数据创业公司（数据创业公司排名）
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本文目录一览：
国内大数据公司有哪些？
国内大数据主力阵营：
1.阿里巴巴
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2.华为华为云服务
整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3.百度
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4.浪潮
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5.腾讯
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
国内大数据主力阵营
1.阿里巴巴
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2.华为华为云服务
整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3.百度
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4.浪潮
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5.腾讯
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
6. 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
7.中兴通讯中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。
8.神州融神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
9.中科曙光
中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。
10.华胜天成
胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
11.神州数码“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。
12.用友用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。
13.东软东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。
14.金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。
15.宝德宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。
16.启明星辰大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。
17.拓尔思
通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。
18.荣之联
零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。
19.中科金财
作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。
20.美亚柏科
专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。
为何创业公司的名称越来越稀奇古怪？
在这种情况下，唯一可行的解决方案就是发明新词，这样才不必支付最多200万美元的高价来购买一个简洁而实用的URL。 以下是这篇文章的全文： 纽约市的一对表兄弟创立了一家数字跟唱录音故事书公司，这家公司的名称被定为“Mibblio”，也就是“音乐”（music）与“biblio”（书志目录）的合体。在澳大利亚，有一家创业公司的业务是将大型公司与大数据科学家们联系起来，这家公司的创始人将其名称选定为“Kaggle”。“Shodogg”则是由一位前玩具行业高管创建的移动屏幕共享平台，成立至今已经有两年时间。一位密西西比人创立了一个网站，让消费者能与本地商家和服务提供商进行接触，他把这家公司定名为“Zaarly”。 在硅谷中，稀奇古怪的创业公司名称最早是在大约20年以前浮现出来的。