① 國內大數據行業有哪些比較知名的公司

大數據公司按出身抄可分為三襲類:

一類是有經過檢驗的大數據核心技術能力和大平台的運營能力的平台型公司，代表企業有 網路、騰訊、阿里巴巴（2C）等互聯網平台。

第二類是有大數據核心技術的公司，例如基礎設施公司，華為、中興、浪潮等大公司；還有大數據各個領域的專業的技術公司，如數據挖掘、數據買賣、演算法和模型、數據存儲、可視化等。

第三類提供大數據行業解決方案的公司，如安防、金融、農業、政務、旅遊等行業解決方案。這些企業往往是軟體公司起步，轉而做SAAS，然後做大數據。

② 2017中國大數據十大領軍企業 有哪些

③ 國內有哪些大數據公司

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

在當前的互聯網領域，大數據的應用已經十分廣泛，尤其以企業為主，企業成為大數據應用的主體。大數據真能改變企業的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。

④ 企業 大數據有哪些方面的應用

如果從行業來來分有銀行、源證券、保險、稅務、地產、電信、製造、零售等，這方面商業智能應用的比較多，FineBI的官網上有這些案例，本身也是做這塊的。
如果從具體應用功能來分，有用於精准營銷、數據風控、決策支持、產品運營方面，可以去了解一下。

⑤ 企業進行大數據營銷的目的是什麼

大數據營銷的目的與傳統營銷一樣，都是為了獲取更多客戶，宣傳品牌，為企業帶來更多的利潤，但是大數據獲得的客戶更精準，成交率更高，而且投入的費用更低且利用率更高。
這里分享某一4S店的大數據營銷的案例。
1、客戶需求

未採用大數據營銷之前，該4S店每月參加兩次車展，成交效果不理想，而且投入的成本也高，而且售後客戶流失嚴重。客戶想通過大數據營銷增加意向客戶店鋪到訪量，提高成交量，降低推廣營銷投入的費用。
2、投放方案

① 通過線下獲客設備進行核心區域（特別是車展）投放，每日24小時不間斷收集區域內用戶設備信息。

目的：獲取營銷核心區域客戶設備的數據信息。

② 以每三個工作日為單位，將客戶設備數據信息打包進行大數據智能分析初處理：去重、人群屬性分析、時段分析、區域劃分、人群標簽分析、人群行為分析等。

目的：得到更精準的客戶設數據信息。

③ 針對周期獲得的精準客戶設備數據信息分析結果，制定更加具有吸引力與體驗感的在線廣告展示樣式，並選擇最佳投放渠道，通過DSP廣告投放平台進行廣告投放。

目的：讓觸達的廣告能更好的引起用戶關注，增強體驗感，提升用戶表單填寫與報名數量。

④ 將廣告投放反饋的數據與投放結果進行比對，選取最佳的投放渠道與廣告展示樣式，進行集中投放。

目的：去除效果差，體驗感差，用戶反饋差的廣告投放。

⑤ 通過制定線下落地活動，將最終廣告投放獲取的用戶全部邀約至活動現場進行客戶成交轉化。

目的：快速抓取用戶，快速邀約客戶，快速成交客戶。

3、投放結果

通過一個月的大數據營銷，到店的日均客流量比上個月提高了9%，客戶滿意度上升46%，客戶在該4S店的消費量增長了8%，而在推廣營銷方面投入的費用下降了36%。
該案例中4S店不需要去參加車展就能獲取周圍的客戶設備信息，不僅省下了參加車展所投入的人力和費用，還能獲取更多精準的客戶資源。從此案例中可看出整個營銷環節中採集數據信息和精準的廣告投放是兩個重要環節。通過小蜜蜂線下數據採集器獲取周圍客戶的手機識別碼，然後上傳至大數據平台對客戶信息進行分析、篩選、分類，建立客戶屬性畫像，用戶可以在配套的手機客戶端中查詢到這些畫像並針對這些客戶推送店鋪的服務信息，而信息投放的效果則通過手機客戶端反饋給用戶，然後用戶可以針對反饋的效果實時進行廣告內容調整，最終實現精準營銷。

⑥ 大數據如何驅動企業發展

一種產品不可能滿足所有人的需求與期待，唯有對主要用戶群體以及潛在用戶群體有深入的認知，通過反饋數據了解他們對產品有何期待，反向指導企業產品設計、生產製造、營銷推廣。大數據的運用使得所有的消費行為與營銷行為都數據化，企業藉助這一利器所做的一系列營銷活動就能形成一個圍繞用戶行為數據的價值鏈閉環。

