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2023信創(chuàng)獨(dú)角獸企業(yè)100強(qiáng)
全世界各行各業(yè)聯(lián)合起來(lái),internet一定要實(shí)現(xiàn)!

2024大數(shù)據(jù)服務(wù)TOP100

2025-04-11 eNet&Ciweek

2024大數(shù)據(jù)服務(wù)TOP100
RK企業(yè)備注
1阿里巴巴阿里云大數(shù)據(jù)&AI服務(wù)
2華為華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)
3騰訊騰訊云大數(shù)據(jù)解決方案
4巨量引擎行業(yè)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)
5美團(tuán)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)
6百度百度智能云大數(shù)據(jù)服務(wù)
7三六零數(shù)據(jù)安全服務(wù)
8海康威視大數(shù)據(jù)解決方案及硬件研發(fā)
9聯(lián)通數(shù)科一體化大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
10小米集團(tuán)大數(shù)據(jù)服務(wù)
11中興通訊數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)庫(kù)
12京東科技大數(shù)據(jù)解決方案
13寶信軟件工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)
14軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)治理解決方案
15用友網(wǎng)絡(luò)BIP智能數(shù)據(jù)服務(wù)
16拓維信息行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案
17網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)管理與開(kāi)發(fā)服務(wù)
18東華軟件行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案
19廣聯(lián)達(dá)建筑行業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)
20神州控股數(shù)據(jù)治理/安全/創(chuàng)新/集成
21合合信息商業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)
22科華數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中心軟硬件服務(wù)
23四維圖新位置大數(shù)據(jù)服務(wù)
24云徙科技數(shù)據(jù)智能解決方案
25帆軟全鏈路數(shù)據(jù)建設(shè)服務(wù)
26數(shù)據(jù)港第三方數(shù)據(jù)中心服務(wù)
27拓爾思大數(shù)據(jù)+人工智能服務(wù)
28易華錄數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)要素
29千尋位置高精準(zhǔn)位置提供服務(wù)
30太極股份太極可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)
31東軟集團(tuán)數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)
32東方國(guó)信一站式全鏈路數(shù)據(jù)管控平臺(tái)
33匯量科技數(shù)據(jù)智能分析服務(wù)
34浙大網(wǎng)新大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化
35佳都科技智慧城市與智慧交通大數(shù)據(jù)服務(wù)
36新點(diǎn)軟件數(shù)據(jù)要素運(yùn)營(yíng)服務(wù)
37亞信科技AISWare BigData數(shù)據(jù)分析和挖掘
38超圖軟件大數(shù)據(jù)GIS技術(shù)體系
39星環(huán)科技大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)智能分析
40同盾科技分布式數(shù)據(jù)庫(kù),信用數(shù)據(jù)服務(wù)
41盤(pán)興數(shù)智數(shù)智運(yùn)營(yíng)SaaS服務(wù)
42海量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)
43山大地緯數(shù)據(jù)智能平臺(tái)
44航天云網(wǎng)工業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)
45奇點(diǎn)云大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件服務(wù)
46極視角智能數(shù)據(jù)標(biāo)注管理平臺(tái)
47云天勵(lì)飛智能計(jì)算與數(shù)據(jù)交易中心
48企查査企業(yè)征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)查詢(xún)
49普元信息智能數(shù)據(jù)中臺(tái)
50滴普科技實(shí)時(shí)智能數(shù)據(jù)倉(cāng)平臺(tái)
51百分點(diǎn)科技一站式智能數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
52國(guó)投智能數(shù)據(jù)智能與安全服務(wù)
53PingCAP金融數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)服務(wù)
54格靈深瞳深瞳靈犀數(shù)據(jù)智能平臺(tái)
55浪潮卓數(shù)綜合型大數(shù)據(jù)服務(wù)
56玳數(shù)科技大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與治理平臺(tái)
57云軸科技ZStack RDS 數(shù)據(jù)庫(kù)云平臺(tái)
58巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)引擎
59Nint任拓電商大數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)
60OceanBase金融級(jí)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)
61德拓信息AI及數(shù)據(jù)智能服務(wù)
62明略科技數(shù)據(jù)智能服務(wù)
63TalkingData數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)
64銀河水滴視頻大數(shù)據(jù)分析服務(wù)
65喆塔科技工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)
66遠(yuǎn)舢智能工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)
67星河智源知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)與整體解決方案
68曼孚科技MindflowAI基礎(chǔ)架構(gòu)與數(shù)據(jù)智能平臺(tái)服務(wù)
69宏誠(chéng)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室生物安全在線數(shù)智監(jiān)管平臺(tái)
70秘塔科技智能語(yǔ)義數(shù)據(jù)服務(wù)
71矩陣起源數(shù)據(jù)智能平臺(tái)技術(shù)和服務(wù)
72數(shù)據(jù)寶國(guó)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值運(yùn)營(yíng)服務(wù)
73中科世通亨奇數(shù)據(jù)智能解決方案
74鏈庫(kù)冷庫(kù)領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
75云通數(shù)達(dá)數(shù)智交通服務(wù)
76天創(chuàng)信用大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品及解決方案
77華院計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析服務(wù)
78華瑞指數(shù)云智能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)管理
79美創(chuàng)科技數(shù)據(jù)安全服務(wù)
80全拓?cái)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案
81惟客數(shù)據(jù)線下大數(shù)據(jù)服務(wù)
82繹維FOne企業(yè)數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)
83杉數(shù)科技數(shù)據(jù)分析與智能決策
84Flow++數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用服務(wù)
85那美互動(dòng)新零售大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)
86同略科技政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)
87金篆信科國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)
88數(shù)位科技線下數(shù)據(jù)查詢(xún)和智能分析
89珈和科技農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)解譯服務(wù)
90清能互聯(lián)能源大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)服務(wù)
91麥港數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)
92太驛微行分米級(jí)遙感數(shù)據(jù)服務(wù)
93安泉數(shù)智數(shù)據(jù)安全服務(wù)
94九有數(shù)據(jù)庫(kù)UDB-TX分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
95數(shù)翊科技數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)
96慧創(chuàng)科技地理信息數(shù)據(jù)服務(wù)
97海蘭云海底數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)
98給力訊息人工智能+大數(shù)據(jù)服務(wù)
99碩磐智能云原生數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
100芯途異構(gòu)異構(gòu)計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案
2025.04 DBC/CIW/CIS
“大數(shù)據(jù)殺熟”困境

