729被浏览210,104分享邀请回答85 条评论分享收藏感谢收起493 条评论分享收藏感谢收起这里面太多了，包含BI工具，数据存储和挖掘，应用等，我就简单说一些我感兴趣的，它们大多在硅谷，其他的可以参考。更新是到2015年6月。：融资：9.5亿美元。150亿美金估值，已经是超级独角兽单独列出来。Peter Thiel创办大数据公司。数据集成、 信息管理和定量的分析。连接到商业、 专有和公共数据集，并发现趋势、 关系和异常，包括预测分析。##############Database: 号称最快的内存数据库。：高效、大容量的图形数据库和分析平台，创始人是国人。: 融资：3.11亿美元。细分行业：面向文档数据库采集。它灵活的存储方式非常受青睐。：融资：1.9亿美元。细分行业：基于Apache Cassandra的数据库支持平台。客户包括eBay、Adobe、Netflix等: open-source, scalable database that makes building realtime apps dramatically easier.HadoopHadoop 三剑客其中 Hortonworks 已经上市,融资量：10.4亿美元。细分行业：大数据分析软件、服务与培训。今年，这家大数据巨头企业即将进入中国市场。:融资量：1.74亿美元。细分行业：大数据分析软件、服务与培训。它的创始团队来自Facebook、Google和Yahoo等公司: 提供的Hadoop作为一种服务（HAAS）：Hadoop服务提供商，一些创业公司如也是它的客户: 基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL 事务处理，并针对OLAP 和OLAP 应用进行实时优化处理: a Hadoop-based big data application hosting platform.: Provide a big data analytics solution that transforms raw data in Hadoop into interactive, in-memory business intelligence.: Provide HaaS.: Provide Big Data analytics applications.机器学习:通过不断地主动挖掘和分析全网在线企业信息，结合每家企业内部的管理系统，利用机器学习自动建立量化客户模型预测谁是下一个客户。：自然语言处理和机器学习技术，帮助企业分析消费者在各种通讯渠道中讨论的话题：GraphLab提供了一个完整的平台，从别的应用程序或者服务中抓取数据，让机器学习这个模型，并将学到的知识作为基础，自动地进行准确的预测和决策制定。：应用机器学习技术处理大数据难题：H2O 的算法是面向业务流程&&欺诈或趋势预测developed a cohesive theory, core software technology, and numerous applications all based on principles of the neocortex：开源的机器学习服务器: 大数据预测分析： 预测分析决策管理平台：人机交互数据分析平台: 提供相当完美的人工智能解决方案，这种解决方案主要由&深度学习（DL）&支持：数据挖掘工具BI工具和其他：一个基于Web的BI平台，目前已以与Amazon Redshift、 Teradata Aster、HP Vertica、Greenplum、Impala、 BigQuery以及Spark等数据源进行集成；定制和复用数据可视化体验。Kafka初创公司。：主要开发Spark。：分布式搜索引擎，基于Lucene开发 主要开发Tachyon。：开放代码的分析平台，特别是基于AWS的分析。：开源的数据处理系统，用于构建强大的超级计算机廉价服务器集群。：社交数据分析公司：数据监控：日志管理过滤 为研究人员、物理学家和医疗保健人员提供相应的行为分析能力 ：从事商业智能和数据分析，利用云计算来颠覆传统的IT服务模式：自助分析数据平台：Solr企业版 ：可以将数据处理速度从实时提高至&现在时&：专业大数据软件包：大数据安全公司：开源NoSQL数据库，支持近实时数据分析： 可靠的、可伸缩的、高性能的排序分布式的Key-Value 存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理：以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI：可视化分析，帮助在线媒体公司分析高流量的流媒体数据：一个以数据为核心的企业级PaaS平台：Dockerized MapReduce：走众包数据采集途径向金融机构提供数据：融资量：2.5亿美元。细分行业：云商务智能。它的主要服务客户是企业用户，其数据库可以帮助企业维持日常的运转。：social media analytics and business dashboard：&智能混合闪存&，混合了闪存和计算机硬盘驱动器Big Data Strategy & Product Development：云数据仓库：融资：1.01亿美元。细分行业：云商务智能。GoodData向SaaS供应商提供技术集成服务，在平台内获得分析数据。