在当时的硅谷中， 雅虎和谷歌(微博)等公司开始浮出水面，其中前者的公司名称所代表的是“Yet Another Hierarchical Officious Oracle”（另一种层次化的非官方预言），后者的公司名称是英文单词“Googol”（10的100次方）按照通常的英语拼法改写而来的。 到21世纪初，这种趋势已经扩散至硅谷以外的创业公司，例如总部位于加拿大温哥华的照片共享网站Flickr和总部位于纽约的轻博客平台Tumblr等。而时至今日，最新一波创业公司的命名甚至变得更加稀奇古怪。这些公司表示，其理由在于每家新公司——无论是棒冰生产商还是家具零售——都需要有自己的网站。在整个互联网上已经有大约2.52亿个域名进行了注册的形势下，比较短的、容易让人识别的URL早就已经被人占用了。 有些企业家说道，唯一可行的解决方案就是发明新词，比如说Mibblio、Kaggle、Shodogg和Zaarly等，这样才不必支付最多200万美元的高价来购买一个简洁而实用的URL。举例来说，去年Investing.com这个网址就卖了250万美元左右。 在进行命名时，许多创业公司都会从目前已经取得成功的创业公司——比如说总部位于斯德哥尔摩的音乐共享平台Spotif、纽约域名缩略服务Bit.ly、洛杉矶云内容管理服务提供商Box或是旧金山信用卡读取器生产商Square等——那里借鉴经验。 以下是品牌顾问克里斯托弗·约翰逊（Christopher Johnson）和南希·弗里德曼（Nancy Friedman）所统计的一些非正式的创业公司命名趋势： ——使用“ify”或“efy”为后缀：102家创业公司； ——使用“ly”、“li”或“lee”为后缀：161家创业公司； ——公司命名中包含“box”：28家创业公司； ——公司命名中包含“square”：10家创业公司。 命名顾问公司Igor创始人史蒂夫·曼宁（Steve Manning）指出，公司创始人倾向于喜欢由五到七个字母组成的单词，原因是他们担心更长一些的单词会让客户难以记住。从语言学方面来说，发明新词的方法只有那么几种，包括错拼、复合、混合和拼凑等。 28岁的Mibblio联合创始人大卫·利伯曼（David Leiberman）说道，这家公司命名程序的时间之长堪比“人类妊娠期”；另一名联合创始人萨米·鲁宾（Sammy Rubin）则补充道：“但只有（比妊娠分娩）更加痛苦”。这两人曾多次从头开始为这家公司筹划命名，早期考虑过的命名包括Babethoven、Yipsqueak和Canarytales等，但最后都觉得不够完美。两人都曾喜欢“Squeakbox”这个名称，但最后利伯曼认为还是把“music”和“biblio”（这是“book”（书籍）一词的拉丁语词根）混合起来，从而拼成了“Miblio”一词。 “这个词看起来就像是‘MY-blee-oh’。”鲁宾说道，因此他建议在其中加入一个字母“b”来辅助发音。此外，这两个字母“b”还兼饰两角，在这家公司的Logo中变成了八分音符的形象。 至于Kaggle这个公司名称，30岁的澳大利亚数据科学家安东尼·古德鲁姆（Anthony Goldbloom）写了一个算法，这个算法可生成字母所能组成的三个音节或三个音节以下的所有可发声组合，而且这些组合的域名地址还没有被注册过。“我太想省钱了，因此不想付费购买一个（现有的）域名。”他说道。在这个算法所计算出来的700个域名地址中，他最后找到了两个词：Sumble和Kaggle；然后他写了一封电子邮件发给家人和朋友，询问他们更喜欢其中的哪一个，结果是大多数人都选择了Kaggle，所以他就选了这个名称。 Kaggle现在的支持者包括硅谷的多位投资者，还包括PayPal联合创始人马克斯·莱文奇恩（Max Levchin），他同时也是这家公司的董事长。 但古德鲁姆表示，自从他把该公司从澳大利亚转到美国以后，他发现中西部地区的居民倾向于把“Kaggle”发音为“KAY-gel”，也就是与“Kegel”的发音相同，而“Kegel”指的是“凯格尔健肌法”，这是妇女轮番紧缩放松阴部肌肉之法，以利于分娩中将婴儿顺利产出。换而言之，对这家在线数据创业公司来说，“Kaggle”很可能并非最好的名称。 Igor创始人曼宁说道：“对创业公司来说，现在它们起名的主要推动力是一种被误导的任务，也就是找到尽可能最短的、容易发音的（未被注册的）网站域名。”他补充称，创业公司很可能低估了自己的潜在客户。他还说道，坚持使用较短的URL给创业公司带来了不必要的限制。 在二十世纪中期，也就是黄页的全盛期，以“A”作为首字母来为公司起名变得十分流行。到世纪之交，800电话号码推动了公司用七个字母构成的单词来进行命名的趋势，这是为了使其名称与按键式电话兼容。