阿里云，华为云，百度，腾讯。1.阿里云：这个没什么好说的。目前，中国没有比这更大的了。阿里的大数据布局应该是非常完整的。从数据获取到应用再到生态和平台，在大数据业务中，是绝对的把手！2.华为云：集成高性能计算和存储能力，为大数据挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台。近日，华为大数据存储实现了40PB文件系统的统一管理。(华为云目前好像不怎么对外开放。) 3.百度：作为国内综合搜索的巨头和行业领导者，拥有海量数据，在自然语言处理能力、机器深度学习等领域经验丰富。4.腾讯：腾讯也是大数据领域，尤其是社交领域不可忽视的重要力量。光是想想QQ和微信的用户数量就让我觉得可怕。大数据是宝，人工智能是匠。大数据给了我们收集海量信息前所未有的可能性。因为数据交互广泛，存储空间几乎无限，我们再也不用因为没地方放而丢弃那些“看似无用”的数据了。当数据变得越来越好，当移动设备、可穿戴设备以及所有其他设备都成为数据采集的“接口”时，我们就可以让数据的海洋尽可能的浩瀚，因为里面有“所有的宝藏”。

国内大数据公司有哪些？

中国大数据的主要阵营：

1。阿里巴巴阿里巴巴有交易数据和信用数据，更多的是搭建数据流通、采集、共享的基础设施。

2.华为的华为云服务集成了高性能计算和存储能力，为大数据挖掘和分析提供了专业、稳定的IT基础设施平台。最近华为大数据存储实现了40PB文件系统的统一管理。

3.百度百度的优势体现在海量数据、十几年沉淀的用户行为数据、自然语言处理能力以及深度学习领域的前沿研究。近日，百度正式发布大数据引擎，将率先在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域开展对外合作。

4.浪潮浪潮互联网大数据采集中心采集了超过2PB的数据，建立了五种数据分类处理算法。近日，海量存储系统最新代表产品AS130000成功发布。5.腾讯腾讯有用户关系数据和基于它产生的社交数据。腾讯的思路主要是用数据完善产品，注重打通QZONE、微信、电商等产品的后台数据。

国内做大数据的公司还是分为两类：

一类是已经具备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、中兴等国内领先公司，涵盖数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化、数据安全等领域；

另一类是初创型大数据公司，它们依靠大数据工具为市场带来创新的解决方案，并根据市场需求推动技术发展。大部分大数据应用还是需要第三方公司的服务。值得一提的是，代码检测技术是初创公司中的一匹黑马。擅长美国互联网前沿技术，倡导硅谷创业模式，自主研发核心技术，在美国开发和维护了数千万用户的网站，在网络数据采集和大数据分析方面能力突出。还将在中国开展一系列面向政务和企业的创新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。

国内大数据主阵营

1。阿里巴巴阿里巴巴有交易数据和信用数据，更多的是搭建数据流通、采集、共享的底层架构。

2.华为的华为云服务集成了高性能计算和存储能力，为大数据挖掘和分析提供了专业、稳定的IT基础设施平台。最近华为大数据存储实现了40PB文件系统的统一管理。3.百度百度的优势体现在海量数据、十几年沉淀的用户行为数据、自然语言处理能力以及深度学习领域的前沿研究。近日，百度正式发布大数据引擎，将率先在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域开展对外合作。

4.浪潮浪潮互联网大数据采集中心采集了超过2PB的数据，建立了五种数据分类处理算法。近日，海量存储系统最新代表产品AS130000成功发布。5.腾讯腾讯有用户关系数据和基于它产生的社交数据。腾讯的思路主要是用数据完善产品，注重打通QZONE、微信、电商等产品的后台数据。

6.代码检测技术戴森，由代码检测技术自主研发，只能分析系统，完全可以实现大数据的采集、分析和处理。一直在做国外项目的数据收集，分析，处理，美国最大的律师平台，医生平台，酒店，机票预订平台。将在中国开展一系列面向政务和企业的创新大数据研究项目和合作，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“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”可以帮助运营商有效解决大数据时代IDC建设面临的大部分问题，提升ICT融合服务能力。8.神州融神州融整合了圆屋顶的信用大数据

