探寻IDC背后的含义：从企业运营到产业发展的多维度解读
一、引言
随着信息技术的飞速发展，IDC作为一个专业术语，在各个领域中的应用越来越广泛。
从企业运营到产业发展，IDC都扮演着重要的角色。
那么，IDC究竟是何含义？其在企业运营和产业发展中又扮演着怎样的角色呢？本文将从多维度进行解读。
二、IDC的基本含义
IDC，即互联网数据中心，是一种提供数据存储、处理、传输等服务的设施。
它依托于先进的信息技术，如云计算、大数据、人工智能等，为企业提供安全、高效、稳定的数据环境。
在互联网时代，数据中心已成为企业运营不可或缺的一部分。
三、企业运营中的IDC
在企业运营中，IDC的作用主要表现在以下几个方面：
1. 数据存储与管理：IDC为企业提供了大量的存储空间，确保数据的稳定性和安全性。企业可以将重要数据存储在数据中心，实现对数据的集中管理。
2. 业务流程优化：IDC能够加速数据的处理和传输速度，从而提升企业的业务流程效率。例如，通过云计算技术，企业可以实现远程办公、实时数据分析等，提高业务响应速度。
3. 降低成本：IDC通过集中化的资源管理和优化，帮助企业降低IT设备的维护成本和管理成本。企业无需投入大量资金购买服务器、网络设备等硬件，只需按需使用IDC提供的服务即可。
4. 灾难恢复与备份：IDC提供的灾备服务有助于企业在面临突发事件时迅速恢复业务，减少损失。通过定期备份数据到数据中心，确保数据的安全性和可用性。
四、产业发展中的IDC
在产业发展方面，IDC也扮演着举足轻重的角色：
1. 带动产业链发展：IDC作为信息技术产业的重要组成部分，其发展将带动硬件制造、软件开发、通信等多个产业的发展。随着数据中心规模的不断扩大，对硬件和软件的需求也在不断增加。
2. 促进数字化转型：IDC为企业的数字化转型提供了有力支持。随着大数据、云计算等技术的普及，越来越多的企业开始寻求数字化转型。IDC作为数据存储和处理的基地，为企业数字化转型提供了基础设施保障。
3. 推动产业创新：IDC的发展推动了产业创新。通过云计算、大数据等技术，企业可以实现更高效的生产、更精准的市场分析以及更优质的客户服务。同时，IDC也为新兴产业的崛起提供了支持，如人工智能、物联网等。
4. 区域经济发展：IDC的建设往往与区域经济发展紧密结合。数据中心的布局和建设会促进当地的基础设施建设、人才培养和产业发展，为区域经济发展注入新的活力。
五、多维度解读IDC的含义与角色
从企业运营角度看，IDC是企业数字化转型的基石，为企业提供稳定、高效的数据环境。
从产业发展角度看，IDC是信息技术产业的重要组成部分，对产业链的上下游都有带动作用。
同时，IDC的发展还促进了区域经济的发展。
因此，我们需要从多个维度全面认识IDC的角色和价值。
六、结论
IDC作为互联网数据中心，在企业运营和产业发展中扮演着重要角色。
从数据存储、处理到传输，IDC为企业提供了全方位的服务。
同时，IDC的发展也带动了整个信息技术产业的发展和区域经济的繁荣。
因此，我们需要从多个维度全面认识IDC的含义和角色，以更好地发挥其价值。
什么是saas模式？
SaaS是Software-as-a-service（软件即服务）。 SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。
就像打开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，向SaaS提供商租赁软件服务。
扩展资料：
SaaS特性
最早的SaaS服务之一当属在线电子邮箱，极大地降低了个人与企业使用电子邮件的门槛，进而改变了人与人、企业与企业之间的沟通方式。
发展至今，SaaS服务的种类与产品已经非常丰富，面向个人用户的服务包括：在线文档编辑、表格制作、日程表管理、联系人管理等等;
面向企业用户的服务包括：在线存储管理、网上会议、项目管理、CRM(客户关系管理)、ERP(企业资源管理)、HRM(人力资源管理)、在线广告管理以及针对特定行业和领域的应用服务等等。
