⑴ 具有大數據量管理能力，同時有與ORACLE資料庫高度兼容的國產資料庫系統是以下哪一個
選擇第一個，達夢資料庫系統
⑵ 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。
Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。
甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。
一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。
⑶ 在Oracle甲骨文中國工作是怎樣一番體驗
作為全球500強的IT公司，甲骨文的工作環境還是不錯的。有茶點，現磨咖啡。每個月不定時的發點水果零食什麼的。每天下班還有各種social club 的活動，上下班不用打卡，時間自由。忙的時候很忙，空的時候很空。個人認為是相當不錯了。當然甲骨文是我第一個工作的公司，還沒去過其他的企業，和其他知名企業相比，甲骨文的工作體驗處在哪個位置就不得而知了。
⑷ 世界知名企業有哪些
問題一：世界著名跨國公司有哪些 IBM(美國商用電器),GE(美國通用電器),微軟,思科,因特爾,蘋果,索尼,三星,波音,空中客車,GOOGEL,通用汽車,豐田汽車,寶馬,戴-克,沃達豐,諾基亞,西門子,花旗集團,摩根士丹利,高盛,匯豐銀行,BP,矣莫森-美孚,殼牌,可口可樂,SMG,迪斯尼,時代華納,伯克希爾-哈撒韋
問題二：全球十大大數據企業有哪些 FICO是美國乃至全球公認的大數據公司，有著多年的數據採集、儲存經驗，FICO信用分在經過三十年的發展，在美國已經成為三大信用局以及各大銀行對個人信用評判的重要依據，一直是為美國提供數據支持，億美軟通和FICO已簽訂戰略合作。
問題三：國際知名IT企業有哪些 微軟、IBM、Intel、AMD、蘋果、戴爾、sun、甲骨文、聯想、宏基、友達、中芯國際、威盛、英偉達等等
問題四：世界十大電腦企業是哪些 1 蘋果Apple (1976年美國,世界品牌500強,全球100家最受尊重公司之一,Apple公司)
2 聯想Lenovo-IBM (1984年北京,中國馳名商標,中國名牌,十大PC品牌電腦,聯想lenovo集團)
3 惠普HP (電腦十大品牌,1939年美國,世界500強企業,世界品牌,惠普公司)
4 戴爾DELL (全球500強企業,1984年美國,最受仰慕的公司之一,十大品牌電腦,戴爾公司)
5 方正Founder (中國馳名商標,中國名牌,500家國有大型企業集團,品牌電腦,北大方正集團)
6 神舟Hasee (於2001年深圳,中國電腦產業的領導廠商之一,深圳市神舟電腦股份有限公司)
7 宏Acer (十大品牌機,於1976年台灣,全球著名腦品牌,全球著名PC製造商,宏公司)
8 華碩ASUS (全球500強企業,十大品牌機,於1989年台灣,全球IT100強企業,華碩集團)
9 海爾Haier (世界500強企業,中國馳名商標,中國名牌,品牌電腦十大品牌,海爾集團)
10 七喜HEDY (中國馳名商標,於1997年廣州,廣東省百強民營企業,七喜控股股份有限公司)
問題五：德國有哪些世界知名的公司 大眾汽車 、安聯、戴姆勒、意昂 、西門子、麥德龍 、德國郵政、巴斯夫 、德國電信、德意志銀行、蒂森克虜伯、寶馬 、萊茵集團、慕尼黑再保險 、德國聯邦鐵路 、拜耳、巴登-符騰堡州銀行、哈尼爾集團、德國復興信貸銀行、國際旅遊聯盟集團、漢莎集團、大陸、德國商業銀行、德國中央合作銀行、Arcandor 、巴伐利亞銀行、豪赫蒂夫 、貝塔斯曼、曼恩集團 、巴登符騰堡能源 、艾德卡、R利氏控股、許珀不動產控股 、海德堡水泥、漢高、Marquard & Bahls、北德意志州銀行等
問題六：中國的哪些企業在國際有名 美國《財富》雜志評出最新的2007年度世界500強公司名單,共有30家中國公司入選。其中中國內地公司22家,台灣地區公司6家,香港地區公司2家。中國內地的中國五礦集團、中國海洋石油總公司、中國遠洋運輸總公司和台灣地區的華碩電腦、台塑石化成為新上榜公司。中國石化集團名列第17位,比去年提升6位,取得中國公司在世界500強排行榜上的最好名次。
中國企業在2007年度世界50丹強中的排名情況:
