① 国内大数据行业有哪些比较知名的公司

大数据公司按出身抄可分为三袭类:

一类是有经过检验的大数据核心技术能力和大平台的运营能力的平台型公司，代表企业有 网络、腾讯、阿里巴巴（2C）等互联网平台。

第二类是有大数据核心技术的公司，例如基础设施公司，华为、中兴、浪潮等大公司；还有大数据各个领域的专业的技术公司，如数据挖掘、数据买卖、算法和模型、数据存储、可视化等。

第三类提供大数据行业解决方案的公司，如安防、金融、农业、政务、旅游等行业解决方案。这些企业往往是软件公司起步，转而做SAAS，然后做大数据。

② 2017中国大数据十大领军企业 有哪些

③ 国内有哪些大数据公司

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

④ 企业 大数据有哪些方面的应用

如果从行业来来分有银行、源证券、保险、税务、地产、电信、制造、零售等，这方面商业智能应用的比较多，FineBI的官网上有这些案例，本身也是做这块的。
如果从具体应用功能来分，有用于精准营销、数据风控、决策支持、产品运营方面，可以去了解一下。

⑤ 企业进行大数据营销的目的是什么

大数据营销的目的与传统营销一样，都是为了获取更多客户，宣传品牌，为企业带来更多的利润，但是大数据获得的客户更精准，成交率更高，而且投入的费用更低且利用率更高。
这里分享某一4S店的大数据营销的案例。
1、客户需求

未采用大数据营销之前，该4S店每月参加两次车展，成交效果不理想，而且投入的成本也高，而且售后客户流失严重。客户想通过大数据营销增加意向客户店铺到访量，提高成交量，降低推广营销投入的费用。
2、投放方案

① 通过线下获客设备进行核心区域（特别是车展）投放，每日24小时不间断收集区域内用户设备信息。

目的：获取营销核心区域客户设备的数据信息。

② 以每三个工作日为单位，将客户设备数据信息打包进行大数据智能分析初处理：去重、人群属性分析、时段分析、区域划分、人群标签分析、人群行为分析等。

目的：得到更精准的客户设数据信息。

③ 针对周期获得的精准客户设备数据信息分析结果，制定更加具有吸引力与体验感的在线广告展示样式，并选择最佳投放渠道，通过DSP广告投放平台进行广告投放。

目的：让触达的广告能更好的引起用户关注，增强体验感，提升用户表单填写与报名数量。

④ 将广告投放反馈的数据与投放结果进行比对，选取最佳的投放渠道与广告展示样式，进行集中投放。

目的：去除效果差，体验感差，用户反馈差的广告投放。

⑤ 通过制定线下落地活动，将最终广告投放获取的用户全部邀约至活动现场进行客户成交转化。

目的：快速抓取用户，快速邀约客户，快速成交客户。

3、投放结果

通过一个月的大数据营销，到店的日均客流量比上个月提高了9%，客户满意度上升46%，客户在该4S店的消费量增长了8%，而在推广营销方面投入的费用下降了36%。
该案例中4S店不需要去参加车展就能获取周围的客户设备信息，不仅省下了参加车展所投入的人力和费用，还能获取更多精准的客户资源。从此案例中可看出整个营销环节中采集数据信息和精准的广告投放是两个重要环节。通过小蜜蜂线下数据采集器获取周围客户的手机识别码，然后上传至大数据平台对客户信息进行分析、筛选、分类，建立客户属性画像，用户可以在配套的手机客户端中查询到这些画像并针对这些客户推送店铺的服务信息，而信息投放的效果则通过手机客户端反馈给用户，然后用户可以针对反馈的效果实时进行广告内容调整，最终实现精准营销。

⑥ 大数据如何驱动企业发展

一种产品不可能满足所有人的需求与期待，唯有对主要用户群体以及潜在用户群体有深入的认知，通过反馈数据了解他们对产品有何期待，反向指导企业产品设计、生产制造、营销推广。大数据的运用使得所有的消费行为与营销行为都数据化，企业借助这一利器所做的一系列营销活动就能形成一个围绕用户行为数据的价值链闭环。

面对浩如烟海的用户群，到底哪些用户是最具价值的，通过大数据技术的应用，追踪用户在互联网上的轨迹，从其访问的各种网站中了解其近期所关心的事物是否与企业的产品或服务有相关性;也可以通过用户在社交媒体等平台上发布的状态、评论或是互动内容等找到相关性，然后进行关联组合分析，筛选出最具价值的用户群。