与传统软件相比，SaaS服务依托于软件和互联网，不论从技术角度还是商务角度都拥有与传统软件不同的特性，表现在：
互联网
一方面，SaaS服务通过互联网浏览器或WebServices/Web2.0程序连接的形式为用户提供服务，使得SaaS应用具备了典型互联网技术特点;另一方面，由于SaaS极大的缩短了用户与SaaS提供商之间的时空距离，从而使得SaaS服务的营销、交付与传统软件相比有着很大的不同。
多租户
SaaS服务通常基于一套标准软件系统为成百上千的不同客户(又称租户)提供服务。 这要求SaaS服务要能够支持不同租户之间数据和配置的隔离，从而保证每个租户数据的安全与隐私，以及用户对诸如界面、业务逻辑、数据结构等的个性化需求。
由于SaaS同时支持多个租户，每个租户又有很多用户，这对支撑软件的基础设施平台的性能、稳定性、扩展性提出很大挑战。
服务特性
SaaS使得软件以互联网为载体的服务形式被客户使用，所以服务合约的签定、服务使用的计量、在线服务质量的保证、服务费用的收取等等问题都必须考虑。 而这些问题通常是传统软件没有考虑到的。
SaaS(Software asaService，软件即服务)是通过互联网以服务形式交付和使用软件的业务模式。 在SaaS模式下，软件使用者无需购置额外硬件设备、软件许可证及安装和维护软件系统，通过互联网浏览器在任何时间、任何地点都可以轻松使用软件并按照使用量定期支付使用费。
参考资料：网络百科-saas模式
漫谈大数据的思想形成与价值维度
漫谈大数据的思想形成与价值维度
清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。 关于大数据的思维、理念、方法论已经被反复消费了，本来我想直接进入交互环节，继挺兄还是要求先有一部分规定动作，我就先自弹自唱几十分钟，既然是漫谈，也不见得扣题，说到哪里是哪里。 各位有问题，我可以择时择机插入讨论。 先说大数据思想的形成吧。 自从人类开始文字和数字，数据就开始产生。 就数据增长曲线而言，极小的初值确实要经历漫长的过程达到人类能感知的曲线拐点。 谷歌前CEO埃里克·施密特曾给出了一个有趣的数据：从人类文明曙光初现到2003年一共产生的数据，只相当于2010年两天产生的数据量。 而一旦越过拐点，“大数据摩尔定律”的滚滚铁轮下，指数效应爆发：最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 在漫长的数据蓄水过程中，数学和统计学逐渐发展，人们开始注意对数据的量化分析，在人类进入信息时代以前这样的例子就不胜枚举。 比如经济上，黄仁宇先生对宋朝经济的分析中发现了“数目字管理”(即定量分析)的广泛应用(可惜王安石变法有始无终)。 又如军事，“向林彪学习数据挖掘”的桥段不论真假，其背后量化分析的思想无疑有其现实基础，而这一基础甚至可以回推到2000多年前，孙膑正是通过编造“十万灶减到五万灶再减到三万灶”的数据、利用庞涓的量化分析习惯对其进行诱杀。 到上世纪50-60年代，磁带取代穿孔卡片机，启动了数据存储的革命。 磁盘驱动器随即发明，它带来的最大想象空间并不是容量，而是随机读写的能力，这一下子解放了数据工作者的思维模式，开始数据的非线性表达和管理。 数据库应运而生，从层次型数据库(IBM为阿波罗登月设计的层次型数据库迄今仍在建行使用)，到网状数据库，再到现在通用的关系数据库。 与数据管理同时发源的是决策支持系统(DSS)，80年代演变到商业智能(BI)和数据仓库，开辟了数据分析——也就是为数据赋予意义——的道路。 那个时代运用数据管理和分析最厉害的是商业。 第一个数据仓库是为宝洁做的，第一个太字节的数据仓库是在沃尔玛。 沃尔玛的典型应用是两个：一是基于retaillink的供应链优化，把数据与供应商共享，指导它们的产品设计、生产、定价、配送、营销等整个流程，同时供应商可以优化库存、及时补货;二是购物篮分析，也就是常说的啤酒加尿布。 