国内主要大数据公司有哪些?

1. 国内主要大数据公司有哪些?

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。
　　1：华盛恒辉科技有限公司
　　上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。
　　在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。
　　在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。
　　2：五木恒润科技有限公司
　　上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

　　3、浪潮
　　浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。
　　4、德格Dagle
　　德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。
　　5、Manage
　　高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

2. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析：  假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

3. 国内做大数据的公司有哪些？

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。
致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。
2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。
3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

扩展资料：
大数据发展的一些趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
参考资料来源：百度百科-大数据
参考资料来源：上海市大数据股份有限公司官网-公司简介
参考资料来源：辉略(上海)大数据科技有限公司-关于我们

4. 国内大数据行业有哪些比较知名的公司？

大数据公司按出身可分为三类:
一类是有经过检验的大数据核心技术能力和大平台的运营能力的平台型公司，代表企业有 百度、腾讯、阿里巴巴（2C）等互联网平台。
第二类是有大数据核心技术的公司，例如基础设施公司，华为、中兴、浪潮等大公司；还有大数据各个领域的专业的技术公司，如数据挖掘、数据买卖、算法和模型、数据存储、可视化等。
第三类提供大数据行业解决方案的公司，如安防、金融、农业、政务、旅游等行业解决方案。这些企业往往是软件公司起步，转而做SAAS，然后做大数据。

5. 国内做大数据的公司有哪些？

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。
致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。
2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。
3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

扩展资料：
大数据发展的一些趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
参考资料来源：百度百科-大数据
参考资料来源：上海市大数据股份有限公司官网-公司简介
参考资料来源：辉略(上海)大数据科技有限公司-关于我们

6. 国内综合实力最强的大数据公司有哪些?

国内综合实力最强的大数据公司有：
1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3、百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
6、 探码科技  探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。
8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
9、中科曙光
中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。
10、华胜天成
胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

7. 大数据分析公司有哪些？

星环科技

星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。

帆软软件

帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。

数据可视化类

数字冰雹

数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。

海云数据

海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 

星图数据

星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。

用户行为/精准营销分析类

大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。

神策数据

与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

分析服务类

提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。

百度统计

百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。

Talking Data

TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。

友盟+

第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

8. 国内有哪些公司能提供大数据服务？

一、大数据公司互联网巨头
互联网巨头的起家背靠着电商，社交，信息，游戏，金融等互联网时代的巨大概念。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。腾讯的未来在于微信，微信现在已经不再把精力放在IM通讯上了，而是连接一切。未来微信很有可能会成为整个互联网的基础服务最大的入口。那时候的微信也就掌握了电商，社交，信息，游戏，金融的一切。

互联网是个神奇的大网，大数据和软件定制也是一种模式，这里报价，这个手技的开始数字是一把柒中间的是叁儿零最后的是一泗贰五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。其中阿里巴巴的淘宝，天猫，阿里巴巴，支付宝。商品交易，支付数据是商业的基础设施。支付宝的交易数据使得阿里长期在互金领域占据霸主地位。电商超越零售不是现在，就是不久的将来。所以阿里目前拥有的网商数据，也就等于掌握了中国部分的商业占比。
百度的百度搜索。百度对于信息的利用来源于用户与商家的需求，用户侧服务互联网网民的搜索需求，商家侧匹配广告主与网民的广告业务。另外，百度还重金押宝AI，AI若能成功将革新社会的基础服务，比如无人驾驶。所以个人觉得百度仍然有机会回到第一的王座。
凭借着互联网时代庞大的数据体量与高质量的数据，可以说BAT拥有着当今最优秀的数据人才。

二、大数据公司行业巨头
行业巨头个人分为两类。
第一类是IT巨头，例如开运联合，小米，新美大，浪潮，中兴，曙光等公司。他们凭借着在IT领域建立了技术壁垒或者服务能力，成为了各自领域的佼佼者。
第二类是传统行业巨头，包含各行各业，金融，零售，能源，机械，酒等垂直领域。比如你听说过茅台酒公司的大数据平台吗?
由于上述行业巨头的垂直领域数据的垄断性地位与数据体量的变大，希冀能依靠数据产生价值 。凭借着两点，行业巨头也拥有着很多高质量的数据人才。
但数据不是他们的第一驱动力。他们有更重要的主营业务。

三、大数据初创公司
这类型大数据公司的主要特点是依赖于Hadoop大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。

四、大数据新时期公司（即大数据第三方服务公司）探码大数据
新时期大数据公司个人分为基础服务平台、商业数据分析两大类。
基础服务平台提供了数据平台基础服务，比如大数据存储平台，计算平台，BI平台，数据交易平台。
商业数据分析型大数据公司提供了复杂的端到端数据服务，包括数据采集、清洗、分析，帮助没有数据分析与整合,能力的企业理解数据，认识数据，并让自身数据发挥效用。
接下来我们主要谈谈一些大数据新时期公司，即大数据第三方服务公司。他们的特色重点在Web数据采集服务，专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具。

它有四个比较显著的特点：
第一：简单
不需要使用任何的软件，只需要告诉我们您的目标网站和你感兴趣的内容，就能获取我们为您抓取的数据
第二：弹性
能从任何的网站上获取任何数据，无论是静态的还是动态的页面，获取数据都变得十分轻松.
第三：快捷
对于一个需要20个人工作日完成的工作，我们能在数小时内完成。省钱又省力，还能让您领先于您的竞争对手.
第四：精确
抽取结果的每一列都是您所需要的，不多也不少。同时会按照您的要求对数据进行过滤和校验

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，做大数据致店一把柒叁二零一泗贰五零。进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

在本文中，作者整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业，它们有的是计算机或者互联网领域的巨头，有的则是刚刚创办不久的初创企业。但它们有一个共同点，那就是它们都看到了大数据带来的大机会，并毫不犹豫地挺进了这个领域。
首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商，看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域，并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中?

大数据是比云计算还要新兴的一个术语，但是从(表一)中列举的一些公司不难发现，在业内，大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场;另外，很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中，如Cloudera、Clustrix等。但纵观国内大数据服务提供商市场，大数据这一概念，对国内企业来说或许还稍显陌生，在最具影响力的前30家企业中，国内企业几乎还是一片空白，相对来说，国内大数据起步较晚，但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海，并且发展态势良好，下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧!

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?
而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。