当下，用户体验已成为企业市场竞争力的重要组成部分，所以对产品或服务进行改善与提升是极为重要的。企业可以通过大数据去了解、掌握用户使用产品的过程和状况，适时适当进行完善和升级，从保持用户良好的使用体验。

新媒体技术的更新换代可谓是日新月异，越来越多的企业开始对粉丝关注的内容及互动记录进行分析，力求将粉丝转化为消费用户，并应用大数据去收集、分析粉丝行为数据，通过设定种种规则，将粉丝和会员之间的数据进行关联对比，最终定位目标用户群，对其进行精准化营销，最终将粉丝转化为消费会员。

有了大数据这一强有力的武器，企业在洞察新市场时就有了更为准确的依据，能更为精准地把握市场的走向。对用户在互联网上的行为数据采集，得到各个方面的综合大数据，为企业市场预测与决策提供支持。对每一位消费者、每一件产品以及每一次行为活动进行数据化管理、把控，企业就能够更好的满足每位消费者的显性需求和隐性需求，沉淀、积累海量用户。

⑦ 企业大数据营销对企业发展有什么重要性

大数据营销的目的与传统营销一样，都是为了获取更多客户，宣传品牌版，为企业带来更权多的利润，但是大数据获得的客户更精准，成交率更高，而且投入的费用更低且利用率更高。
随着国家将大数据战略提升到国家战略高度，将大数据视为经济发展和转型的重要科技依据，越来越多的企业组织已将数据视为重要资产，着手开展数字化转型的系列举措，以期全面提升客户体验，推动经济增长。数字资产已成为一个企业的核心竞争力，现在也有可以查询企业互联网数字资产的程序，挺方便的。

⑧ 企业迈向大数据时代的五个步骤

企业迈向大数据时代的五个步骤
当然，从传统数据库模式走到大数据时代是每个企业都需要经历的一次涅槃，下图给出了常见的五部曲：
1）大数据收集。如果你大数据在手，恭喜你，至少你已经有了稳定的数据源。如果你没有大数据，可能你需要想想哪些环节的重要数据从你指间溜走，你要开始部署新的工具拦住这些流失的数据，为他们找个收容所。当然，大数据收集最重要的是要确保数据质量，没有质量的数据坚决杜绝，因为没有意义的数据只会增加系统的复杂性，无形中增加成本。当然，大数据的价值密度本来就很低，如何辨别有质量的大数据就不是轻松的一个环节，要花大力气来解决。
2）混合云或者数据的全局保障。收集数据要依赖于基础架构，云计算是一个重要平台，通过软件及服务，实现全公司数据的完整覆盖，包括各种类型、多种应用的数据，不漏掉任何有价值的数据，也不让垃圾数据混入其中。
3）实现分析工具实时、平民化和可视化。将复杂的、臃肿的、不能实时分析的工具统统扔进历史的垃圾桶，只有大数据分析工具的革新才能真正实时挖掘出大数据的价值。传统的分析工具会被大数据淹没，成为企业的负担，不能产生应有的价值。
4）虚拟化可实现管理自动化，降低运营成本。一个使用复杂、成本昂贵的大数据平台会成为数据中心的新负担，带来的价值可能会被复杂的平台本身直接消耗殆尽。随着虚拟化，特别是软件定义的数据中心时代的到来，轻型、便捷的新平台成为大数据处理的首选平台，不仅大幅度降低成本，也为大数据处理提供了高度的弹性、管理能力等，让大数据处理成为企业新价值的发动机，成为企业竞争力的助推器，成为CIO的新头脑。
5）开源软件也将成为历史潮流。大数据从电商企业、移动互联网起家，因此生于开源，长于开源，开源成为大数据平台的重要基因，这也是开源的Hadoop红火的另一个重要原因。当然，开源并不意味着回到“手工作坊”时代，每个企业都要打造自己的“开源”大数据平台，而是要有充分的开放性，基于开源的理念和架构，提供成本低廉、稳定可靠的选择。就像今天的开源Linux，一般企业还是选择第三方企业包装测试好的Linux平台，而不是一个客户完全自主研发的Linux平台。通过这五部曲，企业可以轻松实现从传统的关系型数据库时代步入数据云时代，也就是走进新的大数据时代。