关于啤酒加尿布，几乎所有的营销书都言之凿凿，我告诉大家，是Teradata的一个经理编的，人类历史上从没有发生过，但是，先教育市场，再收获市场，它是有功的。 仅次于沃尔玛的乐购(Tesco)，强在客户关系管理(CRM)，细分客户群，分析其行为和意图，做精准营销。 这些都发生在90年代。 00年代时，科研产生了大量的数据，如天文观测、粒子碰撞，数据库大拿吉姆·格雷等提出了第四范式，是数据方法论的一次提升。 前三个范式是实验(伽利略从斜塔往下扔)，理论(牛顿被苹果砸出灵感，形成经典物理学定律)，模拟(粒子加速太贵，核试验太脏，于是乎用计算代替)。 第四范式是数据探索。 这其实也不是新鲜的，开普勒根据前人对行星位置的观测数据拟合出椭圆轨道，就是数据方法。 但是到90年代的时候，科研数据实在太多了，数据探索成为显学。 在现今的学科里，有一对孪生兄弟，计算XX学和XX信息学，前者是模拟/计算范式，后者是数据范式，如计算生物学和生物信息学。 有时候计算XX学包含了数据范式，如计算社会学、计算广告学。 2008年克里斯·安德森(长尾理论的作者)在《连线》杂志写了一篇《理论的终结》，引起轩然大波。 他主要的观点是有了数据，就不要模型了，或者很难获得具有可解释性的模型，那么模型所代表的理论也没有意义了。 跟大家说一下数据、模型和理论。 大家先看个粗糙的图。 首先，我们在观察客观世界中采集了三个点的数据，根据这些数据，可以对客观世界有个理论假设，用一个简化的模型来表示，比如说三角形。 可以有更多的模型，如四边形，五边形。 随着观察的深入，又采集了两个点，这时发现三角形、四边形的模型都是错的，于是确定模型为五边形，这个模型反映的世界就在那个五边形里，殊不知真正的时间是圆形。 大数据时代的问题是数据是如此的多、杂，已经无法用简单、可解释的模型来表达，这样，数据本身成了模型，严格地说，数据及应用数学(尤其是统计学)取代了理论。 安德森用谷歌翻译的例子，统一的统计学模型取代了各种语言的理论/模型(如语法)，能从英文翻译到法文，就能从瑞典文翻译到中文，只要有语料数据。 谷歌甚至能翻译克莱贡语(StarTrek里编出来的语言)。 安德森提出了要相关性不要因果性的问题，以后舍恩伯格(下面称之为老舍)只是拾人牙慧了。 当然，科学界不认同《理论的终结》，认为科学家的直觉、因果性、可解释性仍是人类获得突破的重要因素。 有了数据，机器可以发现当前知识疆域里面隐藏的未知部分。 而没有模型，知识疆域的上限就是机器线性增长的计算力，它不能扩展到新的空间。 在人类历史上，每一次知识疆域的跨越式拓展都是由天才和他们的理论率先吹起的号角。 2010年左右，大数据的浪潮卷起，这些争论迅速被淹没了。 看谷歌趋势，”bigdata”这个词就是那个时间一下子蹿升了起来。 吹鼓手有几家，一家是IDC，每年给EMC做digitaluniverse的报告，上升到泽字节范畴(给大家个概念，现在硬盘是太字节，1000太=1拍，阿里、Facebook的数据是几百拍字节，1000拍=1艾，网络是个位数艾字节，谷歌是两位数艾字节，1000艾=1泽);一家是麦肯锡，发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》;一家是《经济学人》，其中的重要写手是跟老舍同著《大数据时代》的肯尼思?库克耶;还有一家是Gartner，杜撰了3V(大、杂、快)，其实这3V在2001年就已经被编出来了，只不过在大数据语境里有了全新的诠释。 咱们国内，欢总、国栋总也是在2011年左右开始呼吁对大数据的重视。 2012年子沛的书《大数据》教育政府官员有功。 老舍和库克耶的《大数据时代》提出了三大思维，现在已经被奉为圭臬，但千万别当作放之四海而皆准的真理了。 比如要数据全集不要采样。 现实地讲，1.没有全集数据，数据都在孤岛里;2.全集太贵，鉴于大数据信息密度低，是贫矿，投入产出比不见得好;3.