科多大數據與金數智谷

㈠ 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

㈡ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

㈢ 國內比較好的大數據 公司有哪些

大數據公司按出身可分為三類:
一類是有經過檢驗的大數據核心技術能力和大回平台的運營答能力的平台型公司，代表企業有網路、騰訊、阿里巴巴（2C）等。他們已經擁有核心大數據能力，如數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等。
第二是有大數據核心技術的公司，如基礎設施公司，華為、中興、浪潮等大公司；還有大數據各個領域的專業的技術公司，如數據挖掘、數據買賣、演算法和模型、數據存儲、可視化等。
第三類提供大數據行業解決方案的公司，如安防、金融、農業、政務、旅遊等行業解決方案。這些企業往往是軟體公司起步，轉而做SAAS，然後做大數據。這類企業對行業的理解更深，大數據應用場景更實際。

㈣ 國內大數據公司有哪些

國內大數據主力陣營：

1.阿里巴巴
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。

2.華為華為雲服務
整合了高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統

3.網路
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎，將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。

4.浪潮
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據，並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。

5.騰訊
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，騰訊的思路主要是用數據改進產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。

㈤ 國內有哪些大數據公司

一線互聯網巨頭都有涉及大數據業務，下面主要介紹的是一些創業型大數據公司，加粗的是該大數據細分領域的佼佼者！

1、TalkingData數據增值服務

2、碳雲智能醫療大數據

3、數夢工場政府大數據

4、九次方政府大數據

5、百分點大數據解決方案

6、同盾科技數據安全

7、百融金服金融大數據

8、友盟數據增值服務

9、通用數據數據存儲

10、EverString營銷大數據

11、海智BDP數據可視化

12、秒針系統營銷大數據

13、AdMaster營銷大數據

14、光音網路營銷大數據

15、億瑪在線營銷大數據

16、數據堂數據交易

17、明略數據大數據解決方案

18、星環科技基礎技術平台

19、數聯銘品大數據解決方案

20、品友互動營銷大數據

21、金電聯行金融大數據

22、國政通數據交易殲鉛悄

23、亞信數據大數據解決方案

24、晶贊科技營銷大數據

25、永洪科技數據可視化

26、集奧聚合數據增值服務

27、聚合數據數據交易

28、華院數據大數據解決方案

29、醫渡雲醫療大數據

30、昆侖數據工業大數據

31、國信優易數據交易

32、邦盛金融基礎技術平台

33、銀聯智慧數據增值服務

34、中澳科技公安大數據

35、時趣互動營氏渣銷大數據

36、GrowingIO數據分析

37、美林數據工業大數據

38、人大金倉基礎技術平台

39、明朝萬達數據安全激銀

40、國雙科技數據可視化

41、海雲數據數據可視化

42、翱旗科技大數據解決方案

43、DataEye泛娛樂大數據

44、通付盾數據安全

45、TrustData數據增值服務

45、數雲信息營銷大數據

46、智慧足跡數據增值服務

47、奧維雲網數據交易

48、巨杉資料庫數據存儲

49、普林科技大數據解決方案

㈥ 大數據產業被納入「十四五」規劃，百觀科技用另類數據驅動商業決策

疫情發生以來，全球經濟發展都進入了數字經濟的新階段，「數據要素」的概念逐漸深入人心。

作為數字經濟深化發展的核心引擎，「數據要素」已成為最具時代特徵的生產要素。 數據顯示，「十三五」時期，大數據產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。去年年底，《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》的連續發布，更是進一步規范並推動了數據要素市場的培育、數據產業鏈的形成，以及整個數據產業生態的構建。

伴隨著互聯網和移動終端的普及，以及信息通信技術的蓬勃發展，在傳統的金融數據之外，誕生了另類數據，並成為當前數據市場不可或缺的一部分。

成立於2016年，百觀 科技 主要面向一、二級投資市場的金融機構以及消費、零售、文化 娛樂 及地產等行業的企業客戶，幫助其以另類數據驅動的模式，更系統性地制定商業決策。 百觀推出的百觀 科技 新一代智能研究操作系統 ROS（Research Operating System），以產品化的方式顛覆了數據的採集、存儲、分析到最後分發的全過程。

成立以來，公司已完成了來自華創資本、真格基金、Palm Drive Capital及標普全球（S&P Global）的多輪融資，融資金額高達數千萬美元。

數字經濟需數據先行，數據作為數字經濟的血液與養分，其規范的加工、交易流程及安全合規的運轉模式將是產業 健康 發展的前提。

「十四五」規劃對數字經濟和大數據產業提出了具體的規范和指導，並強調要培育壯大數據服務產業，培育數據服務商。這對於百觀 科技 這樣的另類數據服務商來說，意味著一個全新的時代已經到來。在這樣的背景下，百觀 科技 將持續專注信息的採集、聚合、降噪，為各行各業客戶提供另類數據驅動的系統性商業決策解決方案。

