数据平台（数据平台公司）

本篇文章给大家谈谈数据平台，以及数据平台公司对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台的知识，其中也会对数据平台公司进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据基础平台有哪些？
• 2、数据云平台有哪些？
• 3、数据中台有什么好处？
• 4、数据科学平台有哪些？
• 5、数据中台主要实现哪些功能

大数据基础平台有哪些？

国内大数据平台有：

1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础数据平台的大型数据平台公司数据平台，被Gartner魔力象限列入名单过，它数据平台的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定数据平台的部分进行数据平台了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。

2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。

3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商，可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案，帮助企业进行数据化操作和管理。

4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台，其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。

5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品，具有无埋点数据采集技术，可通过行为数据，如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据，对用户行为数据，进行实时的分析，用于优化产品体验，实现精益化操作。

6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口，同时与MapReduce和Spark等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

数据云平台有哪些？

数据云平台：
1.
阿里云,适合中小企业;
2.
腾讯云,适合游戏客户、开发者、APP用户等;
3.
小鸟云,适合中小型及大型企业;
4.
华为云,适合政府、大中型企业、银行等大客户。

数据中台有什么好处？

数据中台定位为数据开发者提供集成的一体化的数据开发平台，数据平台通过数据资产化和数据服务化实现数据自助采集-数据治理-数据开发-数据资产-数据服务化的端到端的数据平台，帮助企业或者组织实现从更容易的管理数据，到更容易的应用数据，最后能够实现数据智能。

数据平台的好处：

1、避免数据的重复计算

2、提升数据服务力

3、提高数据共享力

4、将数据资产化管理

具体表现为：

1）提升开发效率，降低开发难度，同时覆盖所有数据加工处理的应用场景，开发效率提升2倍。

2）降低开发成本，构建数据服务对上层应用提供数据服务，通过数据服务解耦应用系统和数据开发系统，屏蔽了业务数据的变更，导致上层的数据分析失败或者异常，另外通过数据服务，将服务管理和可视化，提升服务和数据资产的复用性，开发成本降低50%。

3）构建企业自有的数据资产，通过数据平台将企业的数据治理完成之后形成数据资产，数据资产可以对上层应用提供服务，企业可以依据数据资产构建自己的应用，实现数据价值。

4）提升数据质量，通过数据管理工具达到对业务系统数据进行治理的效果，对各个业务系统形成统一的管理标准，并提供管理工具进行可视化的管理。提升管理的效果和数据质量，实现企业的数据资产化；

5）数据安全提升，通过数据安全模块的相关功能对数据进行敏感级别设定，并通过资产加密和脱敏等功能，实现企业数据安全脱敏和存储，保障企业的数据安全。

6）开发数据挖掘算法和智能预测算法，通过数据进行问题预测，从被动解决问题到提前预知问题和预防问题。从而避免业务上的重大损失。

7）通过数据平台的数据资产，数据门户，提升上层应用使用数据易用度，让数据成为像产品一样可以被业务方查看到的数据产品，同时提供可视，可以订阅，可以下载等多种使用方式。

数据科学平台有哪些？

1. kaggle

一个比较权威数据平台的全球性数据平台的数据竞赛平台，也是一个很好的技术和数据分享社区。可以找到各个领域的比赛和数据，最重要的是可以找到很多有用的经验贴和一个开源的代码，可以帮助小白前进，小编做个几个比赛，该平台对数据平台我的帮助很大，学到很多东西。该平台的比赛工作面试时认可度比较大。链接：https://www.kaggle.com

2.天池

天池是阿里云创建的数据竞赛平台，它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有，赛制持续时间较长，会有一些直播教程和专业课程，比较利于新手入门。链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

3.DataCastle

平台上多为企业的或者政府的比赛，包含数据算法各个方向，数据量方面相对天池较少，参赛人数也次之。平台上也有类似kaggle的名人堂和和数据集，平台的社区活跃度不高。链接：https://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html

4.Datafountain

DataFountain(DF)平台是CCF大数据与计算智能大赛指定的平台。CCF大数据与计算智能大赛(BigData Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)是由中国计算机学会主办的大数据及人工智能领域算法挑战及应用创新大型赛事。链接：https://www.datafountain.cn

5.科赛-Kesci

科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。平台2019年初开始转型，接的比赛项目奖金较高，一些大型比赛会有一些培训指南。链接：https://www.kesci.com

6.biendata

Biendata.com是一个人工智能竞赛学习平台，用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事，奖金较丰富。链接：https://biendata.com

7.华为云

华为云平台的比赛多是基于华为的业务，有的是直接面向校招，比赛项目较多，包含软件、AI、芯片等，奖金较多，有免费的gpu算力。链接：https://competition.huaweicloud.com/competitions

7.其它平台

百度点石：http://dianshi.bce.baidu.com/competition

JDATA：https://jdata.jd.com

京东大赛 : https://jdder.jd.com

腾讯广告算法大赛：https://algo.qq.com

爱奇艺ai竞赛平台(多为视频比赛) : http://challenge.ai.iqiyi.com

图灵联邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew

讯飞开放平台：http://challenge.xfyun.cn

Flyai:https://www.flyai.com

蚂蚁金服：https://dc.cloud.alipay.com

TinyMind: https://www.tinymind.cn/competitions/ai

拍拍贷：https://ai.ppdai.com

睡前Futurelab（只针对在校生）：https://ai.futurelab.tv/contest/all

国外医学图像相关：https://grand-challenge.org/challenges

数睿思：http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa

数愿：http://www.datadreams.org/#/raceList

数据中台主要实现哪些功能

数据中台主要实现哪些功能

数据中台主要实现帮助企业建立数据标准、促进中台组织形成、全面赋能业务，促使降本增效三种功能。

1、帮助企业建立数据标准

数据中台的建设会帮助企业建设数据标准，包括数据建设规范和数据消费规范。数据建设规范有诸如数据建模规范、数据存储规范和数据安全规范等。

这些标准都是建设数据中台时必须建立起来并依托数据中台去执行和落地的。

2、促进中台组织形成

数据中台建设将是企业宏观战略规划的一个重要部分，那么在践行数据中台建设的过程中，摆在企业第一位的问题就是如何搭建起一套能稳定护航数据中台建设及运营的数据中台班子。

数据中台这种体系化工程将横向拉通企业数据相关方，包括中台建设团队、中台运维团队、数据产品经理团队、数据资产管理团队、数据运营团队等，组成标准的企业数据委员会，从而形成企业真正的中台组织。

3、全面赋能业务，促使降本增效

通过数据中台，可以更加合理地布局团队。数据从加工生产到使用的整个时间周期将大大缩短。以中台之力拉通整合企业营销、交易、服务、库存、物流等一方数据，结合二方及三方数据，以全局视角，形成强大的数据资产。

数据中台构建的三大路径:

1、建设路径一：双中台一体化。

双中台一体化是指同时建设业务中台与数据中台。

2、建设路径二：领域数据中台。

领域数据中台的特点是有明确的领域业务导向。在此以营销领域为例，展示了消费者数据平台即CDP的功能蓝图。

3、建设路径三：全域数据中台。

集约化的建设模式，这也是数据中台一开始面世被大家所熟知和采用的建设路径。

关于数据平台和数据平台公司的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据平台公司、数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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