大數據解決方案提供商

A. 互聯網大數據採集/分析產品和應用解決方案及服務提供商在廣東有哪些企業

互聯網大數據的採集、產品分析及數據應用解決方案的服務提供商，深圳版的視界信息技術有限公司權是個不錯的選擇。 其公司核心產品為「八爪魚採集器」。用於互聯網數據的挖掘抓取。
這公司成立於2012年，是一家以網路信息處理為主要經營方向的高新科技企業，在互聯網海量信息處理方面擁有豐富的實踐經驗與領先的技術優勢，是在大數據行業內領先的信息化解決方案提供商。
公司定位於從互聯網結構化，半結構化海量數據處理這一細分市場，立足前沿技術，專注互聯網信息服務，數據採集，數據挖掘，以為企業提供從數據源到內部業務系統的全自動化，一站式信息數據服務為核心目標。
多年來致力於企業級數據整合，網頁數據採集，整理，分析，挖掘，在互聯網信息處理領域擁有多項國際領先的技術專利，擁有一整套完全自主知識產權的網頁數據處理平台，尤其在高難度網頁數據抓取方面處於國際領先水平。

B. 西安美林數據怎麼樣

我是今年剛來美林的，公司給的薪資和談的薪資是一樣的，試用期比80%稍微多一點，表現好的還能申請提前轉正，我當時提前了1個月左右轉正的，加班情況也還行，聽部門其他同事說年底也是有獎金的，漲薪也是每年都有機會，也沒有亂扣工資啥的

C. 國內做大數據技術比較好的公司有哪些

星環科技

星環信息科技主要從事大數據時代核心平台資料庫軟體的研發與服務，被Gartner列為國際主流Hadoop發行版廠商。其產品Transwarp Data Hub提者槐供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數據挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟體

帆軟軟體由報表軟體FineReport起家，目前已成為報表領域的權威者，擁有10年企業數據分析的行業經驗。後發布的商業智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式資料庫、多維資料庫的大數據可視化分析；提供PC端、移動端、大屏的可視化方案，廣泛應用於銀行、電商、地產、醫葯、製造、電信、製造、化工等行業，擁有成熟的行業化解決方案。

數據可視化類

數字冰雹

數字冰雹主營大數據首胡友可視化業務，提供集設計、程序開發、硬體集成為一體的解決方案，廣泛應用於航天戰場、智慧城市、網路安全、企業管理、工業監控等領域。

海雲數據

海雲數據的產品——圖易能夠集成用戶內部系統大量結構化、非結構化數據，在真實的數據源上，將行業大數據進行多維度的可視分析。目前主要應用於公安、航空、快消、製造、金融、醫療、信息安全等領域。

星圖數據

星圖數據是互聯網大數據服務公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領域。基於分布式大數據獲取與存儲系統進行大數據處理及分析，具有自有的大數據分析體系和雲計算處理技術。

用戶行為/精準營銷分析類

大數據技術使得用戶在互聯網的行為，得到精準定位，從而細化營銷方案、快速迭代產品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數據等。

GrowingIO

GrowingIO是基於互聯網的用戶行為數據分析產品，具有無埋點的數據採集技術，可以通過網頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄和滑鼠滑動軌跡等行為數據，進行實時的用戶行為數據分析，用於優化產品體驗，實現精益化運營。

神策數據

與GrowingIO類似，也是基於用戶網路行為，採集數據進行分析。技術上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 介面，同時與 MapRece 和 Spark 等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規范的數據。

分析服務類

提供輿情分析的有網路統計、品友互動、Talking data、友盟、中科數據等等。

網路統計

網路統計是專業的網站流量分析工具，和GA類似，提供免費的流量分析、來源分析、網站分析等多種統計分析服務，能夠告訴用戶訪客是如何找到並瀏覽用戶的網站，在網站上做了些什麼，以此來改善訪客在用戶的網站上的使用體驗。

Talking Data

TalkingData是獨立的第三方移動數據服務品牌。其產品及服務涵蓋移動應用數據統計、移動廣告監測、移動游戲運營、公共數據查詢、綜合數據管理等多款極具針對性的產品及服務。在銀行、互聯網、電商行業有廣泛的數據服務應用。

友盟+

第三做猜方全域大數據服務提供商，通過全面覆蓋PC、手機、感測器、無線路由器等多種設備數據，打造全域數據平台。提供全業務鏈數據應用解決方案，包括基礎統計、運營分析、數據決策和數據業務等，幫助企業實現數據化運營和管理。