面對浩如煙海的用戶群，到底哪些用戶是最具價值的，通過大數據技術的應用，追蹤用戶在互聯網上的軌跡，從其訪問的各種網站中了解其近期所關心的事物是否與企業的產品或服務有相關性;也可以通過用戶在社交媒體等平台上發布的狀態、評論或是互動內容等找到相關性，然後進行關聯組合分析，篩選出最具價值的用戶群。

當下，用戶體驗已成為企業市場競爭力的重要組成部分，所以對產品或服務進行改善與提升是極為重要的。企業可以通過大數據去了解、掌握用戶使用產品的過程和狀況，適時適當進行完善和升級，從保持用戶良好的使用體驗。

新媒體技術的更新換代可謂是日新月異，越來越多的企業開始對粉絲關注的內容及互動記錄進行分析，力求將粉絲轉化為消費用戶，並應用大數據去收集、分析粉絲行為數據，通過設定種種規則，將粉絲和會員之間的數據進行關聯對比，最終定位目標用戶群，對其進行精準化營銷，最終將粉絲轉化為消費會員。

有了大數據這一強有力的武器，企業在洞察新市場時就有了更為准確的依據，能更為精準地把握市場的走向。對用戶在互聯網上的行為數據採集，得到各個方面的綜合大數據，為企業市場預測與決策提供支持。對每一位消費者、每一件產品以及每一次行為活動進行數據化管理、把控，企業就能夠更好的滿足每位消費者的顯性需求和隱性需求，沉澱、積累海量用戶。

⑦ 企業大數據營銷對企業發展有什麼重要性

大數據營銷的目的與傳統營銷一樣，都是為了獲取更多客戶，宣傳品牌版，為企業帶來更權多的利潤，但是大數據獲得的客戶更精準，成交率更高，而且投入的費用更低且利用率更高。
隨著國家將大數據戰略提升到國家戰略高度，將大數據視為經濟發展和轉型的重要科技依據，越來越多的企業組織已將數據視為重要資產，著手開展數字化轉型的系列舉措，以期全面提升客戶體驗，推動經濟增長。數字資產已成為一個企業的核心競爭力，現在也有可以查詢企業互聯網數字資產的程序，挺方便的。

⑧ 企業邁向大數據時代的五個步驟

企業邁向大數據時代的五個步驟
當然，從傳統資料庫模式走到大數據時代是每個企業都需要經歷的一次涅槃，下圖給出了常見的五部曲：
1）大數據收集。如果你大數據在手，恭喜你，至少你已經有了穩定的數據源。如果你沒有大數據，可能你需要想想哪些環節的重要數據從你指間溜走，你要開始部署新的工具攔住這些流失的數據，為他們找個收容所。當然，大數據收集最重要的是要確保數據質量，沒有質量的數據堅決杜絕，因為沒有意義的數據只會增加系統的復雜性，無形中增加成本。當然，大數據的價值密度本來就很低，如何辨別有質量的大數據就不是輕松的一個環節，要花大力氣來解決。
2）混合雲或者數據的全局保障。收集數據要依賴於基礎架構，雲計算是一個重要平台，通過軟體及服務，實現全公司數據的完整覆蓋，包括各種類型、多種應用的數據，不漏掉任何有價值的數據，也不讓垃圾數據混入其中。
3）實現分析工具實時、平民化和可視化。將復雜的、臃腫的、不能實時分析的工具統統扔進歷史的垃圾桶，只有大數據分析工具的革新才能真正實時挖掘出大數據的價值。傳統的分析工具會被大數據淹沒，成為企業的負擔，不能產生應有的價值。
4）虛擬化可實現管理自動化，降低運營成本。一個使用復雜、成本昂貴的大數據平台會成為數據中心的新負擔，帶來的價值可能會被復雜的平台本身直接消耗殆盡。隨著虛擬化，特別是軟體定義的數據中心時代的到來，輕型、便捷的新平台成為大數據處理的首選平台，不僅大幅度降低成本，也為大數據處理提供了高度的彈性、管理能力等，讓大數據處理成為企業新價值的發動機，成為企業競爭力的助推器，成為CIO的新頭腦。
5）開源軟體也將成為歷史潮流。大數據從電商企業、移動互聯網起家，因此生於開源，長於開源，開源成為大數據平台的重要基因，這也是開源的Hadoop紅火的另一個重要原因。當然，開源並不意味著回到「手工作坊」時代，每個企業都要打造自己的「開源」大數據平台，而是要有充分的開放性，基於開源的理念和架構，提供成本低廉、穩定可靠的選擇。就像今天的開源Linux，一般企業還是選擇第三方企業包裝測試好的Linux平台，而不是一個客戶完全自主研發的Linux平台。通過這五部曲，企業可以輕松實現從傳統的關系型資料庫時代步入數據雲時代，也就是走進新的大數據時代。