(shí)現(xiàn)了對于小型、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》預(yù)測，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，未來傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)企業(yè)解決問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)共同思考的問題。
一場洪流
未來是屬于大數(shù)據(jù)的時(shí)代，也是屬于中國的時(shí)代。人們常常形容時(shí)代是一場洪流，那么當(dāng)大數(shù)據(jù)的洪流襲來，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)營的任務(wù)。