：BI分析软件: 融资量：1.95亿美元。细分行业：大数据科学服务。这是一家向企业客户提供数据分析和决策支持服务的研究公司。：有web和移动分析平台，其提供的服务可以分析监测用户活动：打着&你的数据你做主&的口号，试图弥合大数据同普通用户之间的鸿沟，即帮你分析跟你密切相关的数据融资量：1.22亿美元。细分行业：大数据科学服务。其提供的大数据服务可以一次性采集数十亿条数据。 融资量：1.07亿美元。细分行业：智能解决方案平台。它的主要投资方是。： software-based company engaged in the IT industry and is focused on providing data management services.：Data Science Bootcamp：big data analytics firm that helps companies, non-profits, and campaigns leverage their data to develop smarter strategy.: Business Analytics Software：discover the most engaging content written about them and turn them into native ads that are promoted across the web, mobile apps：helps developers and organizations deliver Hadoop solutions more quickly and effectively with the open source：quickly, efficiently and cost-effectively connects and enriches all of your internal or external data sources/: building software for large scale machine data (logs, metrics, etc.) and event management, specifically in the domain.：分析服务公司参考链接
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大数据在企业管理中应用
　　摘 要 信息技术的快速发展，使大数据在企业管理各个环节得到广泛应用，数据资源成为企业核心资产之一，利用好它，会创造财富。大数据理念的应用，是企业管理中新的处理模式，对企业正确配置资源与制定发展战略有着十分重大的意义。本文就大数据的基本概念、对企业管理带来的变革以及在企业运用可行性和应用做了简单阐述，以供参考和借鉴。 中国论文网 http://www.xzbu.com/3/view-7307371.htm　　关键词 大数据 企业管理 应用 　　一、大数据的概念 　　“大数据”就是大量或海量的数据，它所涉及的数据超出了目前主流软件工具在合理时间内达到抓取、存储、管理和分析能力的数据群或集合。所具有的特点如下： 　　（一）数量大 　　是指大数据的数据量巨大、海量。企业每天在运行过程中产生大量通过确认、计量、记录、报告等相关财务数据和业务数据，这些数据来源在不断拓展、不断增长、不断地更改着。 　　（二）多结构化 　　是指数据类型繁多，有结构化、半结构化、非结构化等数据类型。有些数据基于云计算平台，通过互联网、物联网、移动互联网和社交化网络等媒介进行采集、获得。 　　（三）增长速度快 　　是端点移动到处理器和存储的速度快，由于大数据是基于网络的及时动态数据，通常在感知、传输、决策、控制开放式环境下应用，数据资料可随时随地产生，数据处理与丢弃立竿见影，而不是传统的数据库查询得到的内容。 　　（四）价值性 　　大数据分析的价值在于，透过多维度多层次的数据，以及历时态的关联数据，找到问题的症结，直抵事实的真相。 　　二、大数据时代对企业管理带来的变革 　　在这个信息爆炸的时代，数据资产化和决策智能化，正在影响并带动着社会各个领域的深刻变革。数据将会成为各行业争夺的重要资源，要想在这场数据之战中立于不败之地，传统企业的管理模式需要进行系列变革，以解决大数据时代传统企业面对的问题。 　　（一）企业管理机制变革 　　每天企业内部、外部产生大量信息，如何使这些信息转化为有价值信息，提高决策精细化和精确度，需高度集成及精确的信息处理平台，决策环境变得更复杂，时效性要求更强，须组织结构进行变革，企业有必要建立灵活的组织架构与业务流程，以支撑企业通过数据分析发现更优秀的决策方式。要建立数据跨职能、跨部门的流动机制，企业应具有一个灵活的组织架构，加强合作，共建平台。 　　（二）整合数据，共享资源 　　将各部门碎片化数据资源，采用标准体系或采用相应应用模型组成概念数据库，在此数据库基础上，组织形成主体数据库，利用主体数据库支持各种业务系统展开。推动资源整合，提升管理能力。推动各部门数据共享，统筹规划大数据基础设施建设，促使管理科学化、精准化。 　　（三）确保数据安全 　　无论是传输时还是在存储时必须加密，数据加密确保数据真实性，防止被人肆意篡改，确保数据传输通信安全。