宏观分析中采样还是有用的，盖洛普用5000个样本胜过几百万调查的做法还是有实践意义;4.采样要有随机性、代表性，采访火车上的民工得出都买到票的结论不是好采样，现在只做固定电话采样调查也不行了(移动电话是大头)，在国外基于Twitter采样也发现不完全具有代表性(老年人没被包括);5.采样的缺点是有百分之几的偏差，更会丢失黑天鹅的信号，因此在全集数据存在且可分析的前提下，全量是首选。 全量>好的采样>不均匀的大量。 再说混杂性由于精确性。 拥抱混杂性(这样一种客观现象)的态度是不错的，但不等于喜欢混杂性。 数据清洗比以前更重要，数据失去辨识度、失去有效性，就该扔了。 老舍引用谷歌PeterNovig的结论，少数高质量数据+复杂算法被大量低质量数据+简单算法打败，来证明这一思维。 Peter的研究是Web文本分析，确实成立。 但谷歌的深度学习已经证明这个不完全对，对于信息维度丰富的语音、图片数据，需要大量数据+复杂模型。 最后是要相关性不要因果性。 对于大批量的小决策，相关性是有用的，如亚马逊的个性化推荐;而对于小批量的大决策，因果性依然重要。 就如中药，只到达了相关性这一步，但它没有可解释性，无法得出是有些树皮和虫壳的因导致治愈的果。 西药在发现相关性后，要做随机对照试验，把所有可能导致“治愈的果”的干扰因素排除，获得因果性和可解释性。 在商业决策上也是一样，相关性只是开始，它取代了拍脑袋、直觉获得的假设，而后面验证因果性的过程仍然重要。 把大数据的一些分析结果落实在相关性上也是伦理的需要，动机不代表行为。 预测性分析也一样，不然警察会预测人犯罪，保险公司会预测人生病，社会很麻烦。 大数据算法极大影响了我们的生活，有时候会觉得挺悲哀的，是算法觉得了你贷不贷得到款，谷歌每调整一次算法，很多在线商业就会受到影响，因为被排到后面去了。 下面时间不多了，关于价值维度，我贴一些以前讲过的东西。 大数据思想中很重要的一点是决策智能化之外，还有数据本身的价值化。 这一点不赘述了，引用马云的话吧，“信息的出发点是我认为我比别人聪明，数据的出发点是认为别人比我聪明;信息是你拿到数据编辑以后给别人，而数据是你搜集数据以后交给比你更聪明的人去处理。 ”大数据能做什么?价值这个V怎么映射到其他3V和时空象限中?再贴上解释。 “见微”与“知著”在Volume的空间维度。 小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之;大数据知著，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。 “著”推动“微”(如把人群细分为buckets)，又拉动“微”(如推荐相似人群的偏好给个人)。 “微”与“著”又反映了时间维度，数据刚产生时个人价值最大，随着时间decay最后退化为以集合价值为主。 “当下”和“皆明”在Velocity的时间维度。 当下在时间原点，是闪念之间的实时智慧，结合过往(负轴)、预测未来(正轴)，可以皆明，即获得perpetual智慧。 《西游记》里形容真假孙悟空，一个是“知天时、通变化”，一个是“知前后、万物皆明”，正好对应。 为达到皆明，需要全量分析、预测分析和处方式分析(prescriptiveanalytics，为让设定的未来发生，需要采取什么样的行动)。 “辨讹”和“晓意”在Variety的空间维度。 基于大体量、多源异质的数据，辨讹过滤噪声、查漏补缺、去伪存真。 晓意达到更高境界，从非结构数据中提取语义、使机器能够窥探人的思想境界、达到过去结构化数据分析不能达到之高度。 先看知著，对宏观现象规律的研究早已有之，大数据的知著有两个新特点，一是从采样到全量，比如央视去年“你幸福吗”的调查，是街头的采样，前不久《中国经济生活大调查》关于幸福城市排名的结论，是基于10万份问卷(17个问题)的采样，而清华行为与大数据实验室做的幸福指数(继挺兄、我、还有多位本群群友参与)，是基于新浪微博数据的全集(托老王的福)，这些数据是人们的自然表达(而不是面对问卷时的被动应对)，同时又有上下文语境，因此更真实、也更有解释性。 