京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解读2017中国大数据企业排行榜V3.0
首席数据官联盟发起人刘冬冬先生解读:2017年《中国大数据企业排行榜》V3.0已经是《中国大数据企业排行榜》的第三次更新了,第一版是2015年底发布的,一经发布就在中国大数据业界引起了很大的反响,众多知名企业高管、政府领导都强烈致电要求我们持续推出,帮助政府和企业快速的筛选大数据供应商以及帮助政府招商引资;
因此在业界专家们的支持下我们去年发布了第二版,未来我们将每半年发布一次中国大数据企业的排名更新,更好的服务于使用大数据的政府和企业。从去年第二版开始,我们发布排行榜的同时也推出了一系列相关报告,包括《中国大数据企业排行榜》、《中国大数据产业地图》、《中国大数据业产业分析》、《大数据企业评价指标》等。其目的在于使更多政府和传统企业能够更全面、更快速的了解中国大数据行业的发展。
每次的排行榜都凝结了首席数据官联盟专家组上百位专家们共同智慧,从产业发展分析到产业地图,再通过严格的评价指标体系(采用国家创新型企业的三级标准26个维度),最终得出本次排行榜。此次排行榜同时也得到了我们的同行,例如:中关村大数据产业联盟、中国大数据产业应用协同创新联盟、中国西部互联网大数据与产业联盟、西南大数据联盟、重庆大数据产业联盟、西北大数据产业联盟、南京大数据产业联盟、中国数据共享公约组织、深圳市大数据研究与应用协会等领导的认可,还得到:央企CIO联盟、华南CIO联盟、西南CIO联盟、西北CIO联盟、七邦CIO联盟、深圳CIO联盟、数据架构师联盟、Pentaho中国、China Hadoop Summit、海数据社区、Spago86社区等众多个知名组织专家们的支持。
本次出席发布会的大数据产、学、研、用代表:北京大学电子政务研究院副院长杨明刚、中科院计算机研究所博士生导师罗平、中国钢铁集团信息管理部总经理李红、中国黄金珠宝公司信息管理部总经理周韩林、三一重工流程信息化总部战略总监文博武、中华网创新业务总监熊锦华、中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋等领导;往届代表:北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主任张华平、中铝公司信息管理部副总文欣荣、达晨创创投大数据负责人窦勇、北京信息化协会副理事长马小东、China Hadoop Summit创始人何建军、宏碁电脑营销总经理黄峻涛、阳光信保数据开发部总经理安光勇等。
从覆盖面上讲,本次排名对近1100家大数据公司进行了考察。排行从41个应用领域、10个行业领域、13个智慧城市领域和8个大数据周边服务领域,总共64个细分+8个服务领域全面对国内大数据企业进行相对全方位的细分与展示。本次我们新增8个垂直行业和领域,并更新、调整了2个行业和领域分类。本次上榜企业共252家,其中同时在3个以上细分领域上榜的企业有13家,同时在两个细分领域上榜的企业有31家。
与2016年7月份发布的《中国大数据企业排行榜 V2.0》相比,本次新上榜大数据企业84家(占本次排名企业的33.3%),149家企业连续两次(去年和今年)上榜(占本次排名企业的59.1%)。只有107家企业排名与去年排名相同(占本次排名企业的42.5%)。共有9家企业因并购、股东变化、公司扩张、改制等原因,其公司注册名称发生了变化。还有64家企业出榜单上退了下来(占本次排名企业的25.4%),但这并不意味企业本身出了问题,而是其业务发生了变化,以及排行的细分领域也进行了优化等原因。另外,大数据行业的蓬勃发展,也吸引了大量的资本方和各行业的龙头企业(BAT等),因此原先以技术为主的大数据行业的游戏规则也发生了不少变化。背靠互联网龙头企业、资本方的所谓“新型”企业,以及各家上市公司依靠强大的资本实力和人力资源迅速代替了原先的企业。
通过本次行业排名,我们再次体会到了大数据行业迅猛的发展速度,而这些迅猛的变化大大提高了我们排名的难度。但同时经过近两个月的努力,我们也获得了许多非常宝贵的行业第一手资料。
从考评方法上讲,我们在国标体系的基础上完善了我们的评价指标。指标分成4个一级指标,包括评价企业的技术能力、健康度、创新驱动能力和它的知识产权能力。4个一级指标分成9个二级指标和26个三级指标组成。而在三级指标的设计上,我们全部采用了相对指标体系,以更真实反映企业活动的效率。因为大部分企业还是中小微企业,成立时间短,且体系不够完善等特点,但却具备了大企业所没有具备的创新能力和灵活性。而这些能力很难在财务指标中迅速体现出来,也不能准确地评价这些大数据企业的真实、客观的能力。
数据源:全部来源于政府部门和第三方权威机构的公开数据。而首席数据官联盟本身就有一大批大数据专家,包括舆情领域的专家。我们通过对社交等互联网数据的分析,侧面地获得了支持主观变量的数据。
另外,因资本方和具备资金实力的龙头企业的加入大大影响了整个排行榜,我们专门对资本市场进行了深度分析。通过分析我们发现:
1. 投融资主要集中在A、B、C轮;
2. 对于大数据行业,投资方更看重技术领域,把主要的资金投入到技术领域;
3. 同时投资也逐步往垂直行业延伸,如:金融、医疗、汽车等领域;
4. 一直处于大数据应用前沿的电商大数据应用并没有得到资本的青睐
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19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