国内有哪些大数据公司？
一线互联网巨头都有涉及大数据业务，下面主要介绍的是一些创业型大数据公司，加粗的是该大数据细分领域的佼佼者！1、TalkingData 数据增值服务2、碳云智能 医疗大数据3、数梦工场 政府大数据4、九次方 政府大数据5、百分点 大数据解决方案6、同盾科技 数据安全7、百融金服 金融大数据8、友盟 数据增值服务9、通用数据 数据存储10、EverString 营销大数据11、海智BDP 数据可视化12、秒针系统 营销大数据13、AdMaster 营销大数据14、光音网络 营销大数据15、亿玛在线 营销大数据16、数据堂 数据交易17、明略数据 大数据解决方案18、星环科技 基础技术平台19、数联铭品 大数据解决方案20、品友互动 营销大数据21、金电联行 金融大数据22、国政通 数据交易23、亚信数据 大数据解决方案24、晶赞科技 营销大数据25、永洪科技 数据可视化26、集奥聚合 数据增值服务27、聚合数据 数据交易28、华院数据 大数据解决方案29、医渡云 医疗大数据30、昆仑数据 工业大数据31、国信优易 数据交易32、邦盛金融 基础技术平台33、银联智慧 数据增值服务34、中澳科技 公安大数据35、时趣互动 营销大数据36、GrowingIO 数据分析37、美林数据 工业大数据38、人大金仓 基础技术平台39、明朝万达 数据安全40、国双科技 数据可视化41、海云数据 数据可视化42、翱旗科技 大数据解决方案43、DataEye 泛娱乐大数据44、通付盾 数据安全45、TrustData 数据增值服务45、数云信息 营销大数据46、智慧足迹 数据增值服务47、奥维云网 数据交易48、巨杉数据库 数据存储49、普林科技 大数据解决方案。
如何快速的了解一个行业？
我们身处于一个信息爆炸、知识爆炸的时代，我们可以接触到其他行业领域的信息的机会越来越多。另一方面，社会职场上，学科交叉、工作领域交叉的趋势越来越强，这也要求我们突破自己的知识“舒适区”（comfort zone），去了解那些我们目前觉得陌生，但却对我们的发展非常重要的领域。大学教授开公众号，要不要学点传播学的知识；你是技术宅，可你要向老板报告，要不要懂一些人际关系的知识？要不要学做PPT？再比如，现在“互联网 ”这么火，不懂点信息技术怎么行？君不见，现在农民伯伯都要会开网店了。
但是，也许大家会问了：既然对陌生领域的学习如此重要，那么具体要怎么学，才能有效率地快速把握这个领域的框架体系呢？要知道，我们的时间是有限的，不可能只用一腔热血和时间战术，投入到无限的学习中去吧？不错：我们需要有所准备。老高这里，就要向各位推荐一种特别适合初学入门的学习方法——浸入式学习法（Immersion），或者完全浸没学习法，在某些表述中，这个学习方法又被称为泛学法（Extensive Learning）。
也许很多人在外语学习的过程中，听说过这个学习方法，确实，大量心理学和教育学的实验证明，“浸入式学习法”在第二语言的教学中，特别有效。但这个学习方法并不是只能用在外语入门上的，它几乎可以用在任何一种学科/领域的入门中。因为外语学习的难点和原理，恰恰和新学科/领域入门的难点和原理是一致的。问题一：为什么学习外语那么难？大多数人会说：没有语言环境；会习惯性使用母语进行交流和思考。
所以最有效的学习外语的方法是——出国。但出国又不是人人都负担得起的。所以国外的心理语言学家和语言教学者们，提倡在外语教学中使用“浸入学习法”，简而言之，就是让学习者在学校的全部或一半时间内，“浸泡”在第二语言环境中。教师在课堂中，只用教学对象的外语，不但用第二语言教授第二语言，而且还用这门语言讲授部分其他学科的课程。
也就是说，第二语言不仅是学习的内容，而且是学习的工具。发展到1997年，一个统计：根据 “应用语言学中心”（Center for Applied Linguistics）的调查，美国31个州的243所学校在对9种不同的语言进行全浸入、半浸入，以及双向浸入式的教学。其实中国许多成功的外语自学者，也是这么入英语之门的。
他们花费一段时间集中学习英语，在这段时间里——看电视新闻？只看CCTV-9或者BBC；看电视剧？只看美剧：破产姐妹和老友记……看小说？就看penguin books的《傲慢与偏见》……在这个过程中，浸入式学习法为学习者提供了思维和学习的环境，强制他们使用外语，用外语去交流和思考。回过头来，问题二：为什么陌生领域入门那么难？同样道理，缺乏领域环境。