跟今天的趋势一样，这些趋势也都反映了企业家创造最好的虚拟不动产的决心。 在2004年，卡特琳娜·菲克（Caterina Fake）和斯图亚特·巴特菲尔德（Stewart Butterfield）开始着手为其照片共享网站起名，这两人原本想要给公司起名为Flicker，但Flicker.com这个域名地址已经被占用了，而且域名所有者不想出售。因此，菲克就建议使用Flickr作为公司名称。九年以后，这个网站称其照片数量已经超过了80亿张。 创业公司最初开始创造新词来为公司命名，是为了适应短URL匮乏的形势而作出的适应性措施，但后来就变成了一种特定美学的标志。当Twitter在2006年成立时，这家公司之所以把自己称作“Twitter”，是因为像公司联合创始人比兹·斯通（Biz Stone）所解释的那样，Twitter.com这个域名地址“已经被占用，因此我们猜测（购买这个域名）需要耗费巨资”。一旦公司开始运营以后，这家公司的联合创始人们就进行了相关安排来收购这个域名，他说道。 新一波的公司命名正在推动这种趋势，其结果是许多作为公司名称的新造词无论是看起来还是听起来都很相似。Spotify成立于2006年，这家公司已经取得了成功，其活跃用户总数已经达到了2400万人，估值也达到了30亿美元左右，而这种成功很可能是促使以“ify”为后缀来为公司命名的最新趋势的源头。 根据品牌顾问约翰逊的统计，现在共有102家创业公司使用“ify”为后缀来为公司命名，其中包括纽约通知系统Xtify和密苏里州堪萨斯城信息技术服务提供商Stackify等；而在五年以前，仅有少数几家公司使用这个后缀。 Shodogg是在2011年由赫伯·米谢勒（Herb Mitschele）创立的一家公司，其起名目标是为了为母公司TouchStream Technologies创造一个让人容易记住的品牌名。公司创始团队的想法是利用“show dog”（赛级犬）这个词汇，想要把自己的屏幕共享应用作为“视频的最好朋友”和媒体展示工具的概念结合到一起。 但米谢勒认为，直接使用复合词“Showdog”过于无聊，而错拼为“Shodog”则更好一些；但“Shodog”看起来又太短，而且也缺乏个性。因此，米谢勒就又在“Shodog”中加入了一个字母“g”，想要藉此传达一种态度，那就是不必太过严肃地想要把所有东西都拼写正确。
极光大数据的CEO是谁？
极光大数据创始人兼CEO罗伟东
早于2011年，极光大数据的创始人罗伟东已经敏锐地意识到移动端的用户数据将会成为一座金矿，但创业公司必须要积累足够多的数据才能去谋求变现。彼时，大量数据掌握在众多移动应用的开发者手中，只有服务好这些开发者才有机会接触到用户数据。
作为一名成功的连续创业者，罗伟东发现推送业务对每个开发者来说，既是刚需又是痛点。在这个发现的支撑下，罗伟东创建了极光推送，也即极光大数据的前身，在深耕开发者服务的同时也着眼于数据服务。
从推送到移动统计、IM、短信，开发者服务是极光大数据的“护城河”
极光大数据的数据源主要来自于开发者服务业务，如果说极光大数据的数据服务是一座城的话，开发者服务就是极光大数据的“护城河”。
极光大数据之所以选择将推送作为切入点，是因为推送业务和客户的运营效果密切相关。推送业务的关键在于稳定性、送达率和及时性，对网络环境有很高要求，这就需要在不同运营商的机房都部署相关产品。因此对大多数应用开发商而言，第三方服务是一个更具吸引力的选择。
近6年来，极光大数据的推送业务已经服务了超过50万款应用，累计覆盖超过70亿个移动终端，月独立活跃设备超过7亿，产品覆盖了国内90%以上的移动终端，俨然是推送领域中的佼佼者。
正是得益于在开发者服务上的多年积累，极光大数据可以最大程度地保证数据的广度和质量。在维度上，极光可以不断地对数据进行细化和深化，所积累的数据也会不断更新，这些都是极光在大数据行业中闪亮的“名片”。
金融、精准营销和商业地产是主要数据变现行业
2016年，极光大数据开始数据变现的商业化尝试，重点切入金融、精准营销和商业地产行业。
金融领域主要面向具有反欺诈需求的互联网金融公司和银行等传统机构。极光大数据通过全行业无差别服务积累了海量的数据，结合业务合作伙伴相关业务信息和其他输入，建立金融反欺诈服务平台。
在精准营销领域，极光大数据开发了国内首个移动大数据实时智能场景营销平台，拥有完整智能竞价体系，通过时间场景、地点场景、行为场景、连接场景，预判用户行为与需求，个性化推荐用户所需信息以帮助广告主客户大幅提升广告效果，而这也同时在打破市场上超过1000家DSP的生意模式。