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代,似乎每個(gè)人都在不自覺(jué)地成為平臺(tái)算法的“獵物”,“大數(shù)據(jù)殺熟”這個(gè)詞條也會(huì)隔三差五的登上網(wǎng)絡(luò)熱搜榜。

最新一條關(guān)于大數(shù)據(jù)殺熟的詞條是“年輕人開(kāi)始反向馴化大數(shù)據(jù)殺熟”,這個(gè)熱搜詞條源于有人在社交平臺(tái)分享對(duì)抗大數(shù)據(jù)殺熟的攻略:“第一次搜機(jī)票,直飛最便宜的也要4309元,我就反復(fù)評(píng)論‘機(jī)票太貴了,買(mǎi)不起,不去了’。后來(lái)就變成了1903元”。網(wǎng)友總結(jié)這套操作背后的邏輯是通過(guò)特定的評(píng)論讓算法認(rèn)為你對(duì)價(jià)格敏感,從而改變系統(tǒng)對(duì)你的畫(huà)像、從“想要進(jìn)行跨國(guó)旅行的有錢(qián)人”變?yōu)椤奥眯腥Q于機(jī)票價(jià)格、沒(méi)什么錢(qián)的人”。

越來(lái)越多的年輕人開(kāi)始意識(shí)到,在這個(gè)信息化、數(shù)據(jù)化的商業(yè)社會(huì)里,自己不僅僅是消費(fèi)的主角,還是被平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)“定價(jià)”的對(duì)象。而通過(guò)改變行為、操控信息、規(guī)避數(shù)據(jù)追蹤等方式,年輕人開(kāi)始通過(guò)自己的方式挑戰(zhàn)平臺(tái)的價(jià)格算法,用自己的力量,打破平臺(tái)對(duì)自己的數(shù)字操控。 

