國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司？

說起國內(nèi)大數(shù)據(jù)廠商，很多人第一時間肯定會想到阿里、騰訊、百度，甚至浪潮、華為等廠商似乎也是名滿天下。

但實際上，按照大數(shù)據(jù)行業(yè)的分類，有很多大數(shù)據(jù)廠商，低調(diào)但實力突出，在不同的相關(guān)領(lǐng)域都有很大的話語權(quán)。

下面從數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集三個方面對國內(nèi)BI廠商進行簡單盤點。

數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)倉庫IBM:國外某老牌大型數(shù)據(jù)庫平臺，在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有優(yōu)勢，但開發(fā)工具具有操作性，入門難度非常大，維護難度大，價格相對較高；

SAP:SAP;的產(chǎn)品運營模式是與SAP的ERP系統(tǒng)，而且集成其他數(shù)據(jù)庫或系統(tǒng)并不占優(yōu)勢。同時，其使用要求高，升級難度大。

數(shù)據(jù)挖掘軟件:主要產(chǎn)品finereport和FineBI，能夠通過集成回歸、聚類等算法深度挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，具有豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗；

商業(yè)智能風(fēng)帆:專注BI數(shù)據(jù)分析13年，旗下FineBI產(chǎn)品性能強大穩(wěn)定，支持自助分析，學(xué)習(xí)成本低，可視化效果好。目前國內(nèi)BI市場占有率第一，是BI品牌的絕對領(lǐng)導(dǎo)者；

浪潮:主要依托云計算和云數(shù)據(jù)技術(shù)的高端服務(wù)器和應(yīng)用主機在存儲設(shè)備市場占據(jù)絕對優(yōu)勢，商業(yè)智能也是其主要領(lǐng)域；

微軟:主要是PowerBI的業(yè)務(wù)分析工具，但探索性分析能力有限，功能簡單，無法支持復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，不適合定制化開發(fā)。

視覺帆板:其產(chǎn)品finereport交互性強，通過強大豐富的組件呈現(xiàn)特殊的視覺效果，互動性高，顏值極佳；

數(shù)字冰雹:數(shù)字冰雹主要從事大數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)，提供集設(shè)計、程序開發(fā)、硬件集成于一體的解決方案，市場占有率不是很高；

finereport制作的大屏效果，展現(xiàn)了海云數(shù)據(jù)的垂直應(yīng)用:目前主要應(yīng)用于公安、航空、快消、制造、金融、醫(yī)療、信息安全等領(lǐng)域；

用友:主要開發(fā)財務(wù)軟件，與金蝶等廠商競爭激烈；

新浪、搜狐、網(wǎng)易:作為門戶網(wǎng)站，目前新浪和搜狐都輸給網(wǎng)易，大數(shù)據(jù)核心競爭力差；

金蝶:主營小微企業(yè)金融業(yè)務(wù)集成軟件；

數(shù)據(jù)源百度:主要是支持百度圖片等圖文類型的數(shù)據(jù)源。過去有很多大數(shù)據(jù)服務(wù)。現(xiàn)在百度在搜索引擎和人工智能領(lǐng)域仍然領(lǐng)先國內(nèi)很多廠商；

金山美國的office軟件一直很出名，和國外office的市場競爭一直很激烈。

云脈互聯(lián):主要是小文檔處理軟件，文本這類數(shù)據(jù)源市場份額小；

數(shù)據(jù)堂、聚合數(shù)據(jù)、云創(chuàng):作為幾大數(shù)據(jù)源廠商，還是不如現(xiàn)有國外廠商，前景好，市場份額小；

云存儲阿里云:云計算和云服務(wù)為主，市場份額第一。

百度云:百度云s云計算主要是為人工智能賦能，所以相對隸屬，但發(fā)展很快；

接下來，讓我們讓我們分析一下當(dāng)前的大數(shù)據(jù)市場。由于大數(shù)據(jù)市場覆蓋面廣，很難用整體市場份額來統(tǒng)計和衡量。但由于BI商業(yè)智能在大數(shù)據(jù)時代的廣泛應(yīng)用，我們還是可以從BI市場的角度來分析。

目前，國外市場的兩個主要行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者是微軟sPowerBI和Tableau。根據(jù)國際知名咨詢公司Gartner發(fā)布的《2017北美BI魔力象限報告》內(nèi)容，微軟的力量BI很可能在未來趕上Tableau。

但在國內(nèi)市場，根據(jù)著名IDC機構(gòu)發(fā)布的《2017年商業(yè)智能（BI）市場跟蹤報告》，國內(nèi)BI廠商泛軟已經(jīng)超越SAP、IBM、Tabl

大數(shù)據(jù)具體是做什么？有哪些應(yīng)用？

這是一個很好的問題，也是很多人關(guān)心的問題。作為一個大數(shù)據(jù)從業(yè)者，我來回答一下。

首先，解釋大數(shù)據(jù)的具體用途并不容易。一方面大數(shù)據(jù)本身需要一個應(yīng)用場景，另一方面應(yīng)用大數(shù)據(jù)需要一定的專業(yè)知識。隨著云計算和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景也在不斷完善和發(fā)展。我相信在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景將會全面鋪開，大量的傳統(tǒng)行業(yè)將會逐漸開始具備應(yīng)用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用涉及一個完整的產(chǎn)業(yè)鏈。雖然目前大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈還有待完善和發(fā)展，但整體架構(gòu)已經(jīng)比較完整，涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。每個環(huán)節(jié)都有價值增量，每個環(huán)節(jié)也都有大量的工作崗位。

數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量對大數(shù)據(jù)本身的價值有著非常直接的影響。目前行業(yè)內(nèi)大量公司致力于數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集的價值增量是空的。時間間隔比較大，但主要看數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量。在早期的消費互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)采集主要通過Web系統(tǒng)實現(xiàn)。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集開始向移動終端轉(zhuǎn)移，這些移動終端采集的數(shù)據(jù)價值往往比較高。

數(shù)據(jù)收集后，它可以不能直接使用，需要一個數(shù)據(jù)分析的過程。數(shù)據(jù)分析也是數(shù)據(jù)價值的重要環(huán)節(jié)，涉及的技術(shù)含量比較高。目前常見的數(shù)據(jù)分析有兩種，一種是統(tǒng)計方法，一種是機器學(xué)習(xí)方法。數(shù)據(jù)分析的能力對數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值有非常直接的影響，所以數(shù)據(jù)分析未來的空間還是很大的。對于很多職場普通人來說，掌握數(shù)據(jù)分析也會提升自己的職場價值。

數(shù)據(jù)應(yīng)用是大數(shù)據(jù)價值最直接的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)應(yīng)用的目標(biāo)對象可以是人，也可以是agent，未來agent中數(shù)據(jù)應(yīng)用的價值空間會非常大。通過數(shù)據(jù)分析制定各種運營策略是互聯(lián)網(wǎng)公司常用的運營模式，這種價值增值還是很明顯的。從大的發(fā)展趨勢來看，大數(shù)據(jù)本身就代表了市場，這是大數(shù)據(jù)非常重要的價值。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計算機專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會有所收獲。

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