京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
5月26日,2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕,由贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据产业白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》在中国大数据交易高峰论坛上隆重亮相。贵阳大数据交易所的成立标志着数据已经成为重要资产,702公约对数据交易的行为秩序规范标致着中国大数据走向正统,受国家支持,与国际接轨。
白皮书总共分为九个部分:
1. 全球大数据产业发展现状及交易发展趋势
本章从全球的角度阐述了大数据的发展,欧盟大数据战略,亚洲大数据发展现状,并展望大数据发展趋势。
2. 全球大数据交易现状
本章介绍了大数据交易现状,市场规模及全球市场结构及应用领域
3. 全球主要大数据公司介绍
目前全球大数据企业分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据为核心的创新型公司,另一部分是以数据库/数据仓储为主的知名公司。
主要列举了:
IBM(国际商业机器公司):定位于商业数据分析软件,致力于为大型企业提供数据库平台和分析服务。
HP(惠普):Vertica分析平台,Haven大数据平台。
Splunk:大数据处理领域第一家上市公司。
Dell(戴尔):数据库优化解决方案,Toad,服务器端缓存解决方案,储存虚拟化解决方案。
Opower:家庭能源数据分析公司。
Teradata(天睿公司):全球最大大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案供应商。
Oracle:级Microsoft全球第二大软件公司,提供端到端的软硬件一体优化集成解决方案。
Microsoft:整合Hadoop和客户的核心数据库,可视化技术。
Amazon:智能物流系统及以云计算为依托的电商开放平台实现精准营销。
Google:大量用户搜索数据结合互联网开源大数据平台,实现了Google的闭合的大数据生态圈。
SAP:企业管理软件解决方案提供商,为ZF,医疗,市场营销,体育赛事,电子商务等行业提供了完整的大数据解决方案。
EMC(易安信):主要业务为信息储存及管理产品、服务和解决方案。
4. 全球大数据产业法律法规及监管政策
此章节参考对比了主要国家(英美法)的大数据战略和政策,为我国大数据战略政策制定引出了新思路。
5. 全球大数据交易现状
大数据交易是指数据提供方、数据购买方及数据代理人对原始或经处理后的数字化信息进行交易的活动。此章阐述了欧盟、美国、中国在大数据交易方面的现状。
6. 全球大数据交易所发展历史回顾
7. 中国贵阳大数据交易所价值及意义
8. 世界主要国家大数据产业政策及发展现状
此章从大数据产业政策、交易现状、市场规模、需求分析、主要公司核心竞争力五大方面,分别对美国、英国、日本、新加坡、法国、德国、印度做了详细的分析阐述。
9. 中国大数据交易现状
此章针对我国现状,分别从产业政策、交易现状、市场规模、需求分析、竞争格局、主要公司核心竞争力六个方面,在金融大数据、政府大数据、医疗大数据、企业大数据、电商大数据、能源大数据、交通大数据、教育大数据、物流大数据、电信大数据、农业大数据、气象大数据、地理大数据、环境大数据、保险大数据、互联网大数据16大行业进行了详细的分析和阐述。
同时,《贵阳大数据交易所702公约》由贵阳大数据交易所总裁王叁寿发布。该公约由贵阳大数据交易所聚合了相关大数据企业、行业协会、投资机构、科研院所、政府部门等共同制定,希望通过该公约推动制定与推行大数据交易标准、交易安全、监管监察等规则,从而推进大数据交易的发展,形成相关技术与产业的创新,推动培育世界领先的大数据技术、产品、产业和市场。
数据已经成为国家支持的重要资产,围绕数据产生的各类技术,包括数据采集,数据库,数据处理,数据分析,数据挖掘,大数据分析,商业智能,可视化技术等,无论是引进还是研发,已成为我国大力投资的项目。而围绕数据衍生的给类服务,企业大数据平台搭建,企业数据库解决方案,企业数据分析服务,人才培训服务,项目交易平台等,亦会成为前途无量的朝阳行业!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08