D. 成都有哪些做大數據物聯網比較好的公司

大數據物聯網對於工業發展很重要，整理的成都大數據物聯網公司，希望對你有所幫助：

衛士通

衛士通信息產業股份有限公司，國內知名密碼產品、網路安全產品、互聯網安全運營、行業安全解決方案綜合提供商，首批商密產品研發、生產、銷售資質單位，首批涉密信息系統集成甲級資質單位，國內專業從事網路信息安全的上市公司，專注網路信息安全，致力打造從晶元到系統的全生命周期安全解決方案，為黨政軍用戶、企業級用戶和消費者提供專業自主的網路信息安全解決方案、產品和服務。

排名不分先後！

E. 大數據分析平台哪個好

大數據分析平台比較好的有：Cloudera、星環Transwarp、阿里數加、華為FusionInsight、Smartbi。

1、Cloudera

Cloudera提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可拿喊此用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。

F. 成都做大數據的公司有哪些做的好的有哪幾家

作者：小維斗
鏈接：https://www.hu.com/question/27933628/answer/96310427
來源：知乎
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關於成都做大數據的公司這幾天小編特意整理出來了一份明細表，僅個人分享發表一下：
1、成都神鳥數據咨詢有限公司 網址：
成都市場調研公司

成都神鳥數據咨詢有限公司主營業務包括公共事務研究、商業研究、媒介研究和資料庫建設及流程信息化建設，客戶涵蓋政府部門、公用事業單位、國內外知名企業，積累多行業研究經驗，使神鳥數據的研究團隊具備良好的跨行業、跨區域、跨專業的多元化視角和思維。
「神鳥數據」接受各企事業、政府機構和非政府機構的委託，獨立完成市場調查、民意測驗、政策性調查等各類定量與定性研究課題。多年的發展經驗使本公司更了解客戶的需求，從而為客戶提供更有針對性的服務，「神鳥數據」研究領域涉及食品/飲料、公共事務、房地產、汽車、家電、IT、金融保險、媒體、商業服務、等多個行業，其中房地產、汽車、媒體、金融保險、快速消費品、公共事務是公司目前重點的研究領域。
2、成都探碼科技有限公司
首頁 | 探碼科技

成都探碼科技有限公司（簡稱探碼科技）於2015年9月成立，公司總部位於成都，並在美國設立分公司服務海外客戶。由清華海歸創業團隊組建，具有10多年國內外項目研發積累，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚矽谷創業模式，自主研發有核心技術。 是國內比較早的ROR開發團隊，並在網路數據採集，大數據解析方面具有突出的能力。將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。
2015年與北京大數據研究院成為戰略合作夥伴專研大數據服務。
2016年開發DB智能數據服務平台，一款基於Hadoop開源計算框架，集成了Apache社區幾十個成熟的Hadoop子項目，整合了數據ETL和流程管理功能模塊，融合了十幾個可直接調用的應用模版而最終形成的面對大數據進行存儲、計算、查詢、挖掘四大應用方向的基礎平台產品
3、數聯銘品
成都數聯銘品科技有限公司

數聯銘品是行業領先的大數據解決方案提供商，商業大數據行業標准COSR數據服務框架的制定者。公司總部位於成都，在北京、貴州、深圳設有子公司，同時在新加坡設立了子公司服務海外客戶。已經為金融行業、傳媒行業、旅遊行業、製造業和體育產業提供了具有產業化和產品化能力的領先大數據整體解決方案。
4、成都數之聯科技有限公司
成都數之聯科技集團

成都數之聯科技有限公司成立於2012年，公司致力於幫助政府和企業設計大數據頂層規劃，為客戶提供數據採集、存儲、治理、分析、挖掘、應用和可視化等大數據全產業鏈綜合服務。數之聯業務覆蓋多個行業，參控股成都數聯尋英科技有限公司、成都數聯易康科技有限公司、國信優易數據有限公司，提供人力資源、醫療健康、數據交易等多個行業的大數據垂直解決方案，先後服務了包括阿里巴巴、騰訊、中國聯通、中國工商銀行、中國銀聯、海爾、五糧液集團、三泰控股、置信集團等近百家知名企業。
5、成都崇信大數據服務有限公司 暫無網站
成都崇信大數據服務有限公司（簡稱：崇信公司）是專注於大數據建設的國有獨資企業，成立於2006年，是四川省首家國資大數據公司。崇信公司專注於數據處理和存儲服務，信息系統集成服務，信息技術咨詢服務集成電路設計，數字內容服務，信息化基礎設施建設，計算機網路系統工程服務，軟體開發，非金融性項目投資，資產管理。
6、成都勤智數碼科技股份有限公司
數據說-大數據全網整合營銷平台

