京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
创业板企业在大数据领域的技术与专利现状分析
大数据时代带来了机遇和挑战,首先获益的便是IT行业。大数据已成为信息产业新的增长点,其发展已从以谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)、雅虎(Yahoo)为代表的互联网大公司,蔓延到越来越多的创业型中小公司,这些公司在其不同的领域进行着各自大数据的发展,创造出了更多的商业模式和经济增长点。
资本市场逐利新概念股总是具有超强的敏锐性,大数据主题投资已在业内引起高度关注,国内多家证券机构也力荐“大数据概念股”,其已成为一条全新的投资主线。本文对在创业板上市的计算机企业中涉及大数据的相关企业的技术与专利方面进行分析,以探究其技术现状与发展。
技术与专利信息概况
在创业板上市的计算机企业中,明显涉及大数据的相关企业主要有10余家,依据大数据体系可分为以下三类:
第一类是与海量数据存储和处理相关的企业,如:北京拓尔思信息技术股份有限公司、厦门市美亚柏科信息股份有限公司、江苏天泽信息产业股份有限公司和北京超图软件股份有限公司。
第二类是与数据中心建设相关的企业,如:上海天玑科技股份有限公司、北京银信长远科技股份有限公司。
第三类是与行业数据应用相关的企业,如:上海金仕达卫宁软件股份有限公司、河南汉威电子股份有限公司、杭州中威电子股份有限公司、成都振芯科技股份有限公司、北京易华录信息技术股份有限公司、华平信息技术股份有限公司和上海汉得信息技术股份有限公司。
就专利申请方面而言,截至2014年9月,上述10余家企业的专利申请总量以及其中明显涉及大数据相关技术的专利申请如图1所示(本数据是以创业板企业工商注册名称为关键词检索而获得,同时,由于受数据来源、专利申请公开时间及具体检索时间节点等因素影响,所统计数据与公司公告中的数据可能略有不同)。
虽然从事大数据研究和开发的公司或研究单位对于各自的数据有不同的业务逻辑,但是大的处理技术基本类似,即遵循“数据采集、数据存储、数据检索、数据分析和数据应用”的大数据产业链,而分布式存储管理、实时计算、非或半结构化数据处理、基于云平台的数据挖掘、数据可视化和数据产品应用等则是该大数据产业链中的关键技术。因此,对于以技术创新为主体的企业,特别是创业板上市的中小企业而言,要想在大数据领域有长久的可持续性发展,还需要注重对大数据中关键技术的积累和研发,对战略性和前沿性技术保持高度的敏感性,构筑全面和深入的基础技术支撑,奠定在市场和潮流中的领先地位。
从上述企业专利申请分布图来看,其专利申请情况差异较大。就总量而言,有专利申请量在百件以上的企业,也有专利申请量仅为个位数的企业。而在这些专利申请中明显涉及大数据技术的相关专利申请量总计50余件,且基本都是发明专利。众所周知,发明专利的技术含量高于实用新型专利和外观设计专利,其保护期限长、保护力度大,在一定程度上讲,一个企业的发明专利(包括申请)数量越多,则表明这个企业拥有的核心技术越多、技术实力越强。
从具体技术来看,在这50余件专利申请中,绝大部分的国际专利分类号(IPC)集中在电数字数据处理(G06F)、数字信息的传输(H04L)领域,少量分布在图像通信(H04N)、无线通信网络(H04W)领域,还有极少量分布在商业(G06Q)、静态存储器(G11C)、导电连接(H01R)等其他领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21