美國《財富》雜志評出最新的2007年度世界500強公司名單,共有30家中國公司入選。其中中國內地公司22家,台灣地區公司6家,香港地區公司2家。中國內地的中國五礦集團、中國海洋石油總公司、中國遠洋運輸總公司和台灣地區的華碩電腦、台塑石化成為新上榜公司。中國石化集團名列第17位,比去年提升6位,取得中國公司在世界500強排行榜上的最好名次。
中國企業在2007年度世界500強中的排名情況:
排名 公司名稱 主要業務 營業收入億美元
17 中國石化 煉油 1316.36
24 中國石油天然氣 煉油 1105.20
29 國家電網 電力 1071.85
154 鴻海精密 電子 405.95
170 中國工商銀行 銀行 368.32
180 中國移動通信 電信 359.13
192 中國人壽 保險 337.11
215 中國銀行 銀行 307.50
230 中國建設銀行 銀行 285.32
237 中國南方電網 電力 279.66
275 中國電信 電信 247.91
277 中國農業銀行 銀行 244.75
290 和記黃埔 多元化 236.61
299 中化集團 貿易 231.09
307 寶鋼集團 金屬 226.63
327 中油公司 煉油 217.96
342 中國鐵路工程總公司 工程建築 205.20
343 國泰金融控股 保險 204.36
384 中國鐵道建築總公司 工程建築 187.35
385 一汽集團 汽車 187.10
396 中國建築工程總公司 工程建築 181.63
402 上汽集團 汽車 180.10
405 中糧集團 貿易 179.53
427 華碩電腦 計算機 172.24
435 中國五礦集團 貿易 169.02
447 廣達電腦 計算機 165.31
456 台塑石化 化學 162.81
457 怡和洋行 貿易 162.81
469 中國海洋石油總公司 煉油 160.38
488 中國遠洋運輸總公司 海運 154.13
問題七：全球十大大數據企業有哪些 十大大數據企業
1.IBM
根據
Wikibon
發布的報告，作為大數據業務營收成績最好的公司
IBM
，過去
一年從大數據相關產品及服務中獲得了
13
億美元收益。其具體產品包括伺服器
與存儲硬體、資料庫軟體、分析應用程序以及相關服務等。
2
、惠普
惠普早在
2012
年獲得的大數據營收名列第二，
總值為
6.64
億美元。
這家供
應商最為知名的方案當數
Vertica
分析平台。
3
、
Teradata
Teradata
憑借自家硬體平台、資料庫以及分析軟體而聲名遠播。它同時針
對零售及運輸行業推出了專門的分析工具。
4
、甲骨文
盡管在大家眼中，
甲骨文一直以其冠絕群雄的資料庫產品聞名，
但事實上他
們也是大數據領域的主要競逐者之一。其甲骨文大數據設備將英特爾伺服器、
ClouderaHadoop
發行版以及甲骨文的
NoSQL
資料庫結合到了一起。
5
、
SAP
SAP
推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的當數其
HANA
內存內數據
庫。
6
、
EMC
EMC
一方面幫助客戶保存並分析大數據，
另外也充當著大數據分析智囊營銷
科學實驗室的所在地這家實驗室專門分析營銷類數據。
EMC
推出的最新爆炸性消
息是與
VMware
及通用電氣一道支持
Pivotal
公司。
7
、
Amazon
Amazon
向來以企業雲平台聞名於世，但同時也推出過一系列大數據產品，
其中包括基於
Hadoop
的
ElasticMapRece
、
DynamoDB
大數據資料庫以及能夠與
AmazonWebservices
順利協作的
Redshift
規模化並行數據倉儲方案。
8
、微軟
微軟的大數據發展戰略可謂雄心勃勃，包括與
Hortonworks
建立合作關系、
建立一家大數據新興企業以及推出基於
Hortonworks
數據平台的
HDInsights
工具。微軟的
SQLServer
資料庫也頗具知名度，且於
2012
年的大數據企業比拼之
中位列第九，營收總額為
1.96
億美元。
9
、谷歌
谷歌公司推出的大數據產品包括
BigQuery一款基於雲的大數據分析平台。
該公司在過去一年中拿下3600萬美元大數據營收。
10
、
VMware
VMware
向來以雲計算及虛擬化解決方案著稱，不過近來也開始逐步踏入大數據領域。今年六月虛擬巨頭公布的VMwarevSphere大數據擴展版就很說明問題，這套方案使得vSphere能夠控制Hadoop部署並幫助企業用戶簡化大數據項目啟動流程。
