| 排名 | 企業(yè)/品牌 |
|---|---|
| 1 | TalkingData |
| 2 | 百分點 |
| 3 | 明略科技 |
| 4 | 云徙科技 |
| 5 | 有孚網絡 |
| 6 | 同盾科技 |
| 7 | 睿至大數據 |
| 8 | Tableau |
| 9 | 永洪科技 |
| 10 | 華傲數據 |
| 11 | DataStory |
| 12 | 數瀾科技 |
| 13 | 云勢軟件 |
| 14 | 帆軟 |
| 15 | 數據堂 |
| 16 | GrowingIO |
| 17 | 百融云創(chuàng) |
| 18 | 秦淮數據 |
| 19 | Testin云測 |
| 20 | 神策數據 |
| 21 | 友盟+ |
| 22 | 閃銀奇異 |
| 23 | 盤石股份 |
| 24 | 華云數據 |
| 25 | 量化派 |
| 26 | 數夢工場 |
| 27 | 乂學教育-松鼠AI |
| 28 | 海云數據 |
| 29 | 零氪科技 |
| 30 | 望?？敌?/td> |
| 31 | 創(chuàng)略科技 |
| 32 | 醫(yī)渡云 |
| 33 | 智慧足跡 |
| 34 | BBD數聯銘品 |
| 35 | 聚合數據 |
| 36 | 海致網絡 |
| 37 | 樂思軟件 |
| 38 | 軟通智慧 |
| 39 | 極光 |
| 40 | 易觀智庫 |
| 41 | 天云數據 |
| 42 | 尋道科技 |
| 43 | 海天瑞聲 |
| 44 | 睿智科技 |
| 45 | 中譯語通 |
| 46 | 推想科技 |
| 47 | 綠灣科技 |
| 48 | 中科聞歌 |
| 49 | 量知數據 |
| 50 | 熱云數據 |
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大數據的概念需要追本溯源。25年前，麻省理工學院教授尼葛洛龐帝的經典著作《數字化生存》首次出版，一時引起熱議。這位“數字化預言家”在書中對當時的未來生活給出了許多線索，其中最重要的觀點之一便是：“在各個領域，數字化比特都將代替原子”。25年后，《數字化生存》中的推測大多數變?yōu)榱松钪凶畛Ｒ姷膱鼍?。而從原子到比特，也成了對今天社會發(fā)展影響最廣的一大轉變。
二進制為什么重要
比特（bit）是信息的載體，是數據傳輸的最小單位，而從原子到比特的轉變就是價值的轉換。這也說明了大數據技術中的數據，要在各個傳輸通道和產業(yè)鏈條上流動起來才會產生價值。
從大數據的概念提出至今，這一備受關注的IT技術已經細分出政務大數據、醫(yī)療大數據、教育大數據等多個領域，以及大數據分析、大數據可視化、BI商業(yè)智能分析、大數據檢索、產品大數據分析、大數據預測/咨詢、大數據服務支撐平臺、機器學習技術等多種商業(yè)應用。
在新冠肺炎防控期間，鐵路公司、運營商以及眾多企業(yè)和數不清的平凡的人們沿著數據的足跡，一步一步將病毒阻擊在外。國家鐵路集團運用實名制售票的大數據資源，梳理了重點時段、重點區(qū)域的乘客信息，為醫(yī)學排查和疫情防控提供數據支持。各地運營商開始利用網絡大數據，協助相關部門進行關于新冠肺炎的輿論監(jiān)控，再通過移動用戶數據分析從武漢進入各地的人口數量。
不可忽視的是大數據行業(yè)內各家企業(yè)發(fā)揮的力量，數夢工場推出了系列數智抗疫解決方案，應用于疫情聯防聯控、精準施策及復產復工復學等場景；TalkingData借助“數據+模型+可視化+報告”的整體解決方案，實現了對北京市的各區(qū)人口及區(qū)域間、省際間人口流動的動態(tài)監(jiān)測，以及重點區(qū)域的疫情監(jiān)測。類似的企業(yè)和例子不勝枚舉，我們也從這場與無形的病毒的對抗中，看到了大數據對生活的改變和未來的潛力。
數據是這個時代的新油田
大數據貢獻的重要性或許不止于此。2019年10月，十九屆四中全會上將數據資源提升到了可以作為生產要素，與土地、勞動力、技術等要素并列的重要位置。在新基建時代、在數字經濟整體結構中，數據資源是大數據、AI、區(qū)塊鏈等新一代信息技術的基礎磚石，也揭示了大數據技術將占據的地位。
在商業(yè)社會中，數據應該作為生產資源服務于企業(yè)成長發(fā)展。而在這個過程中，最重要的不是結合了多少技術，而是將勞動者從數據收集、整理的低層次重復性勞動中解脫出來，轉向戰(zhàn)略和管理等更高層面的創(chuàng)新。
大數據分析提供的價值已經向連鎖零售、網絡營銷、O2O、物流、泛互聯網、快消品等行業(yè)逐步滲透。大數據BI（商業(yè)智能）服務商們提供的是越來越細致全面的商業(yè)分析，幫助用戶從多個維度盡量全面地了解業(yè)務，進而達到更好的決策。
海致網絡是一家提供可視化大數據分析服務的公司，在海致網絡的解決方案中，從數據整合、處理到可視化分析，不論是用戶產生的本地數據還是來自網站統(tǒng)計、廣告推廣等第三方平臺的數據，都將作為基礎資源連接到數據可視化分析工具。數據可視化分析對于用戶來說，降低了對專業(yè)技能的要求，員工不必理解技術也可以借助工具完成數據處理工作。業(yè)務產生數據，數據又反作用于業(yè)務，這是最自然流暢的過程。
除了以數據反哺自身發(fā)展，大數據也為AI技術的成熟提供了支撐。Testin云測所做的工作是利用數據助力產業(yè)智能化，為企業(yè)及開發(fā)者提供云測試、AI數據標注等服務。Testin云測根據模型訓練要求，進行數據采集、清洗及標注、測試，加速模型訓練及AI應用實施，幫助AI企業(yè)獲取規(guī)范、豐富、持續(xù)性的原始數據池，AI技術也在消化數據的過程趨于成熟和完善。
結語
衡量一家企業(yè)的成就有多個方面，就像可以從多個角度去理解一組數據。如果只是單純地追求漂亮的表格而忽略數據背后的實相，那么這些數據肯定是價值有限的。同樣的，關注一家企業(yè)、一個行業(yè)也應該像挖掘數據的價值一樣透過現象看本質。這永遠是一項重要的能力，決定著未來的走向。