以「大數據技術」為基礎，從社交網站和電商平台等渠道收集海量數據，結合企業已有數據，從產品、品牌、客戶、營銷四個維度，完成相應的數據清洗、提取、整合，並進行科學、准確的數據分析。

G. 大數據供應商

大數據供應商

大數據供應商，事實表明，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享大數據供應商，一起來看看。

大數據供應商1

全球大數據市場的主要供應商包括微軟（美國）、Teradata（美國）、IBM（美國）、甲骨文（美國）、SAS Institute（美國）、谷歌（美國）、Adobe（美國）、Talend（美國）、Qlik（美國）、TIBCO Software（美國）、Alteryx（美國）、Sisense（美國）、Informatica（美國）、Cloudera（美國）、Splunk（美國）、Palantir Technologies（美國）

1010data（美國）、Hitachi Vantara（美國）、Fusionex（馬來西亞）、Information Builders（美國）、AWS（美國）、SAP（德國）、Salesforce（美國）、Micro Focus（英國）、HPE（美國）、MicroStrategy（美國）、ThoughtSpot（美國）、和黃鰭金槍魚（澳大利亞）。

這些供應商採取了各種有機和無機增長策略，例如新產品發布、合作夥伴關系和合作以及並購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。

AWS（美國）以 Web 服務的形式提供雲計算服務。該公司為遍布 190 個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、資料庫、遷移、網路和內容交付、開發人員工具、管理工具、媒體服務、機器學習 和分析等部分。此外，解決方案部門提供網站和網路應用程序、移動服務、備份、存儲和存檔、金融服務和數字媒體。

它迎合了各種垂直行業，例如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、游戲技術、政府、醫療保健和生命科學、製造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

大數據供應商2

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的.產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

大數據供應商3

供應鏈案例分析的方法

一、供應鏈案例的類型

供應鏈案例可以是從原材料供應一直到最終產品送到最終用戶手中的整個供應鏈的案例，也可以是只涉及供應鏈一個環節或只關注於單一的物流活動的案例。無論哪一種案例，在分析時都應該從供應鏈整體的角度進行，要考慮單一環節的變化對供應鏈中其他環節產生的影響。

二、供應鏈案例分析的目標

提高客戶服務水平和降低總的運作成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析時，必須牢記這兩大目標。

三、供應鏈案例分析的方法

供應鏈案例分析可分為這樣幾步進行：

第一，分析供應鏈現狀。

首先分析供應鏈的結構，在分析時可繪制一個從原材料或零配件供應的起點開始，通過生產製造環節和分銷配送環節，直到最終用戶手中的貨物流動示意圖，示意圖目的是為了描述供應鏈中各固定節點(如工廠、倉庫)的結構和貨物在這些節點之間的流動模式。即貨物流。

然後分析支撐貨物移動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次對現行的供應鏈績效進行分析，這對改進措施的提出是非常有效的，績效分析可包括供應鏈的總體績效、供應鏈的相對績效和單項物流功能的績效。

第二，在現狀分析的基礎上找出問題。

這常常是案例分析最困難的也是最重要的一步。因為如果無法正確地鑒別出主要問題，也就無法作出正確的選擇。在分析時要注意症狀與原因的區分，通常在分析時症狀是比較容易明確的。

例如，經理可能認為倉儲能力短缺是一個問題，實際上，這可能僅僅是一個症狀，造成的原因可能是庫存管理不良或生產安排不合理而使得庫存的大大超過了實際需求。因此在分析時，必須找到真正造成問題的原因。

第三，設想並提出解決問題方案

解決方案的提出是和現狀分析緊密聯系在一起的，一個好的現狀分析能夠對主要問題進行清晰的確定，從而指出正確的解決問題或行動路線。提出解決問題方案時通常可從三個層面上考慮：具體功能部門層面;公司層面，在公司內實行跨部門的改革;供應鏈層面，同一供應鏈上的公司間相互配合上進行改革。

最後對提出的方案應當做全面的說明。

以上是對分析供應鏈問題提供一個思考分析的框架，這不是一個應用於所有供應鏈問題的萬能方法，而是列出了在分析問題時可考慮的因素，案例分析時應根據實際問題確定相關的研究因素。