大数据公司项目介绍范文通用5篇思维导图

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

1、数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

3、价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。

贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。按照‚基础构建、集群聚集、创新突破‛的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。

2014年,贵州以大数据为引领的电子信息产业实现规模总量1460亿元,同比增长62%；电子信息产业投资230亿元,增长225%；大数据信息企业共1721家,较2013年底增加了410家,增长31%。

贵州提出把大数据产业作为重要战略来抓,制订发展规划,出台支持政策,成立产业发展领导小组,统一建设系统平台。阿里巴巴、IBM、英特尔、惠普、戴尔、百度、浪潮、神州数码、中国普天、中兴通讯等信息产业龙头企业,现今纷纷与贵州开展合作。

围绕大数据全生命周期,贵州重点打造‚基础设施层、系统平台层、云应用平台层、增值服务层、配套产品层‛五个产业链层级,建设大数据‚内容中心—服务中心—金融中心‛三个中心。

发展蓝图一经确定,贵州立即付诸实践:建成省级政府和企业数据统筹交换共享的基础性、系统性云服务平台——云上贵州；启动wifi免费无线城市建设,今年5月1日,16个热点公共区域的免费wifi投入试运行；贵阳大数据交易所投入运营。

今年初,工信部批复同意创建‚贵阳·贵安大数据产业发展聚集区‛。按照规划,2015年,贵州大数据信息产业实现规模总量将达到2000亿元,同比增长37%。同时,力争10个国家级、行业级、龙头企业数据资源存储贵州。

一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015年的人才需求是230万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。

另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。

我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。

公司对目前国内外大数据产业发展形势结合自身优点，着力从四个方面落脚引领大数据产业发展。

1、云端大数据产业应用研究院，建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。

一个合格的创业计划书首先应该具备一段清晰、简洁、有效的概括描述性语言，以说明此项创业计划的发展方向和主要内容，其中应该特别突出富有吸引力的鲜明个性、明确的思路与目标以及创业者自身所具备的优势，让投资人能在最短的时间里全面了解整个创业计划，控制资金的投放方向及节奏，使其能在必要的时候提供最行之有效的帮助。风险投资集团拥有丰富的管理经验和强大风险自我控制能力，其在管理和风险控制方面的无形投入对处于起步阶段的创业者来说无异于黑夜里的一盏明灯。即使双方合作并未成功，虚心接受风险投资专家的建议也会使创业者获益匪浅。

建立初步印象后，创业者应该进一步说明自己公司的背景和现状，清晰明了地托出公司的全盘战略目标，挑明作为商业盈利公司的最终目的，使投资人能充分了解其所投资的创业公司，建立起必要的信任。这是创业者"圈钱运动"的必由之路，需要有诚恳的态度，只有让投资人在充分信任自己之后，一切的合作才有可能真正地展开。试想在自己并不信任对方的情况下，有谁会将的几十万几百万甚至几千万的钞票拿给你去大把大把花掉呢？开诚布公是建立信任的基础。

产品/服务是创业计划的具体承载物，是投资最终能否得到回报的关键。产品/服务要有商业价值，应以市场为导向，而不要以纯技术为导向，因为有市场机会的创意才最有价值，才能够满足目标市场领域的要求。创业者应对其描述得尽可能详实而清晰，具体应突出产品/服务的特点，潜在商业价值；技术的领先性，是否适应现有消费水平；对技术前景准确合理的判断；所有权状况等内容。对此，创业者应该抱有充分信任风险投资公司的态度，不要过分担心自己的技术专利会被风险投资公司所窃取而有所隐瞒。可以肯定的是，风险投资公司在这一方面有着严格职业道德的规定，在洽谈合作前，他们必会同创业者签署保密协议，用法律的手段来保护创业者的利益。

市场分析是投资人决定是否进入市场的关键因素，创业者应该在引入风险投资前对市场进行严密科学的调查分析，并在创业计划中详细阐明市场容量与未来趋势，这包括目标领域现有规模、发展状况、开拓能力、客户情况、竞争形式及营销策略的可行性，并对市场份额及市场走势作出合理的预测，进行准确的市场定位。为了保证其准确性，创业者应尽量采用多条专业的市场分析渠道，委托不同专业的市场分析公司分别作出严密科学的权威性的调查报告，并综合尽可能多的数据，作出最终的论证方案，最大限度地规避风险。清晰的市场机会是对风险投资商最具吸引力的方面，目标市场应具有相当规模和发展潜力。

俗话说"知己知彼，百战不殆",创业者必须对市场竞争情况及各自优势认识清楚，透彻分析，并部署出明确的竞争战略。

经营及实施包括两个方面内容，一是经营战略，另一个是销售方式。对于经营战略，创业者应明确战略实施步骤、经营时间表、产品生产/服务计划、成本、毛利、预期的经营难度和资源需求等。对于销售方式，创业者则应明确销售策略和方式，包括对销售人员的激励方式和有效促销策略。销售和促销策略对公司的长远成功来说非常重要。

风险投资家非常注重管理能力，可以说没有好的管理就不可能取得成功，管理能力在商业计划中体现于以下的两个方面：

深圳苏赛特商业数据有限公司（sid）创立于1998年，是中国首家专业商业数据公司。

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收录期刊的数据库简介

1、SCI：《科学引文索引》（Science Citation Index）

2、EI：《工程索引》（The Engineering Index）

3、CSSCI：《中文社会科学引文索引》（Chinese Social Science Citation Index)

4、CSCD：《中国科学引文数据库》（Chinese Science Citation Database）

5、CHSSCD：《中国人文社会科学引文数据库》（Chinese Humanities and Social Science Citation Database）

6、CA：美国《化学文摘》（Chemical Abstracts）