大数据时代哪个公司最受益(2023年最新解答)

导读：今天新媒号来给各位分享关于大数据时代哪个公司最受益的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

在大数据时代，有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢？

基于数据本身的公司：自身拥有大量的数据资源，比如政府机构；

基于技术的公司：比如勤智数码大数据处理平台；

基于思维的公司：可以依托大数据分析为企业提供战略方向，比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。

　“数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类：

1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务；

2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利；

3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有：

2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。

2D：租售数据/信息模

式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics

便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上；技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。

“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：

　2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过的Inrix;

2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据； 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

国内大数据公司有哪些？

国内大数据主力阵营：

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。

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。

国内大数据主力阵营

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。

11.神州数码“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。

12.用友用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。

13.东软东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。

14.金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。

15.宝德宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。

16.启明星辰大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。

17.拓尔思

通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。

18.荣之联

零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。

19.中科金财

作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。

20.美亚柏科

专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。

大数据成“下个万亿风口”，多重利好在路上，哪些行业会最受益？

随着低代码技术成熟度提高，实践证明国产低代码开发平台在某些应用开发领域的降本增效作用，有效地促进了行业的发展。

从2016年开始，截止到去年。国内低代码开发平台行业的融资额从100万元增加到1.2亿元。

未来五年，在SaaS，PaaS，物联网应用等领域的增长带动下，国内低代码开发平台的融资规模可能保持9.6％的复合年增长率，预计在2024年会达到2亿的规模。JNPF快速开发平台，连续三年来年营收增长值突破300%+，前段时间将还入选了【2022年低代码行业50强】。

像这种低代码平台是任何行业都可以使用的，不限规模和业务，都可以使用JNPF完成项目的开发。

大数据板块概念股有哪些

大数据行业利好消息不断，相关概念股成为市场焦点。分析认为，随着互联网的发展，海量数据连通变成现实，大数据行业将迎来爆发的高潮。相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业将获得高速扩张的机遇，概念股有望成为市场上的“飞猪”。

大数据政策将密集出台

日前，工信部信息化和软件服务业司司长陈伟表示，工信部支持大数据技术和产业创新发展，提升大产业支撑能力，培育新业态新模式。工信部除制定《大数据产业“十三五”发展规划》外，还将出台促进大数据产业发展的推进计划。

据介绍，工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”，通过相关项目和资金引导支持关键技术产品研发及产业化，同时开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案。

其实，大数据产业近期可谓政策利好不断。日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，到2020年，我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品；并且培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。

事实上，自2014年3月“大数据”首次写入《政府工作报告》以来，政府层面一直在推进大数据产业的建设，相应的配套政策也在相继出炉。今年7月下发的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中，所涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。

业内人士认为，大数据已经成为国家竞争力的重要体现，预计大数据行业的政策将会密集出台。不同于基础软件行业处于追逐国际主流趋势，我国大数据产业在国际竞争中已崭露头角。“相关提供IT基础设施和应用解决方案、从事大数据采集和拥有数据资源的企业，将获得高速扩张的机遇。”

民生证券广州营业部首席投顾赵金伟表示，从经济发展阶段来看，如果说第一阶段是通过规模化生产来解决现实经济的“供不应求”的状况的话，中国经济即将进入第二个发展阶段亦即柔性化生产来解决当前经济“供过于求”的问题，而柔性化生产的也就是去满足客户的个性化需求，使生产更具有针对性。而柔性化生产实现的基础和前提就是要准确识别客户需求，而实现这个功能最重要的就是“数据”，只有掌握足够多的数据并进行相应的数据分析，才能生产出满足客户不同需求的产品，“数据就是财富”。

“大数据产业未来有望成为带动经济发展的主要引擎，其作用类似中国的房地产与汽车产业。”赵金伟指出，发展大数据第一离不开数据采集，数据采集必然将带动电子相关行业软硬件设备方面采购投入；数据分析必然会带动云计算、超级计算机服务器方面使用；分析的数据将指导企业生产更具有针对性满足客户需求，更有效促进和带动各个行业发展。