隨著大數據在各行各業的滲透和發展，繼農業經濟、工業經濟之後，數字經濟成為新的經濟形態。 作為數字經濟的核心引擎，數據要素已經成為與土地、勞動力、資本和技術並列的五大生產要素之一。

2021年，國務院和工信部分別針對數字經濟和大數據產業的發展出台了《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》，在政策層面明確了數據是新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，同時提出以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素的優化配置。

另類數據，是相對於傳統金融數據而言的新類型數據。傳統的金融數據一般指股票、債券等的交易數據、上市公司年報和財務數據，而另類數據一般分為三類，1）個體生產的數據，包括社交網路上個人所生產的文章、評論一類的數據；2）商業過程中生產的數據，像人流量數據等；3）來自感測器的數據，如卡車的物聯網數據、衛星圖像數據等。

另類數據的爆發離不開互聯網、移動終端以及信息通信技術的普及。隨著積累數據的基礎設施不斷加強，以前無法留存的數據得以大規模的存儲和積累，並得到有效利用。而伴隨著另類數據在宏觀、中觀和微觀層面的應用，另類數據與傳統數據相互補充，共同組成了數字經濟時代的生產要素， 對另類數據的分析和研判也成為了經濟形勢研判和商業決策中不可缺少的一環。

「百觀 科技 在另類數據領域深耕多年，在技術、產品、合規、行業理解以及人才培養上都有突出的表現，正符合「十四五規劃」中提到的應該被重點培育的數據服務商。」 百觀 科技 的創始人兼CEO陳沐表示。

在他看來，數據服務產業目前正處在黃金發展期，政策的落地使得產業在數據加工、交易和應用等各個階段均有規可循，同時各地數據交易所的成立，也將使得數據資源得以更高效地流通，「數據產業鏈上游的不斷完善將利好處於產業鏈下游應用端的數據服務商，這其中就包括百觀 科技 」。

創立百觀 科技 之前，陳沐曾在兩家百億級的國際對沖基金工作，同時也是美國第一批數據產品經理，成功打造了多個百萬美元收入的數據產品，數據產品經理的主要工作即將數據和數據工具用技術封裝成產品，再使其應用於商業分析和洞察。

2016年，陳沐注意到，國內不少投資機構和企業在做投資、商業研究時，仍然使用數十年前陳舊的技術和方法。彼時，他開始思考將先進的雲計算等技術與另類數據相結合，開拓出全新的數據研究方式，百觀 科技 應運而生。

相較於傳統的數據研究，百觀 科技 用產品化的方式來提供數據分析服務，其產品定位為「基於新的數據和新的技術形成的體系化、底層的操作系統」，涵蓋了數據採集、數據挖掘、數據整理，直至應用數據產品的全過程。

基於這樣的產品架構，百觀能夠幫助客戶從海量信息中高效提取有價值的內容，最終實現更系統化、更數據驅動的商業決策。

在持續的 探索 和嘗試後，百觀推出了百觀 科技 新一代智能研究操作系統ROS（Research Operating System），為客戶提供針對10+個行業、200,000+家公司的可靠分析與深度數據指標。

陳沐介紹，ROS平台由三大部分組成，底層模塊負責多源異構的原始數據的採集，中台運用先進的數據湖等技術對數據進行存儲加工，最上層則是直接向客戶展示的數據產品及數據洞察。客戶不僅能夠通過ROS平台隨時隨地接觸高價值、精準且即時的數據，也可使用SaaS內集成的各類互動式分析工具定製分析維度，滿足其研究需求。

在底層的數據源上，百觀已經開發了包括線上/線下消費數據、遙感數據、app流量數據、輿情數據等在內的多種數據源。針對客戶的特定需求，百觀還能幫助投資機構追蹤製造業企業貨物的數據、消費者支付行為的數據、人流量數據等。

成熟的產品與服務離不開持續的技術投入。百觀 科技 在大數據工程、演算法、數據產品化等方面積累深厚。正是基於先進的多模態識別、大數據、AI以及雲計算等技術，公司搭建了業界成熟的湖倉一體解決方案。

今年年初，經國家 科技 部、財政部、稅務總局聯合認證，百觀 科技 被認定為國家高新技術企業，這意味著百觀 科技 在核心自主知識產權、 科技 成果轉化能力以及成長性指標等方面得到了國家級認可。

在產品與技術實力的加持下，百觀 科技 形成了兩大主要的應用場景，一個是投資研究，另一個是商業分析。 投資研究場景的客戶包括一、二級投資機構，服務內容既有對上市公司關鍵指標、趨勢的跟蹤挖掘，也包括對一級市場新趨勢、新品牌的跟蹤和數據挖掘。

商業分析則主要針對品牌等企業客戶。陳沐表示，對於企業而言，對外部數據的採集和分析正滲透進越來越多的部門。除了戰略部門，企業在市場、產品研發等各個環節都需要外部數據的參與，而百觀能夠幫助企業進行全方位的數字化轉型，實現其內部數據與外部數據的打通與融合。