北上广不幸福，是因为空气还是房价或教育，在微博上更容易传播的积极情绪还是消极情绪，数据告诉你答案。 《中国经济生活大调查》说“再小的声音我们都听得见”，是过头话，采样和传统的统计分析方法对数据分布采用一些简化的模型，这些模型把异常和长尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鹅的身影，听到长尾的声音。 另一个特点是从定性到定量。 计算社会学就是把定量分析应用到社会学，已经有一批数学家、物理学家成了经济学家、宽客，现在他们也可以选择成为社会学家。 国泰君安3I指数也是一个例子，它通过几十万用户的数据，主要是反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个量化模型来推知整体投资景气度。 再看见微，我认为大数据的真正差异化优势在微观。 自然科学是先宏观、具体，进入到微观和抽象，这时大数据就很重要了。 我们更关注社会科学，那是先微观、具体，再宏观、抽象，许小年索性认为宏观经济学是伪科学。 如果市场是个体行为的总和，我们原来看到是一张抽象派的画，看不懂，通过客户细分慢慢可以形成一张大致看得懂的现实图景，不过是马赛克的，再通过微分、甚至定位个人，形成高清图。 我们每一个人现在都生活在零售商的bucket中(前面说的乐购创造了这个概念)，最简单的是高收入、低收入这类反映背景的，再有就是反映行为和生活方式的，如“精打细算”、“右键点击一族”(使用右键的比较techsavvy)。 反过来我们消费者也希望能够获得个性化的尊崇，Nobodywantstobenobodytoday。 了解并掌握客户比以往任何时候都更重要。 奥巴马赢在大数据上，就是因为他知道西岸40-49岁女性的男神是乔治·克鲁尼，东岸同样年龄段女性的偶像则是莎拉·杰西卡·帕克(《欲望都市》的主角)，他还要更细分，摇摆州每一个郡每一个年龄段每一个时间段在看什么电视，摇摆州(俄亥俄)1%选民随时间变化的投票倾向，摇摆选民在Reddit上还是Facebook上，都在其掌握之中。 对于企业来说，要从以产品为中心，转到以客户(买单者)甚至用户(使用者)为中心，从关注用户背景到关注其行为、意图和意向，从关注交易形成转到关注每一个交互点/触点，用户是从什么路径发现我的产品的，决定之前又做了什么，买了以后又有什么反馈，是通过网页、还是QQ、微博或是微信。 再讲第三个，当下。 时间是金钱，股票交易就是快鱼吃慢鱼，用免费股票交易软件有几秒的延迟，而占美国交易量60-70%的高频程序化交易则要发现毫秒级、低至1美分的交易机会。 时间又是生命，美国国家大气与海洋管理局的超级计算机在日本311地震后9分钟发出海啸预警，已经太晚。 时间还是机会。 现在所谓的购物篮分析用的其实并不是真正的购物篮，而是结帐完的小票，真正有价值的是当顾客还拎着购物篮，在浏览、试用、选择商品的时候，在每一个触点影响他/她的选择。 数据价值具有半衰期，最新鲜的时候个性化价值最大，渐渐退化到只有集合价值。 当下的智慧是从刻舟求剑到见时知几，原来10年一次的人口普查就是刻舟求剑，而现在东莞一出事网络迁徙图就反映出来了。 当然，当下并不一定是完全准确的，其实如果没有更多、更久的数据，匆忙对网络迁徙图解读是可能陷入误区的。 第四个，皆明。 时间有限，就简单说了。 就是从放马后炮到料事如神(predictiveanalytics)，从料事如神到运筹帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有东风是预测分析，确定要借箭的目标、并给出处方利用草船来借，就是处方性分析。 我们现在要提高响应度、降低流失率、吸引新客户，需要处方性分析。 辨讹就是利用多源数据过滤噪声、查漏补缺和去伪存真。 