勤智大數據平台

A. 在大數據時代，有哪三種大數據公司活躍在大數據產業鏈上呢

基於數據本身的公司：自身擁有大量的數據資源，比如政府機構；
基於技術的公司：比如勤智數碼大數據處理平台；
基於思維的公司：可以依託大數據分析為企業提供戰略方向，比如魔鏡的大數據服務和勤智數碼大數據咨詢服務。按照以上的三種角色，對大數據的商業模式做了梳理和細分。
「數據擁有者」的商業模式數據擁有者，這樣的公司有三類：
1.大數據是業務核心，對大數據的重復利用是其發展的原動力，例如Google、Amazon、Inrix等；這種公司具有很強大的大數據技術能力，多數時候大數據技術本身主要用於自身的運作，具有三種產業鏈角色：數據+技術+服務；
2.大數據是作為提高生產效率、增加業務收入或者創造新的收入的使能器，非廠商的主流業務；例如運營商、銀行等，運營商的主要業務是通過通信設備提供的各種網路語音和數據業務，目前運營商本身並不通過數據的重復利用為主要手段來盈利；
3.數據中間商，本身不具有創造數據的能力，從各種地方搜集數據進行整合，然後再提取有用的信息進行利用；它們的商業模式有：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如Inrix在交通信息領域，面向GPS生產商、和交通規劃部門、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的當前甚至未來的交通狀況的模式圖或者資料庫；2C：面向個人，提供基於數據分析結果的服務。例如：Inrix提供一個免費的智能手機應用程序，一方面它可以為用戶提供免費的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的數據。
2D：租售數據/信息模
式（數據資產分享和交易平台），新的商業模式，把數據/信息作為資產直接進行銷售；例如：Twitter把它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用；VISA和MasterCard收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，用來預測商業發展和客戶的消費趨勢。然後，它把這些分析結果賣給其他公司；「技術提供者」的商業模式技術提供者的2B商業模式是目前的主流，有4種類型：提供單點技術，pure-play為主，例如：Teradata為沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商提供大數據分析技術，來獲得營銷點子；提供整體解決方案，IT廠商為主，例如：IBM提供軟硬一體的大數據解決方案；華為基於IT基礎設施領域在存儲和計算的優勢，提供整體大數據解決方案；大數據空間出租模式：大數據計算基礎設施上（與雲結合），通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台，例如騰訊開放雲戰略為大數據創業者提供了廉價的數據基礎設施，使中小企業也有機會在大數據領域創新業務。Bigdata as a service，新的商業模式，提供E2E在線大數據技術或者解決方案。例如 RJMetrics，為電商提供快捷的商業智能在線服務，軟體定價為 500 美元每月，客戶只需在軟體端輸入特定數據，RJMetrics
便會將這些信息備份到安全的伺服器上，並承諾在7日內優化數據用以分析，之後以清晰簡潔的界面將數據分析結果反饋給客戶。再例如，GoodData面向商業用戶和IT企業高管，提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具，將所有商業智能分析所需的數據和任務都搬到了雲上；技術提供者的2C商業模式，目前較少，與cloud結合後有很大的空間，未來是趨勢。例如：面向個人的家庭帳單、家庭耗能節能等或者面向個人數據的大數據解決方案。
「服務提供者」的商業模式服務提供者有兩種，一種是應用服務提供者，另一種是咨詢服務提供者。應用服務提供者是基於大數據技術，對外提供服務：

2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如前面提過的Inrix;
2C：面向個人，提供基於數據分析的服務；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基於分析過去十年裡每個航班的情況，然後將其與過去和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自於客戶增值部分的分成。 例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基於地點的人員流動（Footfall）數據：以時間為維度（小時/天/月/年），在特定區域的人員人口統計數據（性別、年齡）和行動等數據； 這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。

B. 求推薦好用的第三方數據統計分析平台

如果技術人員不夠，自己再去開發數據統計平台的意義不是太大，可以選擇第三方內的數容據分析平台，但是也存在著風險，例如數據出現問題的時候，如果他們技術團隊不強，根本沒人理你的好嘛，所以選擇一個專業的數據統計分析平台是必要的。就個人使用情況來看，talkingdata（國內），mixpanel（國外）還是值得推薦的

C. 國內哪個BI工具處理大數據的性能最好最快

個人推薦燈果可視化BI 零代碼生成數據大屏 現成的大屏模板，組件套用 。
操作很簡單，多埠數據對接：Excel，API，JSON這類的都可以的，望採納

D. 大數據是什麼意思哪些軟體適合大數據分析

"大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體專工具，在合理時間內屬達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據分析的標配是商業智能（BI）軟體，傳統數據分析的繁雜之處主要體現在兩個方面，一是技術人員需要花費大量時間准備數據；二是業務人員基於數據偶得的一些分析需求實現過程復雜。
FineBI的Data Service模塊，特有的分析設計模式和指標影響因素智能分析模塊，能夠幫助用戶解決傳統BI數據准備時間長，偶得數據分析過程復雜等問題，讓技術人員准備數據時無需任何代碼和復雜的設置過程，讓非IT人員能夠輕松自在得進行分析。"

E. 大數據交易平台有哪些

主要分為兩種：一種為互聯網公開數據交易，如發源地數據交易平台，社交數據、商品信息、新聞信息等公開的數據。另外一種為企業內部數據、隱私數據，類似於貴陽大數據交易所，這種需要政府支持。

F. 業界採用的大數據解決方案

勤智大數據平台

勤智數碼依託十年的技術研發實力設計並開發出擁有自主知識產權的DeepOne大數據共享交換平台，是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體