通过物理隔离以及与内部控制相结合，实现对数据的隔离，数据防破坏，通过制度来保障企业的商业机密及个人隐私不被非法应用。 　　（四）全面培训、提升能力 　　大数据时代企业需要对全员进行数据知识的培训，提高对数据提取、利用和分析的能力。企业要有意识地培养既懂统计技术、信息技术等全方位数据人才，以应对大数据时代对数据分析、利用能力的要求。企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。 　　三、企业管理运用大数据理念的可行性 　　（一）企业管理需要 　　在传统企业的经营中，管理者更多是凭个人经验和直觉做决策，不仅会降低决策的准确率、加剧企业风险，甚至给企业造成巨大的经济损失。国务院关于2013年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告中指出：在抽查11户国有企业的791项重大决策事项中，因决策失误造成损失达134亿元。目前互联网企业大数据应用领先些，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑，要使企业在市场竞争中立于不败之地，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进地推动大数据在企业的应用，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。 　　（二）政府高度重视大数据的发展，大数据是企业转型升级的重要抓手 　　2015年8月，国务院常务会议又通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，要求开发应用好大数据这一基础性战略资源。近几年，大数据产业在我国迅猛发展。国务院日前发布的《中国制造2025》提出，中国制造转型升级要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以智能制造为突破口和主攻方向。大数据时代的到来，为转型期的中国企业发展提供了重大机遇。大数据已开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，使大数据是企业转型升级的重要抓手。 　　（三）科技发展为大数据技术广泛应用提供可行性 　　大数据的四大特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战，同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。基于云计算以及基于MapReduce和Hadoop平台的数据处理和通信技术快速发展都为大数据应用提供可行性。 　　四、大数据理念在企业管理中的具体应用 　　（一）把脉市场、创新产品 　　通过对竞争对手信息的收集，了解竞争对手的现状，之后运用大数据分析算法明确竞争对手的产品价格、竞争性、营销策略等，进而对自身产品价格及相关业务予以改进，逐渐增加企业在市场中的比重。同时，通过对数据的分析、链接与优化，可以充分挖掘企业的潜在价值，提高自身的竞争力，进而战胜对手。开发新产品过程中，通过具体数据来了解所属客户对企业所研发产品的真实态度，以此从中获取客户对产品的诸多要求和建设性意见，并根据这些反馈性意见来重新定位出企业所生产产品的新特征。 　　（二）利用数据营销 　　过去采用的小组和问卷调查来定位客户消费的方式，带来的结果往往是过时的。因为大数据时代我们要做全样本，利用庞大数据，找到相关性，就有机会做这个市场，发现这个市场，引领这个市场。 　　（三）降本增效 　　建立企业成本大数据库，通过搜集和积累成本数据，经过分析处理后，形成各类成本指标，并利用这些信息为企业运营决策及新项目的成本管控、合约采购等成本管理工作提供指导和参考，评估成本管理绩效，以达到成本最低和价值最大化的原则。参考外部行业成本数据，积极挖掘数据中隐藏的财富，促进企业成本管控水平的提升，促进企业的可持续发展。 　　（四）提高决策 　　大数据是企业科学决策的基石。在企业管理中，企业内部数据采集、整理、挖掘和分析，为企业内部各层次工作人员提供了丰富的信息，为企业决策提供了可靠依据，提升了企业的战术、战略决策能力，增强了企业的综合竞争力。 　　五、结束语 　　大数据时代的来临，改变了业务，也改变了企业运作模式。企业传统的管理模式已经不能适应市场的发展动态，所以企业通过大数据来创建全新的管理模式势在必行。企业可以通过大数据更加准确地掌握市场动态，还能够通过大数据来对其内部进行调整和优化，通过内外结合来稳定市场地位与价值。它作为企业的一种核心竞争力，必将在之后的发展中为企业带来无数的效益，因此我们一定要加强大数据在企业管理中的应用和推广。 　　（作者单位为安徽永高塑业发展有限公司） 　　参考文献 　　[1] 刘琦.大数据在企业管理中的应用[J].经营管理者，2015（2）. 　　[2] 刘纬纬.大数据给传统企业管理带来的变革[J].中国管理信息化，2014（16）. 　　[3] 卫俊儒，王元亮.大数据时代下的企业管理模式的创新探析[J].信息系统工程， 2014（11）. 　　[4] 姚璐.大数据时代下企业管理及应用[J].科技创业月刊，2014（01）. 　　[5] 刘玉海.大数据下的企业管理探讨[J].信息系统工程，2014（11）.