商业地产领域，极光大数据主要两个输出形式，一方面是从时间、空间、客流、现金流和信息流等多维度实现区域人流分析、特定人群行为特征分析、以及区域内营销活动的效果分析，从而为商业决策或者公共服务提供更为全面的数据支持;另一方面是线下商业地产客户运营，通过线上线下的数据打通，在综合触达方式的优化以及智能实时营销推荐等多方面为商业地产提供完整的解决方案。
公司战略：数据源、新技术与行业解决方案
下一步，极光大数据会继续围绕开发者服务与数据服务开展业务。由于开发者服务关系到数据源，是数据服务的护城河，因此极光大数据会开发更多的开发者服务产品来丰富产品线。而在数据服务层面上，极光大数据将会深耕金融、商业地产、广告、公共事业、快消等垂直行业，并利用“互联网+大数据”为行业提供创新的解决方案，提升决策效率。
除此之外，极光大数据也会开始进行产业布局，并投资了人工智能公司Skymind。从投资与合作方面，极光大数据主要考虑三个方面：数据源、新技术、行业解决方案。极光希望未来可以并入更多的数据源，利用深度学习等新技术提升处理数据的能力，与垂直类企业共同开发行业解决方案。
海量的多维度数据积累是核心优势
通过赛道、技术/产品、团队以及资源等维度判断，爱分析认为，极光大数据的优势在于数据积累以及数据的质量。
赛道：极光大数据处于大数据应用层，重点行业是金融、精准营销和商业地产，都是信息化程度相对较高、对数据需求比较旺盛的行业。尽管竞争非常激烈，但市场前景广阔。
技术/产品：极光大数据深耕开发者业务六年，切入传统行业后，虽然业务与原先有比较大的扩充，但底层数据处理技术相通，因此，大数据落地能力不容小觑。
团队：创始团队大多出身互联网，服务开发者能力强。然而与互联网相比，企业级市场对客户触达和服务的要求更高，好在极光大数据也很早就意识到了这一点，因此团队迅速吸引了来自于腾讯、摩根士丹利、Teradata和中国移动等公司的顶尖人才组成核心团队，在搞定标杆客户上起到了关键作用。
资源：极光大数据积累海量移动用户的行为数据，因为要根据用户实时场景进行相应推送，因此单个app每日会多次上传数据，数据采集频次高于移动统计，极光大数据的每日API上传次数达到180亿次。与其他数据类公司的数据源相比，极光大数据通过推送等开发者服务获得数据更实时更新速度更快。例如统计服务可能一天只能够上报一次数据，或者打开需要app的时候才上报。但是推送服务每小时都在上报数据，所以数据的实时性非常高。
但有一点需要关注，随着中国网民数量增速放缓，移动互联网市场红利正在消失。
因此，对极光大数据这样的公司，除通过开发者服务获取数据外，未来需要对接更多数据源。
近期，爱分析对极光大
今年大数据创业的机会在哪里?
今年大数据创业的机会在哪里?
伴随着大数据概念的火热，围绕着大数据的创业潮也一浪高过一浪。中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河6日在上海表示，近年各地大数据创新创业公司大量涌现，其中80%集中在北京中关村。
IDC调查数据显示，2015年中国大数据解决方案超过6亿美元，预计今年将超过8亿美元。具体来看，其中72%左右为IT基础设施，其余则为软件和服务领域，大概分别占14%和16%。另外，据IDC测算，目前中国整个大数据的市场空间大概为4656亿美元。
事实上，大数据尽管是一个新兴的领域，但是在某些方面已经出现了明显的浪费和过剩现象。继贵阳之后，成都、安徽等各地掀起一股建设大数据交易中心的热潮，陈新河表示，这其实是个误区。目前大数据可分为两大部分，一是通过建模提供大数据工具等交易平台的基础大数据领域；二是产业大数据。前者的市场空间非常小。
大数据的主要市场空间在于同产业的结合。2015年被称为“大数据应用”的元年。显然，长远来看大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等几乎所有的行业都有用武之地，将来的机会无疑是巨大的。但是对于创业者而言，当前进行大数据创业最大的机会在哪里呢？
华院数据技术有限公司是一家孵化大数据创业企业的公司，运营十余年，该公司董事长、创始人宣晓华告诉证券时报记者，大数据机会在于同其结合紧密、市场大的一些产业，今年最看好的几个领域是消费、互联网金融以及围绕智慧城市建设的一些领域，比如智慧旅游等，医疗健康教育这些领域将来空间也很大，但目前还没有清晰的方向。此外，工业大数据也值得关注。
宣晓华表示，之所以看好这些行业，是因为首先它们都与“人”有关，行业本身市场体量规模大，其次，它们同数据的关系更大，结合更紧密。此外，这些领域也是目前国家在大数据战略上支持的主要方向，并且受到投资者的关注。
不过，尽管机会不少，大数据创业也并非易事。宣晓华认为，大数据创业比互联网创业难度更大，严重缺乏经验和人才。那些未选择孵化合作的创业企业成功率低于30%。
国内能做数据治理的公司
国内能做数据治理的公司
