下面是范文网小编收集的大数据公司简介3篇(大数据公司是什么)，供大家参考。
大数据公司简介1
附件2：
收录期刊的数据库简介
1、SCI：《科学引文索引》（Science Citation Index）
是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，现为双月刊。SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录一定数量的中国刊物。
2、EI：《工程索引》（The Engineering Index）
是美国工程信息公司出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI每月出版1期，文摘万至万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。
3、CSSCI：《中文社会科学引文索引》（Chinese Social Science Citation Index)
是由南京大学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。科学引文索引是从文献之间相互引证的关系上，揭示科学文献之间的内在联系。它被认为是中国人文社科走向世界的一个大型数据库。为保证极具价值的CSSCI的科学性、公正性和代表性，教育部社政司在南京成立了“南京大学中国社会科学研究评价中心咨询委员会”，该委员会由全国17所高校的社会科学专家和社科管理专家组成。目前，CSSCI来源期刊是由教育部社政司组织全国社会科学领域的1000名教授评选出来的，共计528种，占全国文科类中文期刊
总数的7-8%。
4、CSCD：《中国科学引文数据库》（Chinese Science Citation Database）
创建于1989年，1999年起作为中国科学文献计量评价系列数据库之A辑，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社联合主办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版。通过清华大学和中国科学院资源与技术的优势结合和多年的数据积累，CSCD已发展成为我国规模最大、最具权威性的科学引文索引数据库——中国的《科学引文索引》（SCI），为中国科学文献计量和引文分析研究提供了强大工具。
5、CHSSCD：《中国人文社会科学引文数据库》（Chinese Humanities and Social Science Citation Database）
由中国科学院文献情报中心创建于1991年。从1999年开始，它作为中国科学文献计量评价数据库ASPT系列光盘之一，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社合办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版。通过资源与技术的优势结合，将该库建设成为中国的SCI，为我国科学文献计量和引文分析研究提供强大工具。
6、CA：美国《化学文摘》（Chemical Abstracts）
1907年创刊。由美国化学会所属化学文摘服务社(CAS)编辑出版，现为世界上收录化学化工及其相关学科文献最全面,应用最广泛的一种文献检索工具。CA不仅出版有印刷版,还有缩微版，机读磁带版和光盘版.可供联机检索,光盘检索和Internet网上检索。
7、SA：英国《科学文摘》（Science Abstracts）
是英国电气工程师学会(IEE)出版的检索性情报期刊，1898年创刊。供查阅有关物理、电工、电子学、计算机和控制方面的学科文献。原名为 《科学文
摘：物理与电工》(简称 PEE)。1903年起改用现名。分《物理文摘》(简称PA)、《电气与电子学文摘》(简称EEA)、《计算机与控制文摘》(简称CCA)和《情报技术》(简称IT)4辑。各辑除以期刊形式出版外，还出版有(INSPEC)缩微胶卷版和磁带版。
8、CBST：日本《科学技术文献速报》（Corrent Bulletin on Science Technology）
供查阅除基础数学、天文学以外所有理工科的有关文献的杂志。简称速报。日本科学技术情报中心(JICST)编辑出版，世界三大综合性文摘杂志之一。1958年创刊。最初只有5个分册，1985年起出齐全部12个分册，即土木与建筑工程编；化学与化学工业编（外国编）；电气工程编；金属工程、矿山工程与地球科学编；机械工程编；物理与应用物理编 ；原子能工程编；管理与系统技术编；化学与化学工业编（国内编）；环境公害编；能源编；生命科学编。每年摘录世界科技期刊约万多种，还有研究报告和会议文献等，报道文摘65万多篇。同时以印刷本、卡片、缩微胶片和计算机磁带等形式出版。各分册文摘按分类编排，配有每期关键词索引和年度性的主题索引、著者索引和收录资料一览表。
9、Pж(AJ)：文摘杂志(俄)
供查阅自然科学、技术科学和工业经济等方面文献资料的综合性信息检索刊物。1953年创刊，苏联全苏科学技术信息研究所编辑出版，世界三大综合性文摘杂志之一。除医学、农业和建筑科学外，它几乎覆盖了所有自然科学、技术科学以及经济和管理科学领域，是世界三大综合性文摘杂志中收录范围最广，分册最多，报道量最大的一套检索刊物。摘录世界130多个国家和地区用66种文字出版的期刊万多种，专利文献15万件，图书1万多种，还有会议文献、研究报告和技术标准等，年报道文献逾百万篇。
大数据公司简介2
陕西中大数据网络服务中心
公司起源史：
中大数据中2006年建立于启创旗下部门，中心主要以网站建设、空间域名、企业邮局、及虚拟主机、服务器托管、大型数据库优化设计管理（域名是”(最佳管理公司)的评选中，联想获得“最佳管理公司”、“最佳投资者关系”、“最佳财务管理”等全部评选的第一名。
面向新世纪，联想将自身的使命概括为四为，即，为客户：联想将提供信息技术、工具和服务，使人们的生活和工作更加简便、高效、丰富多彩；为员工：创造发展空间，提升员工价值，提高工作生活质量；为股东：回报股东长远利益；为社会：服务社会文明进步。未来的联想将是“高科技的联想、服务的联想、国际化的联想”。
企业定位
· 联想从事开发、制造及销售最可靠的、安全易用的技术产品。
· 我们的成功源自于不懈地帮助客户提高生产力，提升生活品质。
使命：为客户利益而努力创新
· 创造世界最优秀、最具创新性的产品
· 像对待技术创新一样致力于成本创新
· 让更多的人获得更新、更好的技术