大数据产业将迎来黄金增长期

“数据已成为战略性资源。谁拥有更多数据，谁就拥有未来。”分析人士指出。随着中央不断加大力度推动数据开放，大数据产业商机无限，相关概念股有望成为资本上市的“飞猪”。东吴证券认为，大数据产业化高速发展，数据安全上升到新的高度。随着大数据的产业化发展，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一。

分析认为，在未来5到10年，大数据产业将迎来黄金增长期。根据国家金融信息中心指数研究院发布报告显示，2016年我国大数据市场规模预计将达238亿美元。贵阳大数据交易所总裁王叁寿是这次《纲要》的起草人之一。在他看来，《促进大数据发展行动纲要》的作用是要激活中国大数据的资产价值，未来我国大数据的市场规模将达到上万亿元。

“我们说大数据本身作为一种资产，它是无处不在的，但是，原来在没有《大数据发展纲要》这样一个顶层设计的时候，各级地方政府是没有把政府手里的数据资产激活的。政府手里掌握着大量的数据资产、数据资源，一旦把这个价值释放出来，我相信整个市场的规模会产生上万个亿，甚至成为继互联网以后最重要的一个产业。”王叁寿称。

银河证券分析师沈海兵指出，行动纲要政策出台是一个重要的里程碑，大数据行业迎来加速发展期，相关基础设施投资建设将迎来高潮。华创证券则认为，大数据领域政策频出，拥有数据源及分析技术的公司得到难得的发展机遇，整个大数据板块有望成为未来几年的持续成长领域。

而对于大数据行业的投资机会，赵金伟建议可从以下思路角度参与：(一)大数据产业布局带来的设备需求相关概念个股。大数据产业离不开超级服务器、超级存储设备等，这是大数据布局最先收益的行业。(二)行业内具有较好数据来源的上市公司。数据也有行业壁垒，对行业熟悉熟悉，行业数据来源广泛，尤其与政府相关部门有较长合作时间的上市公司，有望在“数字政务”、“智慧城市”建设中受益。

个股方面，沈海兵表示看好大数据在工业、医疗、行政、旅游、交通、金融等各个行业垂直领域的应用，在政策和行业发展大趋势双重浪潮叠加之下，龙头企业迎来最佳发展契机。重点推荐东方国信（300166 公告, 行情, 资讯, 财报）、拓尔思（300299 公告, 行情, 资讯, 财报）、东方通（300379 公告, 行情, 资讯, 财报）、浪潮信息（000977 公告, 行情, 资讯, 财报）、宝信软件（600845 公告, 行情, 资讯, 财报）、易华录（300212 公告, 行情, 资讯, 财报）、千方科技（002373 公告, 行情, 资讯, 财报）等个股。

安信证券建议重点关注，自身拥有大数据的公司：如科大讯飞（002230 公告, 行情, 资讯, 财报）、万达信息（300168 公告, 行情, 资讯, 财报）、恒生电子（600570 公告, 行情,资讯, 财报）、四维图新（002405 公告, 行情, 资讯, 财报）、用友网络（600588 公告, 行情, 资讯, 财报）、神州信息（000555 公告, 行情, 资讯, 财报）、千方科技等；以及为客户提供大数据分析、运营、服务的公司：东方国信、东方网力（300367 公告, 行情, 资讯, 财报）、超图软件（300036 公告, 行情, 资讯, 财报）、启明星辰（002439 公告, 行情, 资讯,财报）、东方通和拓尔思等。

个股点将台

东方国信

近日，东方国信公告中标中国电信集团大数据汇聚平台项目；加上此前中标联通和移动的大数据集中项目，公司成为同时中标三家运营商大数据集中项目的公司。分析认为，东方国信成为行业内唯一一家帮助三大电信运营商实现大数据集中建设的大数据供应商，战略意义重大。

“近年来，三大运营商都在积极布局大数据战略，探索数据为中心的、集中化和一体化的”平台+应用“的模式，通过构建集团统一的、集中、开放的大数据平台，并在此平台上构建多样化的应用，大数据平台成为转型的核心。公司作为运营商大数据平台的重要建设者，在未来的应用探索上具备天然优势，目前公司已经与运营商合作利用数据资源探索全新的大数据应用，落地值得期待。”安信证券报告称。