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助下,用戶(hù)精準(zhǔn)畫(huà)像成為了現(xiàn)實(shí),而通過(guò)收集用戶(hù)精準(zhǔn)畫(huà)像的數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)廠商的算法更是做到了“比你還懂你”。而年輕人反向馴化的背后,揭示的是一個(gè)更深層次的問(wèn)題——數(shù)據(jù)隱私與價(jià)格公平的平衡。

但為何在相關(guān)監(jiān)管部門(mén)的三令五申之下,大數(shù)據(jù)殺熟仍然屢禁不止?這是由于監(jiān)管部門(mén)與互聯(lián)網(wǎng)廠商的技術(shù)不對(duì)等,以及消費(fèi)者保護(hù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)沖突的結(jié)果。各數(shù)據(jù)廠商收集到的數(shù)據(jù)具體規(guī)則、數(shù)據(jù)權(quán)重是各廠商秘而不宣的東西,因此需要尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的監(jiān)管部門(mén)不能夠在互聯(lián)網(wǎng)廠商的服務(wù)器安插監(jiān)控程序,也不可能從用戶(hù)看到的前臺(tái)界面來(lái)完成證據(jù)固定。

隨著越來(lái)越多年輕人意識(shí)到自己的數(shù)據(jù)權(quán)和隱私權(quán),類(lèi)似反向馴化大數(shù)據(jù)的用戶(hù)行為也將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的進(jìn)一步變革。

AI與大數(shù)據(jù):共生演進(jìn)下的技術(shù)革命與社會(huì)重構(gòu)

大數(shù)據(jù)與人工智能的共生關(guān)系,本質(zhì)上是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與算法優(yōu)化的協(xié)同進(jìn)化。AI技術(shù)的突破高度依賴(lài)海量數(shù)據(jù)的供給,這種依賴(lài)關(guān)系又推動(dòng)著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的革新,例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能傳感器與社交媒體的普及。  

與此同時(shí),AI技術(shù)也在重塑數(shù)據(jù)的價(jià)值維度。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析聚焦于歷史解釋?zhuān)鳤I驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性分析能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為前瞻性決策工具。例如,金融行業(yè)通過(guò)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練風(fēng)控模型,可提前識(shí)別欺詐交易;醫(yī)療領(lǐng)域結(jié)合基因組數(shù)據(jù)與AI診斷系統(tǒng),可預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)并制定個(gè)性化治療方案。這種從“描述性”到“預(yù)測(cè)性”的轉(zhuǎn)變,標(biāo)志著數(shù)據(jù)從被動(dòng)記錄向主動(dòng)賦能演進(jìn)。

在實(shí)時(shí)處理方面,AI與邊緣計(jì)算的結(jié)合改變了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模式。例如,自動(dòng)駕駛汽車(chē)通過(guò)車(chē)載AI芯片實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù),可在毫秒級(jí)完成障礙物識(shí)別與路徑規(guī)劃,而無(wú)需將所有數(shù)據(jù)傳輸至云端。這種“邊緣智能”不僅降低延遲,還減少了更多的帶寬消耗。

此外,生成式AI的崛起進(jìn)一步擴(kuò)展了數(shù)據(jù)處理的邊界,通過(guò)合成數(shù)據(jù)技術(shù),企業(yè)可在保護(hù)隱私的前提下生成模擬數(shù)據(jù),解決醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)獲取難題,推動(dòng)模型訓(xùn)練效率的提升。

未來(lái)趨勢(shì)將聚焦在技術(shù)普惠與可持續(xù)發(fā)展方面。垂直領(lǐng)域的深化如醫(yī)療診斷、法律文書(shū)分析等行業(yè)專(zhuān)用小模型因成本低、易解釋性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),將逐步替代部分通用大模型??沙掷m(xù)發(fā)展的綠色計(jì)算革命如液冷數(shù)據(jù)中心、可再生能源供電等技術(shù),將推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)碳中和進(jìn)程。

結(jié)語(yǔ)  

數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“石油”,通過(guò)AI煉化為智慧動(dòng)能,驅(qū)動(dòng)著醫(yī)療、制造、城市等領(lǐng)域的深度變革。未來(lái),唯有建立開(kāi)放的技術(shù)生態(tài)、健全的數(shù)據(jù)治理體系,才能實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)智能”的真正普惠,引領(lǐng)人類(lèi)社會(huì)邁向更可持續(xù)的數(shù)字文明。

(文/螢火)

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