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海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）
發(fā)布時間：2023-04-08 12:46:14
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
64
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于海量大數(shù)據(jù)公司的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）.jpg)
一、大數(shù)據(jù)概念股有哪些？大數(shù)據(jù)概念上市公司名單
大數(shù)據(jù)概念股 : 就主題投資而言,"大數(shù)據(jù)"概念有望成為具有較強沖擊力的新主題,大數(shù)據(jù)概念實際上是從海量數(shù)據(jù)有效利用的角度對云計算、物聯(lián)網(wǎng)等概念的綜合,更加準確地抓住了云計算、物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì),以數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心建設與運維為主要業(yè)務的公司是最為貼切的投資標的。 "大數(shù)據(jù)"產(chǎn)業(yè)鏈條包含了從數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示等多個環(huán)節(jié)。完整的生態(tài)系統(tǒng)還應當包括大數(shù)據(jù)處理結果的應用。 "大數(shù)據(jù)"時代更多的商機來自于應用,我們認為國內(nèi)企業(yè)有機會獲得較大的發(fā)展空間。與大數(shù)據(jù)相關的投資標的有以下幾類。 第一類是與海量數(shù)據(jù)的存儲和處理相關的公司,關注拓爾思、美亞柏科、恒泰艾普、潛能恒信、天澤信息。 第二類是與數(shù)據(jù)中心建設與運營維護相關的公司,包括榮之聯(lián)、天璣科技、銀信科技。 第三類是與視頻化應用相關的公司,包括視頻監(jiān)控業(yè)務為主的海康威視、大華股份、威創(chuàng)股份、華平股份。 第四類是與智能化和人機交互概念相關的公司,關注科大訊飛、用友軟件、東方國信等。 (南方股票頻道)
二、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些
“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。
國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應用還是需要第三方公司提供服務。
越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于此，對大數(shù)據(jù)進行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?
而在這里面，最耀眼的明星當屬Hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。
隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，但是“大數(shù)據(jù)”技術還仍處于起步階段，進一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術仍舊是大數(shù)據(jù)領域的熱點。
在當前的互聯(lián)網(wǎng)領域，大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。
可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計
學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如
果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。
4. 語義引擎
非結構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。
5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
大數(shù)據(jù)的技術
數(shù)據(jù)采集： ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。
數(shù)據(jù)存?。?關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 云存儲、分布式文件存儲等。
數(shù)據(jù)處理：
自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。
統(tǒng)計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。
數(shù)據(jù)挖掘：
分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模仿真。
結果呈現(xiàn)： 云計算、標簽云、關系圖等。
大數(shù)據(jù)的處理
1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的
數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導入/預處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析
統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。
4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘
與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)
據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于
統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并
且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
三、大型數(shù)據(jù)分析公司有哪些？
“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。
越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖?，對大數(shù)據(jù)進行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?
而在這里面，最耀眼的明星當屬Hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。
隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，但是“大數(shù)據(jù)”技術還仍處于起步階段，進一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術仍舊是大數(shù)據(jù)領域的熱點。
在當前的互聯(lián)網(wǎng)領域，大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。
可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計
學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如
果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。
4. 語義引擎
非結構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。
5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
大數(shù)據(jù)的技術
數(shù)據(jù)采集： ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。
數(shù)據(jù)存?。?關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 云存儲、分布式文件存儲等。
數(shù)據(jù)處理：
自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。
統(tǒng)計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。
數(shù)據(jù)挖掘：
分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模仿真。
結果呈現(xiàn)： 云計算、標簽云、關系圖等。
大數(shù)據(jù)的處理
1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的
數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導入/預處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析
統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。
4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘
與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)
據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于
統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并
且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
四、國內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司
極其流行，同樣也是競爭力極其大的一種商業(yè)模式。雖然國內(nèi)軟件開發(fā)公司都發(fā)展壯大起來了，但是各地軟件開發(fā)公司的實力及資質(zhì)仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國內(nèi)軟件開發(fā)公司的排名匯總。
1：華盛恒輝科技有限公司
上榜理由：華盛恒輝是一家專注于高端軟件定制開發(fā)服務和高端建設的服務機構，致力于為企業(yè)提供全面、系統(tǒng)的開發(fā)制作方案。在開發(fā)、建設到運營推廣領域擁有豐富經(jīng)驗，我們通過建立對目標客戶和用戶行為的分析，整合高質(zhì)量設計和極其新技術，為您打造創(chuàng)意十足、有價值的企業(yè)品牌。
在軍工領域，合作客戶包括：中央軍委聯(lián)合參謀(原總參)、中央軍委后勤保障部(原總后)、中央軍委裝備發(fā)展部(原總裝)、裝備研究所、戰(zhàn)略支援、軍事科學院、研究所、航天科工集團、中國航天科技集團、中國船舶工業(yè)集團、中國船舶重工集團、第一研究所、訓練器材所、裝備技術研究所等單位。
在民用領域，公司大力拓展民用市場，目前合作的客戶包括中國中鐵電氣化局集團、中國鐵道科學研究院、濟南機務段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國國電集團、電力科學研究院、水利部、國家發(fā)改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。
2：五木恒潤科技有限公司
上榜理由：五木恒潤擁有員工300多人，技術人員占90%以上，是一家專業(yè)的軍工信息化建設服務單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設有股東會、董事會、監(jiān)事會、工會等上層機構，同時設置總經(jīng)理職位，由總經(jīng)理管理公司的具體事務。公司下設有研發(fā)部、質(zhì)量部、市場部、財務部、人事部等機構。公司下轄成都研發(fā)中心、西安研發(fā)中心、沈陽辦事處、天津辦事處等分支機構。
3、浪潮
浪潮集團有限公司是國家首批認定的規(guī)劃布局內(nèi)的重點軟件企業(yè)，中國著名的企業(yè)管理軟件、分行業(yè)ERP及服務供應商，在咨詢服務、IT規(guī)劃、軟件及解決方案等方面具有強大的優(yōu)勢，形成了以浪潮ERP系列產(chǎn)品PS、GS、GSP三大主要產(chǎn)品。是目前中國高端企業(yè)管理軟件領跑者、中國企業(yè)管理軟件技術領先者、中國最大的行業(yè)ERP與集團管理軟件供應商、國內(nèi)服務滿意度最高的管理軟件企業(yè)。
4、德格Dagle
德格智能SaaS軟件管理系統(tǒng)自德國工業(yè)4.0，并且結合國內(nèi)工廠行業(yè)現(xiàn)狀而打造的一款工廠智能化信息平臺管理軟件，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關系管理、BPM業(yè)務流程管理、
OMS訂單管理等四大企業(yè)業(yè)務信息系統(tǒng)，不僅滿足企業(yè)對生產(chǎn)進行簡易管理的需求，并突破局域網(wǎng)應用的局限性，同時使數(shù)據(jù)管理延伸到互聯(lián)網(wǎng)與移動商務，不論是內(nèi)部的管理應用還是外部的移動應用，都可以在智能SaaS軟件管理系統(tǒng)中進行業(yè)務流程的管控。
5、Manage
高亞的產(chǎn)品 (8Manage) 是美國經(jīng)驗中國研發(fā)的企業(yè)管理軟件，整個系統(tǒng)架構基于移動互聯(lián)網(wǎng)和一體化管理設計而成，其源代碼編寫采用的是最為廣泛應用的
Java / J2EE 開發(fā)語言，這樣的技術優(yōu)勢使 8Manage
可靈活地按需進行客制化，并且非常適用于移動互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務直通式處理，讓用戶可以隨時隨地通過手機apps進行實時溝通與交易。
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