目前公司已經服務包括國內外大型對沖基金、主權基金、PE/VC及國內外知名企業在內的上百家客戶。此外，據陳沐透露，公司的頭部客戶留存率為100%，合約金額續約率也高達140%。

另一方面，對於數據服務企業來說，數據安全是繞不開的話題。

去年9月實施的《中華人民共和國數據安全法》對數據服務中的數據來源的合法性、正當性提出了明確的要求。陳沐表示，百觀 科技 一向重視數據的安全合規，公司有專門的數據源團隊與法務合規團隊，在數據合規、安全以及數據傳輸的加密上，團隊也會做詳細的盡職調查。

今年，百觀 科技 成功入選信通院數據安全推進計劃（DSI）成員單位，對此，陳沐表示：「本次入選DSI參與單位，是中國信通院對百觀的企業實力和數據安全保障能力的認可，我們也將與其他入選單位一同為推進國家《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的實施貢獻力量。」

自2016年成立，百觀 科技 從零開始，目前的員工規模已經超過百人。其中，產品研發人員佔比達80%，團隊中近一半擁有海外求學或工作的經歷，在行業研究、數據科學、產品研發領域經驗豐厚，並在頂級金融機構與新經濟企業有多年從業經驗。

與此同時，另類數據仍屬於新興市場，作為業內頭部企業，百觀正逐步完善其內部人才培養體系。陳沐介紹，百觀內部為員工提供了清晰的培訓機制和晉升路徑，合夥人團隊也正在以mentor制來培養數據產品經理。 同時，在由清華大學金融 科技 研究院發起的金融 科技 創業大賽中，百觀 科技 也是「最受投資人歡迎」企業的得主，並持續支持學院在另類數據領域的研究和培訓。

對百觀 科技 來說，其現階段的目標是打造一個企業外部數據聚合及分析的平台，不斷完善數據要素產品化的系統。 市場層面，百觀 科技 一方面會繼續提高在投資機構類客戶的滲透率，同時也會擴大在消費品市場的客戶群。另外，公司還將面向新經濟產業，包括新能源 汽車 、商業地產以及文化藝術等領域，積極開發新客戶。

政策和市場的雙重驅動下，我國數據要素市場正加速走向成熟，而這對於數據服務企業來說，也意味著不可估量的商業機會。

接下來，百觀 科技 將持續引入戰略資本，加大對更多原始數據的產品化投入，加強多模態識別、認知AI、雲計算、大數據等技術模塊的研發投入，深入數據驅動決策場景的SaaS化開發，完成數據驅動決策平台的願景，成為中國新一代數據產品行業的巨頭。

㈦ 中國有哪些金融大數據公司你知道哪些

金融大數據公司有很多，因為監管部門有牽頭組織的，然後還有這些互聯網平台他們自己成立的，還有那些專門為企業服務的那麼不同的類型，當然就有不同的機構了呀。像我們非常熟知的京東金融螞蟻金服，他就是互聯網電商平台旗下的金融科技公司。

電商平台給的比較明顯的螞蟻金服，我們京東金融我們平常使用的這個京東白條都價格範圍，還有網路的度小滿金融，它本身也是互聯網巨頭牽頭的這個金融大數據公司。本身也肩負著投資的這個平台功能，因為他們也可以叫做互聯網金融平台，大數據是他們自己的金融平台，是對我們的兩者並不沖突。

㈧ 中國有哪些金融大數據公司

中科院附屬《互聯網周刊》發布了2021年金融大數據30強榜單，並評選出今年以來在金融大數據方面取得突出進展的代表性企業。隨著大數據和人工智慧技術在金融領域的創新與實踐，融匯金科上榜了！《互聯網周刊》創刊於1998年，是中國互聯網和it行業最成功的主流商業雜志之一。早在幾年前，《互聯網周刊》就開始在互聯網行業發布各類榜單，在業內具有很高的權威性。此次入選榜單，無疑是對榮輝金科強大的研發能力和行業領先的金融科技布局的肯定。

中國金融服務業大數據分析服務市場總收入1093億元，其中金融風險管理收入323億元，客戶生命周期管理收入770億元，後者包括吸引新客戶和現有客戶管理。預計2019年至2024年，大數據分析服務市場將繼續保持快速增長，2024年將達到2524億元人民幣，年復合增長率為18.2%。准確、客觀、中立的大數據分析結果是客戶尋求大數據分析服務的關鍵要素。獨立服務商可以更准確地識別客戶需求，避免利益沖突，保持客觀性和中立性，更好地服務客戶。2014年至2019年，金融服務業獨立大數據分析服務提供商的市場份額將從2.3%提高到9.7%，預計2024年將進一步提高到16.8%。

㈨ 大數據板塊概念股有哪些

大數據概念一共有100家上市公司，根據雲財經龍頭挖掘機自動匹配，大數據概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生 海量數據、 先進數通、 美亞柏科。