比如你原先的专业，是学经济学的，后来也从事券商之类的工作。那么“经济学”，其实就是你的“母语”，在之前的学习和工作中，你已经培养出了经济学的观察角度和思考方式。对于身边和社会上发生的事情，你会很自然地用“市场”、“供求关系”、“理性人”的角度来看，来思考。而在这个过程中，一些在经济学框架下并不那么重要的东西，可能就被忽略掉了，这种忽略，也是建立经济学思维的一种方式，让你把主要精力集中在经济学的思维方式上，但它确实局限了你接触、了解其他的学科，特别是阻止了你用其他领域，其他学科的思维来思考。
在这时候，浸入式学习法就成了对症的良药了。怎么用浸入式学习法入门陌生领域？这和学外语是一样的。挑一两周时间，放下本专业、本职业的书籍教材，买上十几本、几十本想要入门的领域的书籍，订阅相关的报刊杂志和公众号，一有闲暇，就读上几篇——更重要的，是强制自己用这个领域的思维进行思考。举个例子，还是经济学那个，如果你现在想要从小白开始，学习心理学，该怎么转换思维方式呢？你先要把经济学那一套放在一边，比如说，经典经济学假设的是：作为经济决策的主体都是充满理智的，既不会感情用事，也不会盲从，而是精于判断和计算，其行为是理性的。
在经济活动中，主体所追求的唯一目标是自身经济利益的最大化。这是著名的“理性人”假设——但这恰恰和心理学的主要假设不一致：人不是理性的。比如说：人们可能不愿意低头去捡一两毛硬币，有时却愿意守着手机屏幕抢那一两个一两毛的红包。现在，你看问题的角度，不能只停留在“财富交易”上了，你要从“心理状态”的角度，分析你身边发生的事件，分析你身边的人和语言。
浸入式学习法还有一个好处。它能让你自然地产生一个领域的知识联结。而这正是领域新手和领域专家之间的一大区别（见链接：……）。简单地说：实验证明，特定领域的新手虽然可能了解这个领域的若干事实和知识，却只是集邮性质地收集，没有形成一个系统，而专家则拥有本领域较为完善的知识体系。浸入式学习法的本质，其实不是让你更深地加工这个领域的知识，但由于高密度地接触这个领域的专家介绍（例如前面说的，那些该领域内的书籍和文章），而这些介绍中，相关的知识同时出现的几率非常大，你通过浸没式的阅读和学习，就自然地把这些相关的知识之间连上了线，最后就能形成一个体系。
这种知识体系建立的方式，有神经科学的理论基础。大脑储存记忆的方式和机器储存大不一样，关键在于是，通过相关刺激的不断重复，通过加强大脑神经元的突触连接，最终形成知识和知识之间的联结——而浸入式学习法的特点恰恰是，在浸入学习的期间，同一个知识点会以不同的视角被呈现，会与不同的事物关联。天下没有免费的午餐。
如前所述，浸入式学习法是高效入门的学习方法，侧重点在“多”和“快”，但不强调更深地加工这个领域的知识，所以自然也有它的局限，囫囵吞枣就是其中一个，在浸入式学习一段时间后，你的脑子里可能会留下许多这个领域里的问题，这就有待你进一步细致深入的学习了。但是，要记住，有问题是好事，这证明你真正学进去了。Kruger和Dunning 研究人们对阅读、驾驶、下棋或打网球等各种技能学习中的认知现象，发现了“达克效应”(Dunning-Kruger Effect)，这个效应就是：恰恰是一知半解的新手，对于这个领域/学科，自信最强，因为他们完全不知道，这个领域/学科，可以多么深，多么复杂。
大数据时代将迎来哪些新兴产业？
「大数据」涉及到神经网络、深度学习、人工智能等。我们每天的行程安排，都可以变为数据：每天坐地铁上班，属于出行数据；网上购物，属于消费数据；去一趟国外旅游，属于娱乐数据...当无数人的数据被集合归类，就统称为「大数据」。在移动时代用户越来越少的搜索，越来越多的信息流浏览，所以在移动时代，用户需要越来越多信息的Push，就是说精准信息的Push。
这也是为什么Facebook在短短两年内，在移动广告市场份额几乎超越Google广告份额的重要原因。用户在信息流的浏览当中，给他适当的广告，用户是非常乐意接受，而且也有很好的用户体验。用户的精准画像，让移动广告变成信息的一部分核心是什么？核心是通过大数据的精准分析，给用户画出足够精准的画像，实现海量信息分发，把移动广告变成信息的一部分。
这时，用户的接受度，商家的满意度，移动广告的效率都会得到极大提升。所以，我认为猎豹移动未来会在全球的移动互联网广告平台构成。大数据时代商机：一、对已有大数据库基础的企业，利用自身现有的大数据库，制定决策，发布大数据服务。脸谱（Facebook）依靠用户产生的看似无用“内容”（如声明、图片、链接、与朋友的互动）组成的庞大数据库，发布了社交图谱搜索功能，该功能能够为用户找到好友以往的历史、访问的餐厅、喜欢的音乐和电影，甚至能够给用户找到理想工作机会。