数据治理（DG）是增长最快的学科之一，但在定义数据治理方面，许多组织都在努力。
Dataversity称DG是“有助于确保组织内数据资产正式管理的实践和流程。”这些实践和流程可能因组织的需求而异。因此，在为组织定义数据治理时，考虑推动其采用的因素非常重要。
该通用数据保护条例（GDPR）已经将数据治理的升级突出显著贡献。实际上，erwin的2018年“数据治理状况报告”发现，60％的组织认为监管合规是他们数据治理的最大推动力。
其他重要的驱动因素包括提高客户信任/满意度和鼓励更好的决策，但他们分别落后于监管合规性的49％和45％。声誉管理（30％），分析（27％）和大数据（21％）也是因素。
但是，如果不了解如何在这些环境中应用DG，数据治理的采用几乎没有什么好处。这可以说是过去数据治理的问题之一。
由于没有固定的定义，以及在IT中隔离数据治理的历史实践，组织通常对数据治理有什么不同的想法，甚至在部门之间也是如此。由于这种跨部门的脱节，不难想象为什么数据治理在历史上有很多不足之处。
但是，由于在GDPR中授权DG，组织必须在组织范围内定义数据治理以管理其成功实施，或者面临GDPR的处罚。
定义数据治理：期望的结果
在定义组织范围的DG计划时，一个好的起点是考虑所需的业务成果。这种方法确保所有相关方都有共同的目标。
过去的Data Governance 1.0示例主要涉及对数据进行编目以支持搜索和发现。这种方法的本质，加上DG计划通常在没有来自更广泛业务的投入的情况下孤立于IT部门的事实，意味着这种做法经常难以增加价值。
如果没有来自更广泛业务的投入，数据编目过程就会缺乏背景。通过忽略包括组织的主要数据公民 - 那些管理和/或利用日常数据进行分析和洞察的公民 - 组织数据经常受到重复，不一致和质量差的困扰。
现代数据驱动业务的本质意味着这些数据公民遍布整个组织。此外，许多关键数据公民（认为数据使用的增值方法，如数据驱动营销）并未积极参与IT部门。
正因为如此，Data Governance 1.0计划在令人沮丧的频率上失败了。
当然，对于将监管合规性确定为数据治理驱动因素的组织而言，这是个问题。考虑到数据驱动型业务的本质 - 不断捕获，存储和利用新数据 - 满足合规性标准不能被视为一次性解决方案，因此数据治理无法排除优先级并且不得不失败。
即使那些设法无限期地维持输入数据治理需求水平的企业，也会发现Data Governance 1.0方法需要。在监管合规性方面，缺乏与数据治理1.0相关的背景，以及导致的不准确性意味着潜在的严重数据治理问题可能毫无根据，并导致对违规行为的影响。
我们建议组织在实施DG时，不仅要将数据编目和合规性视为预期结果。在数据驱动的业务环境中，数据治理发现其作为增值计划的真正潜力。
将数据治理所需的业务成果确定为增值计划的组织也应该考虑数据治理1.0的缺点，任何未将增值视为业务成果的组织都应该问自己“为什么？”
许多21的最大市场干扰的ST世纪已经数字精明的创业公司具有强大的数据策略-想制作的Airbnb，亚马逊和Netflix。如果没有高数据治理标准，这些公司就无法对其数据充满信任，无法自信地采取这种数字优先战略，使其难以管理。
因此，在数据驱动的业务时代，组织应该考虑数据治理2.0战略，DG将成为一个组织范围的战略计划，从IT范围中解除实践。
这种对数据治理的协同作用本质上涉及数据在治理过程中的最大受益者和用户，这意味着数据编目等功能可从更大的背景，准确性和一致性中受益。
这也意味着组织可以更好地信任他们的数据，并更有把握地满足监管合规性的标准。这意味着组织可以通过更准确的分析和分析方法更好地响应客户需求，从而提高满意度。这意味着组织不太可能遭受数据泄露及其相关损害。
国内有哪些大数据公司
“大数据”这一概念最早在国外被提及。之后国内外兴起了一系列大数据技术，包括大数据硬件类、大数据分析类、大数据数据处理类等等，也因此诞生了一批大数据厂商。
分析解决方案类厂商除去IBM、SAP、Oracle、微软、惠普国外代表厂商，在国内有星环科技、帆软、用友、等等。
星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。
帆软公司由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。
数据可视化类厂商有海云数据、星途数据、帆软、数字冰雹等。
用户行为/精准营销分析类，大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。
关于数据创业公司和数据创业公司排名的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。