· 最低的总体拥有成本（TCO），更高的工作效率
核心价值观
· 成就客户—致力于客户的满意与成功
· 创业创新—追求速度和效率，专注于对客户和公司有影响的创新
· 精准求实—基于事实的决策与业务管理 · 诚信正直—建立信任与负责任的人际关系
大数据公司简介3
云端大数据产业发展可行性报告
一、大数据概念
"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。
二、大数据特点大数据特点
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。
2、数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
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。
4、处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
三、大数据分析
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。
四、大数据作用
五、政策倾向和市场需求
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。
六、大数据产业人才需求
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。
七、公司大数据产业发展落脚点
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。
2、云端大数据产业标准研究院，规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
3、云端大数据项目建设部，搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
4、云端大数据产业人才培养基地，培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
八、云端大数据优势
1、携手全国首个大数据学院贵州大学学院和贵州大学六度众创空间共同成立大数据产业人才培养基地。
2、结合贵州省大数据产业应用研究院联合组建大数据产业应用研究院和大数据产业标准研究院。
3、联合欧美同学会和国内知名企业利用贵州大数据发展大势，落地或引进大数据项目。
九、大数据应用案例
1、Hadoop大数据分析
2、行业案例
3、贵阳大数据应用案例
（1）?用数据说话?提升政府治理能力
在贵阳市公安交通管理局,民警向记者展示在日常酒驾查处过程中,利用信息化系统平台对执法过程进行全程记录:只见测试人员对测试仪进行吹气,显示的测试数据立即传入贵州省酒驾管理信息系统。由于数据实时传输且无法更改,民警在权力运行过程中成为?透明人?。
据贵阳市监察局局长王军介绍,借助于大数据,贵阳市率先在交管、住建部门建?数据铁笼?。?运用大数据编制制约权力的笼子,能上网的行政权力全部上网。保证权力运行全程电子化、处处留‘痕迹’,让权力在‘阳光’下清晰、透明、规范运行。?王军说。
贵阳?数据铁笼?只是贵州运用大数据提升政府治理能力的一个缩影。2014年底,贵州建成省级政府数据集聚共享的统一云计算平台——?云上贵州?。?云上贵州?之上开发了一系列基于政府数据的应用系统,不同程度满足政府、企业和个人应用,一些对政府数据有需求的企业也将系统平台建在?云上贵州?平台上。
目前,?云上贵州?日均访问量近2亿次,最高峰值达10亿次以上。马宁宇说,大数据提升了政府的决策能力、管理能力和服务能力。比如,今年初蓉遵高速习水段发生塌方,有关部门对路过该路段车辆快速实现精细化排查,在最短时间内准确锁定被掩埋车辆为1台,为抢险救援提供了科学精准的决策依据。（2）?大数据?走进寻常百姓家
贵阳市民陈军从超市购买了一包茶叶,然后,他打开手机软件?食安测?扫描商品条形码,只见食品信息、食品检测结果等立即出现在屏幕中。
贵州科学院院长谭红介绍,?食安测?是贵州食品安全云的一款产品。食品安全云是将原来分散在政府部门、检测机构、企业、公众等各个环节的数据汇聚起来,搭建起监管平台、大众门户、食品安全测试信息管理平台等互相联通、支持的平台系统。
据统计,食品安全云已汇聚食品安全监管、检测、标准、知识信息等数据1000余万条,涉及食品万余个,检测报告万余份,国家标准420余份,1000余家龙头企业参与应用示范,35家规模超市成为数据采集试点单位。目前,已在广东、北京等9省市推广应用。
?食品安全云使更多人步入了数据生活时代,消费者可以利用数据去衡量产品品质,从而购买到最适合自己的产品,提升‘舌尖上的安全’。?谭红说。
除了食品安全云,贵州还建设了智慧旅游云、交通云等,为民众和企业提供更加个性化和精准化的服务。
贵阳大数据战略重点实验室主任连玉明说,大数据在生活中随处可见,应用潜力巨大。?数据时代是一个融合的时代,运用好大数据,将发展指数、生活指数等覆盖到生活的各个方面,将对城市管理、公共服务等提供巨大帮助。?连玉明说。
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一、大数据技术
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProceing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、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、回归预测与残差分析、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、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：分类 （Claification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or aociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
二、大数据处理：
三、一般大数据培训内容：
数据公司简介
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公司简介如何写
公司简介格式
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