凭借社交图谱搜索功能，脸谱有望冲击Google、雅虎、Twitter、维基百科、微软等几乎所有主流互联网公司。沃尔玛组建大数据实验室，专门分析自身体系内大数据和社交媒体大数据，从而及时调整导致重复销售的决策，使得沃尔玛的年销售上涨10%至15%，增加收入10亿美元。网络零售巨头亚马逊的商品推荐系统利用大数据，也为其总收入贡献了三分之一营业额。
谷歌（google）在线翻译利用大数据将实际问题巧妙地转化为统计问题，并利用其强大的计算能力来解决实际问题，使得其翻译成为最贴近真实情况的平行文本，能最大限度反映语言的本意，成为在线翻译领域不可替代的工具。百度利用大数据，根据用户搜索行为，精准摆放广告，使得广告业务业绩新突破。国内还有华为、腾讯、中兴通讯、中科曙光、华胜天成、神州数码、用友、东软、金蝶、宝德、启明星辰、拓尔思、荣之联、中科金财、美亚柏科、赛思信安、华宇软件、天玑科技、华三、海康威视、高德、四维图新、海捷科技、北京信合运通、海云数据、九次方金融数据、永洪科技、集奥聚合、华院数云、杭州诚道科技、勒卡斯、北京阿尔泰科技、智拓通、国双科技数据中心、时云医疗科技、百分点、精硕科技等公司已先后利用自身已有的大数据库提升或拓宽自身业务。
作为一个泱泱大国的中国，有大数据资源公司远远不止这些公司，可能有些公司还没有意识到大数据浩然的潜力，如果不加快跟上大数据时代的步伐，必将被这个时代的所淘汰。二、对有部分资源的公司，强强组合，构建大数据交易平台或联盟。构建大数据交易平台，是一项大工程，没有像谷歌、脸谱、中国移动等强大资源基础的公司，很难凭借自己一家或一个机构就能够建立，特别是在如今排山倒海的利用大数据时代，想打造独树一帜的大数据交易平台，必须多家公司强强联合、强强联盟。
国内从去年开始，已陆陆续续有这样的平台或联盟诞生。2014年12月31日，经贵州省政府批准，贵州阳光产权交易所有限公司、贵州省技术创新服务中心、郑州市迅捷贸易有限公司、移动金融发展有限公司、九次方财富资讯(北京)有限责任公司、北京亚信数据有限公司共同出资组建成立了全国第一家以大数据命名的交易所——贵阳大数据交易所有限责任公司交易所。
2015年5月27日，贵州翔明科技有限责任公司、贵阳综合保税区投资发展有限公司、贵州海源财富投资管理有限公司出资组建了贵阳现代农业大数据交易中心，成为国内首个现代农业大数据交易中心，汇聚了国内的农业交易、生产数据及农产品购买、物流、质量、产量等数百种关联性数据，形成农业大数据聚合机制，再通过数据汇聚和数据挖掘来引导农业生产和销售的信息化升级，推动农业生产的信息化和标准化。
2015年7月6日经湖北省武汉市政府批准，武大吉奥信息技术有限公司、武汉汉思信息技术有限责任公司、北京中润普达信息技术有限公司、武汉东湖创新科技投资有限公司、武汉智慧产业投资管理有限公司出资组建成立了中国首家以“东湖”命名的大数据交易中心，亦是华中地区第一家大数据交易机构——武汉东湖大数据交易中心股份有限公司，涵盖“原数据交易、预处理交易、算法交易、数据采购”等多种形式，致力于打造数据交易“淘宝网”。
2015年7月16日，北京亚信数据有限公司、湖北省科技投资集团有限公司、武汉光谷联合产权交易所有限公司出资组建成立了武汉长江大数据交易有限公司，致力于打造长江经济带和华中区域数据交易领导品牌。2015年11月12日，由上海博辕信息技术服务有限公司、立得空间信息技术股份有限公司、盐城科教城投资发展有限公司、江苏省交通规划设计院股份有限公司、武汉力龙信息科技股份有限公司、北京中润普达信息技术有限公司出资组建华东江苏大数据交易中心股份有限公司，是华东地区首家领先的大数据资产运营中心和技术服务机构。
2015年11月17日，北京光普数据信息技术有限公司、东华软件股份公司、北京光明数据信息技术有限公司出资组建了湖北华中大数据交易股份有限公司，成为中国乃至全球首个全网系大数据交易平台、国内首个独立同时支持个人和机构用户的综合实时在线交易系统，旨在促进数据流通、公正、有公信力、创新型的第三方数据交易平台。
2015年12月15日，杭州萧山经济技术开发区国有资产经营有限公司、杭州萧山科技城投资开发有限公司、杭州水立方云数据科技有限公司、杭州融盈信息技术有限公司、北京中润普达信息技术有限公司出资组建了杭州钱塘大数据交易中心有限公司等交易平台，等等。从上面的例子中可以看出，这些交易所或交易平台大多成立于去年，由多家有实力的公司强强组建，并都冠有“首家”“第一家”等称号，说明大数据时代的各个服务机构及平台才刚刚开始，并且竞争尤为激烈，发展势头非常好、非常快，各个有一定资源和资本的企业，不要错过这次时代商机哟。
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