20多个省市的GDP之和超过全国的GDP就是一个例子，我们的GPS有几十米的误差，但与地图数据结合就能做到精确，GPS在城市的高楼中没有信号，可以与惯性导航结合。 晓意涉及到大数据下的机器智能，是个大问题，也不展开了。 贴一段我的文章：有人说在涉及“晓意”的领域人是无法替代的。 这在前大数据时代是事实。 《点球成金(Moneyball)》讲的是数量化分析和预测对棒球运动的贡献，它在大数据背景下出现了传播的误区：一、它其实不是大数据，而是早已存在的数据思维和方法;二、它刻意或无意忽略了球探的作用。 从读者看来，奥克兰竞技队的总经理比利·比恩用数量化分析取代了球探。 而事实是，在运用数量化工具的同时，比恩也增加了球探的费用，军功章里有机器的一半，也有人的一半，因为球探对运动员定性指标(如竞争性、抗压力、意志力等)的衡量是少数结构化量化指标无法刻画的。 大数据改变了这一切。 人的数字足迹的无意识记录，以及机器学习(尤其是深度学习)晓意能力的增强，可能逐渐改变机器的劣势。 今年我们看到基于大数据的情感分析、价值观分析和个人刻画，当这些应用于人力资源，已经或多或少体现了球探承担的作用。
福建地区市场份额最大的调查研究咨询公司有那些？
1、IDC国际数据公司（美国）国际数据公司（IDC）是全球著名的信息技术、电信行业和消费科技咨询、顾问和活动服务专业提供商。 IDC帮助IT专业人士、业务主管和投资机构制定以事实为基础的技术采购决策和业务发展战略。 IDC在全球拥有超过1000名分析师，他们具有全球化、区域性和本地化的专业视角，对110多个国家的技术发展趋势和业务营销机会进行深入分析。 在IDC超过48年的发展历史中，众多企业客户借助IDC的战略分析而达致关键业务目标的成功。 企业的客户不仅包括全球财富500强中多家著名跨国公司，而且包括中国本土许多行业的知名企业。 IDC是IDG旗下子公司，IDG是全球领先的媒体出版、研究咨询、及会展服务公司。 IDC是国际数据集团（IDG）的全资子公司，是全球领先的科技出版，会展服务及研究咨询公司。 2009年IDG的收入达30.5亿美元，全球拥有将近名员工。 作为一家私有公司，IDG创建于1964年，公司致力于提供科技信息，为人们提供资讯和分析资源，来帮助全球的人们提高生活质量。 2、慧辰资讯HCR慧辰资讯（北京慧辰资道资讯股份有限公司）是一家根植于数据分析领域，专注于洞察商业本质的数据智能解决方案提供商，我们通过全数据驱动及人工智能辅助政府提高管理效率和范畴，帮助企业科学决策，创新商业模式, 提升效益。 HCR慧辰资讯成立于1993年，总部位于北京，在上海、广州等地设有多家分公司，是国内最早期涉足行业深度洞察服务的研究咨询机构之一，专注服务全球500强企业客户。 自2014年起，作为中国五大市场研究公司之一，拥有辉煌历史的HCR与时俱进，开拓创新，在大数据逐渐驱动产业变革之际，在原有市场调研业务基础上构建智能数据体系，积极吸纳大数据、人工智能领域的高科技人才，创新研发，凭借在大数据方面的出色实力，成功转型成为大数据商用领域的翘楚。 HCR慧辰资讯以数据融合、数据分析及数据应用三方面业务为基础架构，结合多年积累的市场研究知识与手段，以及人工智能技术，搭建了先进的数据智能体系，为客户提供全方位的一站式数据智能解决方案。 3、中为慧数深圳中为慧数信息咨询有限公司致力于为客户提供全面、专业的数据和信息分析解决方案，在自主研发的调查分析模型和经典研究工具基础上，通过定量类数据采集和定性类信息搜集相结合的研究方式，为客户提供及时、客观反应市场真实状况的市场决策支持。 在经典研究理论基础上，公司研发了10多项核心业务开发模型。 公司一系列的产品和服务可以帮助客户了解宏观市场与行业现状格局、洞察消费者及微观市场，开发改进产品服务、建立监管渠道，提升客户关系管理。 公司的服务系列涵盖了客户科学决策的全部流程。 中为慧数库是专业咨询数据信息收录技术与专业技术研发能力的综合体现。 一方面数据信息服务与信息源质量、调研获得数据量、信息收录能力及专业程度、公司运营周期积累的数据量密不可分。 