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如今，&大数据&一词炙手可热，但是你知道DaaS吗?DaaS即Data-as-a-service(数据即服务)，是继 IaaS、PaaS、SaaS之后又一个新的服务概念。
大数据如金矿般的资产价值毋庸置疑，然而大数据的价值还远未被开发出来。数据资源利用率不高，导致企业数据处理的复杂程度加深，由此促使了DaaS的诞生。
数据即服务是指与数据相关的一系列服务都能够进行一个集中整合处理，如数据聚合、数据管理、数据清洗等，经过挖掘产生价值，再进行定制开发，便可以提供针对用户的数据服务。盘活数据资产，使其为企业管理、运营、决策服务，就是一种数据即服务的思想。像华坤道威这样的大数据公司就基于这一先进理念开发出了DaaS大数据服务体系。
华坤道威DaaS体系，全面整合数据服务
据了解，华坤道威的DaaS大数据服务包含大数据企业咨询服务、互联网营销服务、电商平台管理服务，如同大数据航母，为各垂直行业的企业提供&大数据+&升级服务。
1、大数据企业咨询服务
大数据企业咨询服务，也是华坤道威最引以为傲的领域，凝聚了开发人员的心血。对于不同垂直行业的企业，华坤道威帮助企业确定战略目标、战略思路和发展策略。对于不同的场景，如客户行为分析、风险预测、绩效管理分析、供应链分析等，建立专业定制的商业模式。帮助企业搭建大数据组织架构，让不懂大数据的企业也能拥有一支由首席数据官、数据科学家到数据分析师、数据销售队伍等组成的&最强队伍&。
除此之外，华坤道威还能为企业建立独家定制DMP数据管理平台，从数据采集和获取出发，以业务模型指导建立数据分析模型，以多维分析、分类、聚类、推荐系统、相似性预测等算法为基础进行数据分析和预测，结合可视化分析工具进行展现，提升企业的数据洞察力。这一切的一切，都将建立大数据驱动的营销、运营、管理和决策文化，让大数据资产成为企业的核心竞争力。
2、互联网营销服务
追溯华坤道威的历史可以发现，早在互联网热潮刚刚兴起之时，华坤道威就开始涉足互联网营销领域，积累了十余年营销服务经验，如今已成为国内领先的互联网营销实战专家。凭借着顶尖的专业服务团队、互联网营销的独到洞察，先进的技术和优质的媒体资源，帮助企业实现全终端互联网精准投放，定制全套的互联网营销解决方案。
3、电商平台管理服务
此外，基于DMP大数据分析系统，华坤道威自建电商平台，能够为目标客户提供精准的潜在客户数据，提高目标客户销售有效转化率，解决客户营销中的终端销售问题。
华坤道威DaaS服务范围，依托数据核心优势
据华坤道威CTO首席技术官透露，华坤道威的DaaS服务范围如下图所示，能够满足企业多样性需求。
华坤道威DaaS服务体系无法凭空存在，它的一切都依托于数据的核心优势，没有数据的服务就如同空中楼阁。
全域打通的数据资源：华坤道威与中国移动、联通、电信等运营商达成数据合作，拥有万亿互联网用户活跃数据，实时抓取用户线上行为。同时积累了全国70个主要城市的客户线下数据，真正实现了线上线下数据全域打通。
2、强大的数据采集能力：华坤道威拥有独立研发的爬虫系统，能够有效抓取用户上网行为。建立主流运营商数据分析模型，并投入各省运营，深度解析3亿用户行为。
3、完善的ID-Map人群图谱：通过识别同一用户的多重身份ID，将用户在线上、线下分散、割裂的行为呈现出一副完整清晰的轨迹图谱，同时ID-Map人群图谱会随着数据更新而智能进化。单个用户的标签数量甚至可达到5000+个，形成超细分人群标签库。
4、自建DMP数据管理平台：华坤道威自建的垂直行业DMP数据管理平台，人群数据活跃更新，针对金融、汽车、房产、家居、医疗、教育、母婴等众多垂直领域，帮助企业独家定制DMP平台，实现数据资产的管理和升值。
数据核心优势，垂直行业经验，专业技术人员，大数据应用平台是DaaS策略的关键需求。华坤道威DaaS服务体系的精髓在于使数据管理更为集中化，让企业无需去注意底层数据收集、挖掘的问题，而将注意力完全放在如何更好地使用这些数据，将数据变成核心资产，为企业实现全面增值。
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