9.中科曙光中科曙光XData大数据一体机可以自动分解任务，在多个数据模块上并行执行，全面提升复杂查询条件下的效率。

10.华胜天成圣天成自主研发的大数据产品“I维数据”颇具创新性。最近，它与IBM达成了战略合作伙伴关系，涵盖Linux on Power market、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询和应用管理服务。

11.神州数码“神州数码”启动“智慧城市”战略布局，先后推出市民一体化服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中付诸实践。

12.用友用友在经营分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出用友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，借助在社保和医疗行业积累的资源，打造了东软西康智慧医疗平台。

14.金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析与决策支持的一体化应用。

15.宝德宝德大数据云备份是专为大数据设计的云备份方案。它支持物理机和虚拟机的备份，具有无限的扩展可能性，并且是完全自动化的。

16.大数据时代启明星辰的知识产权治理和审计。启明星辰提供终端审计、终端数据防泄露、日志审计、综合审计平台等解决方案，帮助用户解决IP治理需求。17.拓尔思可以通过收购天行网安，扩大在公安行业的应用。目前正在努力开拓行业应用市场，挖掘大数据在各产业链中的价值。

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。为零售行业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。19.作为国内领先的高端IT综合服务提供商，中科金彩主要服务于金融行业的大数据。

20.美亚百科专注于公安市场。其业务包括电子数据取证、电子数据认证、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云、取证云服务。

中国十大云计算公司排名

中国十大云计算公司：创客、青云、紫光、浪潮信息、中兴通讯、华胜天成、华为云、腾讯云、云途腾、阿里云。信息：

1。华为云：华为公有云品牌华为云，致力于提供专业公有云服务、弹性云服务器、对象存储服务、软件开发云等云计算服务，以其三大核心优势服务全球用户。华为云成立于2005年，专注于云计算公有云领域，技术研究和生态发展，致力于为用户提供一站式计算基础设施服务。华为云基于互联网领域，有功能。

2.阿里云：阿里云是全球卓越的云计算技术和服务提供商阿里巴巴旗下的云计算品牌。阿里云成立于2009年，是全球领先的云计算和人工智能技术公司。它致力于通过在线公共服务提供安全可靠的计算和数据处理能力，使计算和人工智能成为一种包容性的技术。阿里云的服务集中在制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等诸多领域，还拿下了中国联通100%的份额。阿里云在极具挑战的应用场景下，依然保持着良好的运行记录。

三、腾讯云：最后一个是腾讯云。腾讯云有着深厚的技术架构，有着多年的海量互联网服务经验。无论是社交游戏还是其他领域，都有多年的成熟产品提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署，为开发者提供企业云服务、云数据、云运营等整体临时服务。而且阿里云是基础云服务，有云服务器、云存储云数据库、弹性web引擎，腾讯云分析腾讯整体大数据能力如腾讯云推送，社交系统如QQ互联网QQ空间。腾讯云可以为这些行业提供差异化优势，从而打造出高质量的腾讯云技术平台，能够支撑各种互联网使用场景。

国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近年来蓬勃发展。它不仅仅是一种企业趋势，更是一种改变人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性日益凸显。掌握数据资产，做出智能决策，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的战略布局，重新定义自己的核心竞争力。

国内的大数据公司还是分为两类：

一类是已经具备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、中兴等国内领先公司，他们把大数据做的很成功，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化、数据安全等领域；

另一类是初创型大数据公司，它们依靠大数据工具为市场带来创新的解决方案，并根据市场需求推动技术发展。大部分大数据应用还是需要第三方公司的服务。越来越多的应用涉及大数据。这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等。显示大数据的复杂度越来越高。

因此，大数据的分析方法在大数据领域尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，有哪些分析大数据的产品比较受欢迎？在这里，最耀眼的明星是Hadoop，它已经被公认为新一代大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、微软、Oracle都投资了Hadoop。对于大数据来说，最重要的是对数据进行分析，从中发现有价值的数据，帮助企业做出更好的经营决策。