据悉，东方国信是国内领先的BI应用软件提供商，依托在电信行业商业智能领域的技术和产品积累，近年来一直持续高速增长，今年上半年实现营业收入和净利润分别同比增长35.51%和50.85%。安信证券认为，公司发展战略非常清晰，通过内生外延相结合的方式拓展大数据在各行业的应用，国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，明确表明大数据时代已经到来，公司作为行业绝对龙头将显著受益。

易华录

目前上市公司中唯一一家专注于提供城市智能交通整体解决方案的全国性企业。软件研发和应用能力排名第一。分析认为，公司凭借央企的品牌与信誉基础，长年为城市管理者提供信息化建设和维护，为政府部门进行城市管理、决策制定提供信息基础支撑和服务。成为城市信息化服务的运营主体和城市生活公共服务的市场体，具有政府大数据运营的衔发优势。

据悉，作为中国智能交通及城市的行业龙头，易华录通过政府数据开放及自身数据沉淀，做大数据运营，进而利用互联网模式提供应用服务。目前正在全国跑马圈地，智慧城市项目订单收获不断。智能交通方面，综合服务平台转型C端，正背靠汽车后万亿蓝海市场。电子车牌方面，公司已占据数据入口，静待政策红利释放，实现向车联网的延伸。

国海证券指出，公司从工程项目型公司正坚定向着互联网+政府大数据的运营型转型，将政府数据移动互联网化，构建生态体系，目标是做政府大数据的一级开发商。公司已经显示出获取项目建设权、数据获取权的能力，后面将进入运营模式打造阶段，发展前景看好。

四维图新

四维图新作为国内首家获得导航电子地图制作资质的企业，公司在国内率先从事导航电子地图商业化开发。上半年公司采取一系列动作，包括对图吧的控股、发布了趣驾2.0 车联网整体解决方案；凭借腾讯的海量内容资源、四维在前装市场绝对的领先优势、图吧等在消费端亿级别的用户基础，公司已形成云端基础服务+2B+2C 的完整生态链布局。

“考虑到车联网将成为市场规模超越移动互联网的超级蓝海，公司作为车联网产业最核心受益标的，强烈看好公司成长为车联网巨头的潜力。”中信证券研报称，上半年公司在车联网产品和市场积极储备，在前装及后装领域与国内外主流车厂大力推进合作，预计下半年公司车联网业务即将爆发，趣驾用户量有望实现百万量级的井喷增长。

渤海证券指出，除进行产业链布局和生态构建外，公司还依托业务优势积极进行流量变现，目前公司积极在UBI 车险、汽车后服务市场等领域进行商业模式探索，且已与多家保险公司进行深入交流，未来基于公司车联网生态系统的流量变现可期。

千方科技

公司是国内唯一实现跨路面交通、民航、轨道交通做大交通数据采集与平台的公司。9 月2日公告，子公司北大千方以现金5000万元收购冠华天视70%股权，抢占轨道交通数据端入口。业绩方面，上半年公司实现营业收入和净利润分别同比增长20%和27%。此外，公同预计1-9月实现净利润2-2.3亿元，同比增长29.14%-48.51%。

渤海证券认为，公司通过内生+外延方式布局立体化交通服务，包括地下轨道交通、地上路面交通及民航信息等交通数据服务，还包括电子车牌、电子公交站牌、智慧停车场等其他交通服务，业务涵盖交通出行的各个领域，为C 端用户提供全方位交通出行服务。公司已几乎掌握全部C 端交通出行入口，未来依托交通出行这个高频次、强需求入口的流量变现将大有可为。

“收购冠华进入轨交领域后，公司已经基本实现大交通数据采集布局。展望未来，公司有望大步迈向以运营制为主的大交通数据变现领域。商业模式变革意味着转型，而外延是互联网软件行业实现持续成长的重要支撑。”国泰君安称。公司近期收购12308 部分股权，积累300 万实名活跃用户，启动了首次针对互联网C 端领域的外延并购。变革大幕开启下资本运作能力释放，体外孵化注入和大额并购落地值得期待。站在当前时点，市场对于公司外延下转型成功概率亟待重估。

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。

结语：以上就是新媒号为大家整理的关于大数据时代哪个公司最受益的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

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