隨著對大數據認識越來越深刻，應用大數據分析的靈越也將越來越廣，將對各行各業產生重大影響。而根據IDC的最新預測，到2019年，來自大數據和業務分析的年度全球收入將從
2015年的1220億美元增至1870億美元。...>>
問題八：目前全球十大食品企業有哪些 1.雀巢 2.嘉吉 3.聯合利華 4.百事 5.卡夫 6.百威英博 7.瑪氏食品 8. 可口可樂9. 泰森10 .SABmiller
問題九：全球十大食品公司都有哪些 第一名 瑞士雀巢集團 年銷售額 441.43億美元 1867年,雀巢公司創始人,一位居住在瑞士的化學家享利享利・內斯特爾雀巢先生,用他研製的一種將牛奶與麥粉科學地混制而成的嬰兒奶麥粉,成功地挽救了一位因母乳不足而營養不良的嬰兒的生命.從此,開創了雀巢公司的百年歷程。 「Nestle」的意思是「小小鳥巢」，這個溫馨的鳥巢作為雀巢公司的標志，深受消費者熟悉和喜愛，它代表著雀巢公司的理念：關愛、安全、自然、營養。作為全球最大的食品公司，雀巢秉承一貫的理念和原則，以人為本，以質量為重，為世界各國的消費者提供優質食品，帶來美好生活。 第二名美國菲利普・莫里斯集團年銷售額 350.65億美元 菲利普・莫里斯（PHILIPMORRIS PRODUCTSINC） 成立時間:1954年 公司產品：卡夫食品、美樂啤酒公司，生產萬寶路香煙，美樂啤酒、卡夫食品、麥斯威爾咖啡等。 公司業績：1999年營業收入61,751.0百萬美元 員工發展：作為世界上最大的消費品生產公司菲利普莫里斯認為雇員是他們成功的重要因素之一，發掘人才、培養優秀的專業開發人才是確保他們繼續發展的關鍵，菲利普莫里斯為雇員提供培訓和學習的機會，每個雇員在這里都會獲益匪淺。 第三名 英荷聯合利華集團 年銷售額 327億美元 聯合利華集團是由荷蘭Margrine Unie人造奶油公司和英國Lever Brothers香皂公司於 1929年合並而成。總部設於荷蘭鹿特丹和英國倫敦，分別負責食品及洗劑用品事業的經營。在全球75個國家設有龐大事業網路，擁有500家子公司，員工總數近30萬人，是全球第二大消費用品製造商, 年營業額超過美金400億元,是全世界獲利最佳的公司之一。 第四名 美國百事可樂集團 年銷售額 203.67億美元 百事公司（Pepsico.，Inc.）是世界上最成功的消費品公司之一，在全球200多個國家和地區擁有14萬雇員，2004年銷售收入293億美元，為全球第四大食品和飲料公司。在2004年公布的《財富》雜志全球500強排名中，百事公司位列第166位，並於最近連續兩年被評為《財富》「全球最受贊賞的飲料公司」第一名。在2004年《福布斯》雜志「全美最有價值公司品牌」中百事公司位列在前十名。2003年8月《商業周刊》評選的全球最有價值品牌的排名中，百事公司旗下的百事可樂品牌排名在第二十三位。百事公司的前身百事可樂公司創建於1898年。百事可樂公司於1965年與世界休閑食品最大的製造與銷售商菲多利（Frito-lay）公司合並，組成了百事公司。為了更好的發揮產品結構優勢，將市場經營重點在核心品牌方面，百事公司曾於1997年10月作出重大戰略調整，將擁有必勝客（Pizza Hut）、肯德基（KFC）和Taco Bell的餐廳從公司分離出去，使之成為一家獨立的上市公司，即百勝全球公司（Tricon Global，現公司名為YUM！）,這也以便集中精力進行品牌建設和品牌營銷。1999年，百事公司將其百事可樂罐裝百事公司（Pepsico.，Inc.）是世界上最成功的消費品公司之一，在全球200多個國家和地區擁有14萬雇員，2004年銷售收入293億美元，為全球第四大食品和飲料公司。 第五名 美國可口可樂集團 年銷售額 190.15億美元 可口可樂（Coca-Cola，也稱Coke），是由美國可口可樂公司出品的一種含有咖啡因的碳酸飲料。漢語譯名出自蔣彝，是翻譯界極為有名和成功的例子之一。 目前可口可樂在世界各地市場皆處領導地位，遠遠超越其主要競爭對手百事可樂。其中在香港更幾乎壟斷碳酸飲料市場，而在台灣則具......>>
問題十：美國有哪些世界著名的公司。 哦，那太多了。
波音、洛克希德馬丁、通用汽車、通用電氣、微軟、蘋果、Faceb場ok、甲骨文、可口可樂、百事可樂、谷歌、高盛、卡夫食品、EA、暴雪、百勝餐飲（肯德基、必勝客、塔可鍾、小肥羊等）、驚奇漫畫、DC漫畫、好萊塢（電影工廠）、摩托羅拉……