⑴ 國內綜合實力最強的大數據公司有哪些

國內目前大數據能力強的公司，一類是BAT等互聯網巨頭，它們本身就有獲取大數據的能力，另一類是獨立的大數據公司，比如每日互動（個推）、Talkingdata等，有自己核心的大數據技術，為各行業提供數據支持。

⑵ 大數據就業前景怎麼樣

目前，大數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟體以及金融，總佔比64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。可以看出，大數據分析在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。

我們看到這幅圖，金字塔頂尖的起薪12k，佔比0.1；如果我們做不了這個0.1%，那也可以在做最下面的9%，畢竟你也是剛剛起步，一切都是往上在爬。

⑶ 企業部署大數據提高競爭力

企業部署大數據提高競爭力
「數據成為了有價值的公司資產、重要的經濟投入和新型商業模式的基石。大數據時代開啟了一場尋寶游戲，而人們對於數據的看法以及對於由因果關系向相關關系轉化時釋放出的潛在價值的態度，正是主宰這場游戲的關鍵。新興技術工具的使用使這一切成為可能。」 維克托？邁爾？舍恩伯格在《大數據時代》一書中如是說。對於企業來說，移動互聯應用正是這一能幫助其找到寶藏的技術工具。
一、提升工作效率
根據中國互聯網路信息中心的報告，截至2012年12月底，中國的網民總人數達5.64 億，而網民中使用手機上網的用戶人數達到42億。在現今這樣一個移動技術廣泛應用的年代，智能手機、平板電腦等終端設備的普及，人們在這些終端上所花費的時間與金錢越來越多。這就意味著企業的員工可以擺脫以往單純用PC辦公的方式，為移動應用的發展提供了良好的技術環境。員工們可以克服時間與空間所帶來的障礙，隨時隨地進行辦公，比如在乘坐交通工具或在外地出差時，可以利用各種碎片時間，就任何信息與公司任何人進行即時的交流互動，整個企業的工作效率可以大幅提升。例如某企業領導因出差，使得多個審批流程擱置了2個星期，但在企業使用了移動審批應用後，這種現象再未出現過，審批流程自發起日，一般在一個星期內就可以順利結束。
二、降低經營成本
移動互聯應用產品的成本相對低廉，其入門門檻不是很高。企業無須付出大量的培訓時間和費用，員工即可掌握並熟練地操作移動設備和應用。此外，移動互聯應用可多次利用，使用周期長，減少人力、時間等資源的浪費。某耐用消費品製造企業為提高售後服務質量，為售後服務人員配備了無線移動終端。流動的服務人員是否派單、在哪裡服務、為哪個客戶服務、領用了什麼配件、提供了何種服務等情況，企業管理人員通過管理系統與移動終端的對接，都一清二楚，並根據這些信息，對每日的售後服務工作進行動態的調整，大大降低了服務執行成本和管理成本。
三、延展數據價值
企業移動應用可以滲透至市場銷售、經營管理、資源管控等方方面面，高效率、高質量地挖掘業務數據，給公司高層及主管的決策提供實時的數據保障。正如上述某耐用消費品製造企業，整合每年的售後服務數據，分析用戶使用產品的行為和習慣，研究產品維修信息，從而為產品的研發和改進提供更好的方案，保證產品質量，同時提高產品創新能力。
從以上三個方面來看，企業若能巧妙運用移動設備，必能在大數據時代，在企業與員工、企業與客戶、企業與合作夥伴之間，建立暢通無阻的數據流通和交流渠道，從而提升企業的競爭力。

⑷ 國務院為什麼要促進大數據發展政治生活

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力，但也存在政府數據開放共享不足、產業基礎薄弱、缺乏頂層設計和統籌規劃、法律法規建設滯後、創新應用領域不廣等問題，亟待解決。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，特製定本行動綱要。
一、發展形勢和重要意義
全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。
（一）大數據成為推動經濟轉型發展的新動力。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。
（二）大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇。在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源，正引領新一輪科技創新。充分利用我國的數據規模優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好發揮數據資源的戰略作用，增強網路空間數據主權保護能力，維護國家安全，有效提升國家競爭力。
（三）大數據成為提升政府治理能力的新途徑。大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。建立「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的管理機制，實現基於數據的科學決策，將推動政府管理理念和社會治理模式進步，加快建設與社會主義市場經濟體制和中國特色社會主義事業發展相適應的法治政府、創新政府、廉潔政府和服務型政府，逐步實現政府治理能力現代化

⑸ 企業怎麼利用大數據提升競爭力

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。
大數據時代，企業可以通過很多方式來利用大數據，很多的數據分析工具也應運而生了。
企業可以通過對數據的收集、管理，繪製成報表，從而對數據進行有效的分析，為企業決策提供有效的依據。

⑹ 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑺ 企業怎樣利用大數據提升競爭力

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。