中国大数据企业评级白皮书pdf

① 大数据前景怎么样

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software
Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data
Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

② 企业打造个性化服务需要掌握怎样的大数据

这些例子已经展示了未来商业的曙光——通过满足个性化需求使顾客得到更满意的产品和服务，进而缩短设计、生产、运输、销售等周期，提升商业运转效率。
个性化服务为何难落地
据统计，95%的企业并未利用它们的数据，而39%的营销人员认为他们也无法通过数据正确预测出客户的需求。如此大量的数据被空置，而又有相当比例的数据总是被浪费，所以不是个性化服务难落地，而是数据根本没有被充分有效利用。同时，也受当下技术水平的限制，数据很难转化为服务。犹如你有一块美玉，但就是没有精巧的手工技术把它雕琢成一件价值连城的艺术品。
2013年3月12日发布的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议，包括“以客户为中心”，制订前期“大数据战略规划”;制定全面完整的企业“大数据蓝图”;从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”;根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”;定制可衡量的指标分析“大数据 ROI(投资回报率)”。
该结论来自IBM与牛津大学共同进行的大数据研究。该项目对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士进行了调研，采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。
理想的个性化服务
要想为用户提供理想的个性化服务，企业必须掌握两点：一是如何通过数据充分了解用户的个性;二是合理地掌控和设计服务的个性。
了解用户个性，就是要为用户提供他们想要的产品和服务。首先，企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据;其次，把数据表现相同的用户分为一类，依据用户数据表现设计针对性的服务。在这里，企业的服务能否做到位，关键是有没有抓住最核心的数据。但不得不思考的一个问题是：通过数据分析所归类得出的服务项目太多，是否会导致管理成本增加，同时降低服务效率呢?
个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的客户群体，小到每一个用户都是一个个性化需求单位。而过于分散的个性化服务，会增加企业的服务成本和管理的复杂程度，所以要合理掌控和设计个性化服务。考虑是不是所有提供的数据都应该将它们转化为服务?所增加的成本和实际收益是否成正比?如果服务成本的增长并没有换得更好的回报，那意义何在?
总之，企业实现个性化服务的最大难点一是关键数据的可靠性，二是管理成本的可控性。具体来说，个性化服务设计的出发点就是对关键数据的分析，如果数据筛选和分析有误，那结果可想而知;个性化服务附带着各种成本的增加，比如数据管理。个性化服务在某种程度上只能以消费群体为单位，而非每一个消费者，同时必须考虑企业实际的成本投入和收益回报。
个性化服务落地四步骤
1.提取海量基础数据。企业拥有大数据就像拥有金矿，这座金矿的含金量高低，直接影响到能提炼出多少黄金。同样，大数据的质量好不好，也直接决定了企业后续能利用的数据有多少。
2.挖掘有用的核心数据。从基础数据中提炼有用的数据进行整理与匹配，就是数据的挖掘。数据挖掘需要专业的数据公司来操作，一般企业很难具备这样的专业能力。那么，企业是否愿意开放自己的核心数据?是否有经济能力聘请专业公司?这些都需要权衡。
3.响应市场营销数据。数据结果用于营销后，企业要进行响应。数据被挖掘出来后可以应用于某个细分市场，企业还要制定有针对性的营销策略。
4.维护会员服务数据。对营销方案的执行和实施以及后续服务，进一步考验企业的管理与应变能力。

③ 大数据未来的发展前景怎么样

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。。

④ 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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⑤ 大数据头部企业有哪些由这三家引领新风口

中国大数据产业联盟发布的《中国大数据产业发展地图》和《中国大数据产业发展白皮书》指出，多年来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的融合融合，不断加速技术创新。与此同时，随着建设新型智慧城市和数字城市的热潮，世界各地的大数据相关园区正在加速建设，大数据产业持续增长。

细数三家机构重金持仓的大数据质量龙头：

1.数字政通

优势及发展模式：公司核心产品基于云计算和大数据技术。采用柔性插件技术构建全移动多业务集成平台，实现系统架构的即插即用。采用统一的时空信息管理技术，将2D地图、三维模型、三维场景、视频等各种基础信息整合到一个时空系统中，为智慧城市各行业提供一个全天候、一体化的城市综合公共信息管理平台。

2.海量数据

作为公司数据中心的解决方案和服务提供商，主要为大中型企事业单位的数据中心搭建IT基础设施数据平台，提供数据存储和安全、数据库和数据管理、云计算等相关的解决方案和技术服务。

公司作为国内领先的数据技术提供商，主要为大中型企事业单位的数据中心搭建数据基础平台，为客户提供数据库、数据计算、数据存储相关的产品和服务。作为数据库公司的核心业务，主要针对客户的实际需求，在满足性能、安全性和连续性的前提下，提供最优的数据库资产配置。公司高度重视自主创新，以数据库为核心，先后研发推出了一系列高性能、高可用、高安全性的数据库产品。

3.雪迪龙

是一家集R&D、设计、生产、销售、服务为一体的国家高新技术企业，拟合资设立北京长能环境大数据技术有限公司（暂定名）。合资公司的投资总额为2000万元人民币。合资项目包括大数据采集与处理、互联网相关技术服务等。