下面，我们来看看以下十大企业级大数据分析工具。随着数据的爆炸式增长，我们被各种各样的数据包包围着。大数据的正确使用会给人们带来极大的便利，但同时也给传统的数据分析带来了技术上的挑战。虽然我们已经进入了大数据时代，但“大数据”技术仍处于起步阶段，进一步发展完善大数据分析技术仍是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经非常广泛，尤其是在企业中，企业成为大数据应用的主体。大数据真的能改变企业运营方式吗？毫无疑问，答案是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都看到大数据的新的精彩应用，以帮助人们真正从中受益。大数据的应用已经渗透到我们生活的方方面面，涵盖了医疗、交通、金融、教育、体育、零售等行业。可视化大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，同时也容易被读者接受，就像看图说话一样简单明了。2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法可以基于不同的数据类型和格式，更加科学地展现数据的特征，也正是因为有了这些被全世界统计学家认可的各种各样的统计方法(可以称之为真理)，才能深入数据，挖掘出公认的价值。另一方面，因为有了这些数据挖掘算法，大数据可以得到更快的处理。如果一个算法需要几年才能得出结论，大数据的价值就无从谈起。3.预测分析大数据分析的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征，科学地建立模型，然后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4.语义引擎中非结构化数据的多样化给数据分析带来了新的挑战。我们需要一套工具来分析和提炼数据。语义引擎需要设计足够的人工智能，主动从数据中提取信息。5.数据质量和数据管理。

大数据分析离不开数据质量和数据管理。无论是学术研究还是商业应用，高质量的数据和有效的数据管理都可以确保分析结果的真实性和价值。大数据分析基于以上五个方面。当然，如果深入到大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布式、异构数据源的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层，进行清洗、转换、集成，最终加载到数据仓库或数据集市，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。数据的访问：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：NLP(自然语言处理)是研究人机交互的语言问题的学科。自然语言处理的关键是让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理也叫自然语言理解和计算语言学。一方面是语言信息处理的一个分支；另一方面，它也是人工智能的核心课题之一。

统计学：假设检验、显著性检验、方差分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法和聚类法数据挖掘：分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化、描述和可视化)、复杂数据类型挖掘(文本、Web、图形、视频、音频等)。)模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。成果：云计算、标签云、图表等。大数据的处理。

大数据处理之一：收集大数据收集是指使用多个数据库接收来自客户端(Web、App或传感器表单等)的数据。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。例如，电子商务公司将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle来存储每一笔交易数据。此外，Redis和MongoDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。在收集大数据的过程中，其主要特点和挑战是高并发数，因为可能会有成千上万的用户同时访问和操作，比如火车售票网站和淘宝。他们的并发访问量在高峰时达到数百万，因此需要在采集端部署大量的数据库来支撑。而如何在这些数据库之间平衡和分片负载，确实需要深入的思考和设计。

2.大数据处理二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，就要把这些数据从前端导入到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，我们可以在导入的基础上做一些简单的清理和预处理工作。也有一些用户在导入时使用来自Twitter的Storm来流式传输数据，以满足一些业务的实时计算需求。导入预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，每秒的导入量往往达到数百兆甚至千兆。

3.大数据处理三：统计/分析统计与分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行分析和分类，以满足大多数常见的分析需求。在这方面，一些实时需求将使用EMC GreenPlum、Oracle Exadata和基于MySQL的列存储Infobright，而一些批处理或基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。这部分统计分析的主要特点和挑战是分析涉及大量的数据，会占用大量的系统资源，尤其是I/O。大数据处理(四):不同于以往的统计分析过程，数据挖掘一般没有预设的主题。主要是对已有的数据进行基于各种算法的计算，从而达到预测的效果，从而实现一些高层的数据分析需求。典型的算法有聚类的Kmeans，统计学习的SVM和分类的NaiveBayes，使用的主要工具是Hadoop的Mahout。这个过程的特点和挑战是，用于挖掘的算法非常复杂，计算中涉及的数据量和计算量非常大。常见的数据挖掘算法主要是单线程。