在实际运营中体现为公司有专门的数据运营团队在每日更新市场最新的信息数据，以保证当天发生的案例当天入库，并配有专门的复核人员确保数据的准确性。 7200万家企业财务数据，1200万家重点企业拥有2009-2018年连续财务；1500万条交易情报覆盖各个行业，独家情报日更新量220条以上；120万份研究报告，日更新量约1800份；3200条细分行业研究数据覆盖六大行业，日更新量约35条等。 4、赛迪顾问赛迪顾问股份有限公司总部设在北京，并在上海、广州、深圳、西安、武汉、南京、成都、贵州等地设有分支机构，拥有300余名专业咨询人员，业务网络覆盖全国200多个大中型城市。 旗下拥有赛迪投资顾问、赛迪企业管理顾问、赛迪县域经济顾问、赛迪信息工程设计和赛迪监理五家控股子公司。 凭借强大的部委渠道支持、丰富的行业数据资源、独特的研究方法体系等竞争优势，面向国家部委、城市园区、行业企业、投融资机构等，提供区域发展、城市战略、产业规划、园区运营、行业研究、企业战略、管理创新、投资策略、上市服务、投资并购、基金运作、智慧城市建设、信息化规划等现代咨询服务。 研究领域涵盖电子信息、软件和信息服务、互联网、通信、集成电路、高端装备、新能源汽车、节能环保、生物医药、大健康、文化创意、原材料等行业领域。 5、艾瑞咨询艾瑞研究体系自2003年开始研究中国互联网产业，已经累计出版超过1500份互联网研究报告，涵盖互联网、移动互联网、电子商务、互联网金融、网络营销、网络服务等各个领域。 艾瑞咨询基于十六年在互联网领域的研究和积累；为客户提供基于情报+数据+服务的多元化大数据解决方案，涵盖市场竞争监测、消费者洞察、营销决策、企业精细化运营及数据共享等业务。 公司专注互联网产业洞察十六年，超过100位专家研究团队，研究范围广泛；累计发布上千份行业报告，承载数百个咨询研究项目。 公司针对企业进行定制化研究，结合产业洞察及竞品分析，帮助企业解决市场、产品、品牌、营销运营等多种需求。 同时为客户提供上市公司业务基本面研究、商业尽职调查、投后管理、募投等定制服务。 有效辅助客户进行投资决策和识别投资风险。 艾瑞咨询品牌营销服务致力于帮助客户准确传递产品价值、全面提升品牌知名度并多角度诠释产品特点，从而为客户塑造品牌核心价值，打造最优品牌效力。 6、易观咨询易观是中国领先的大数据分析公司，始终追求客户成功的经营宗旨。 自成立以来，易观打造了以海量数字用户资产及算法模型为核心的大数据分析工具、产品及解决方案，可以帮助企业高效管理数字用户资产和对产品进行精细化运营，有效升级业务，从而实现收入增长，成本降低和效率提升，并显著规避经营风险。 易观产品家族包括易观千帆、易观方舟以及行业解决方案。 公司以用户生命周期管理为核心，多模型多维度实时分析用户行为。 基于多种方式的用户分群，实现多通道有效触达用户，并验证效果高速迭代，完成数据分析闭环。 通过外部数据资增补，绘制全景用户画像，了解用户全网全天行为特征。 通过现状分析、趋势分析、增速分析、APP人群画像，百余个指标，助力企业做好运营分析、竞争分析、投资分析。 移动互联网人群洞察，帮助广告公司及广告主洞悉目标人群行为偏好及媒体价值；通过多维度人群筛选，锁定目标人群在移动互联网的APP媒体偏好和行为偏好，助力广告公司及广告主在媒介选择和营销策略制定时，选择最佳的目标人群广告投放方案提供数据支持，从而提升广告投放效率。 7、投中信息投中信息业务始于2005年，正式成立于2008年，是中国领先的股权投资市场信息咨询专业服务机构。 通过十余年专业领域的深入研究与广泛合作，投中信息积累了深厚的技术基础和人才优势，并凭借优秀的专业能力赢得基金管理机构的长期信任，在行业内拥有大量的数据存量和客户资源。 投中信息通过全面的产品体系，传递及时、准确的股权交易数据与情报，为投资机构、投资银行、战略投资者、资产管理公司提供数据、资讯及分析工具；为企业提供专业的行业研究与业务实践咨询服务；为机构出资人提供全面的投资咨询顾问业务，帮助投资机构进行深度品牌管理与营销传播工作。 