⑴ 国内综合实力最强的大数据公司有哪些

国内目前大数据能力强的公司，一类是BAT等互联网巨头，它们本身就有获取大数据的能力，另一类是独立的大数据公司，比如每日互动（个推）、Talkingdata等，有自己核心的大数据技术，为各行业提供数据支持。

⑵ 大数据就业前景怎么样

目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。

我们看到这幅图，金字塔顶尖的起薪12k，占比0.1；如果我们做不了这个0.1%，那也可以在做最下面的9%，毕竟你也是刚刚起步，一切都是往上在爬。

⑶ 企业部署大数据提高竞争力

企业部署大数据提高竞争力
“数据成为了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。新兴技术工具的使用使这一切成为可能。” 维克托？迈尔？舍恩伯格在《大数据时代》一书中如是说。对于企业来说，移动互联应用正是这一能帮助其找到宝藏的技术工具。
一、提升工作效率
根据中国互联网络信息中心的报告，截至2012年12月底，中国的网民总人数达5.64 亿，而网民中使用手机上网的用户人数达到42亿。在现今这样一个移动技术广泛应用的年代，智能手机、平板电脑等终端设备的普及，人们在这些终端上所花费的时间与金钱越来越多。这就意味着企业的员工可以摆脱以往单纯用PC办公的方式，为移动应用的发展提供了良好的技术环境。员工们可以克服时间与空间所带来的障碍，随时随地进行办公，比如在乘坐交通工具或在外地出差时，可以利用各种碎片时间，就任何信息与公司任何人进行即时的交流互动，整个企业的工作效率可以大幅提升。例如某企业领导因出差，使得多个审批流程搁置了2个星期，但在企业使用了移动审批应用后，这种现象再未出现过，审批流程自发起日，一般在一个星期内就可以顺利结束。
二、降低经营成本
移动互联应用产品的成本相对低廉，其入门门槛不是很高。企业无须付出大量的培训时间和费用，员工即可掌握并熟练地操作移动设备和应用。此外，移动互联应用可多次利用，使用周期长，减少人力、时间等资源的浪费。某耐用消费品制造企业为提高售后服务质量，为售后服务人员配备了无线移动终端。流动的服务人员是否派单、在哪里服务、为哪个客户服务、领用了什么配件、提供了何种服务等情况，企业管理人员通过管理系统与移动终端的对接，都一清二楚，并根据这些信息，对每日的售后服务工作进行动态的调整，大大降低了服务执行成本和管理成本。
三、延展数据价值
企业移动应用可以渗透至市场销售、经营管理、资源管控等方方面面，高效率、高质量地挖掘业务数据，给公司高层及主管的决策提供实时的数据保障。正如上述某耐用消费品制造企业，整合每年的售后服务数据，分析用户使用产品的行为和习惯，研究产品维修信息，从而为产品的研发和改进提供更好的方案，保证产品质量，同时提高产品创新能力。
从以上三个方面来看，企业若能巧妙运用移动设备，必能在大数据时代，在企业与员工、企业与客户、企业与合作伙伴之间，建立畅通无阻的数据流通和交流渠道，从而提升企业的竞争力。

⑷ 国务院为什么要促进大数据发展政治生活

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。
一、发展形势和重要意义
全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
（一）大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
（二）大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
（三）大数据成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化

⑸ 企业怎么利用大数据提升竞争力

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。
大数据时代，企业可以通过很多方式来利用大数据，很多的数据分析工具也应运而生了。
企业可以通过对数据的收集、管理，绘制成报表，从而对数据进行有效的分析，为企业决策提供有效的依据。

⑹ 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

⑺ 企业怎样利用大数据提升竞争力

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。