投中信息总部位于上海，一直致力于以CVSource投中数据终端为核心向国内股权投资市场的参与方提供及时、全面的金融信息和数据服务，并以此为基础展开了其他相关的多层次的产品与服务。 投中信息旨在针对国内股权投资市场的金融资讯服务及相关延伸服务，其主营业务分为数据产品-CVSource数据终端、会务服务、媒体广告、研究咨询、金融咨询五大板块。 8、商情数据中商产业研究院是中国产业市场研究咨询第一股--商情数据下辖的专业研究咨询机构，是中国专业的第三方产业市场研究和企业咨询服务提供商。 研究院拥有各类分析师、咨询顾问、行业专家共计350余名，致力于为各级政府部门提供产城融合系统解决方案。 凭借集团十余年的数据积累和专业研究基础，以独到的专业视角，全力打造中国权威经济研究、决策支持平台。 中商产业研究院核心团队具备优异的教育背景，拥有深研大数据处理、掌握大数据算法和行业洞察的专业人才。 中商产业研究院在重要产业如智能装备制造、新能源、新材料、新金融、大健康、大旅游、大数据、“互联网+”等领域均能提供高价值的数据产品和专业咨询，致力于为各级政府部门、国内外企业、高等院校、科研单位以及投资机构提供各供各类数据服务、行业研究报告，以及提供高价值的行业顾问咨询服务。 9、IT桔子IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商，于2013年5月21日上线。 IT桔子致力于通过信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等。 产品服务包括但不限于：IT桔子网站和APP、桔子雷达、线下活动、数据和信息服务等。 IT桔子当前的主打产品为网站，内容包括：公司、创业者、细分领域、投资机构、投资者、投资事件、新闻等。 最大的特点是，任一模块都是结构化的，并且提供了实时数据的统计，比如“公司”可以分为细分领域、发展阶段、融资状态、地点、时间等，用户可以围绕“金融支付”领域，查看该领域所有的公司、相关新闻报道和投资事件等，充分利用了微博和媒体的公开新闻报道等数据，数据来源相比同类数据产品更为全面。 除了试图提供更加庞大的数据信息之外，IT桔子一开始就推出了个性化的服务，鼓励用户参与和关注自己感兴趣的领域。 这也是为今后定向推送动态信息在做准备。 10、清科研究清科研究中心于2000年创立，致力于为众多的有限合伙人、VC/PE投资机构、战略投资者、以及政府机构、律师事务所、会计事务所、投资银行、研究机构等提供专业的信息、数据、研究和咨询服务。 范围涉及出资人、创业投资、私募股权、新股上市、兼并收购、房地产基金以及TMT、清洁技术、医疗健康、大消费、现代农业、先进制造业等行业市场研究。 清科研究中心已成为中国私募股权投资领域最专业权威的研究机构之一。 清科研究中心旗下产品包含：清科报告、定制咨询、私募通、评价指数等。 清科咨询为境内外出资人、家族基金、投资机构、政府、上市公司、大型企业、创业企业、园区等提供专项咨询服务，内容涉及投资配置、基金尽调、企业尽调、战略规划、管理咨询、市场策略、并购顾问、园区规划、融资顾问等。 信息数据研究今后的服务方向不仅仅局限于向客户提供最基本的调查数据，而是通过科学分析这些调查数据，挖掘数据背后所蕴含的商业价值，为客户提出优质的建议与方案，能够帮助客户创造价值。 客户从一般的贸易和制造企业向投资者、政府部门扩展，市场区域范围由大城市向中、小城市扩展，为信息数据服务提供了更广阔的舞台。 随着CATI、CAPI等技术的使用，使众多中小企业用较少的投入就可以获得与外资调查公司同等的信息采集途径，缩小了企业规模上的差距，使行业市场更加活跃。 互联网在中国的发展呈迅猛之势，同时这也为互联网调查信息数据带来了极大的发展空间，近年来互联网调查在信息数据行业中所占比例迅速增加，它在未来的发展是不可估的。 网络营销、网络媒体研究也将随着互联网调查信息数据的迅猛发展而快速增长。