idc大數據公司

1、大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

2、【大數據整體解決方案】之亦策軟體與寶信數據成功案例分享

在越來越講究綠色環保的今天，數據也提倡高效節能，綠色數據中心是未來的一個發展目標。建設綠色數據中心，可以達到節省運維成本、提高數據中心容量、提高系統的可靠性及可擴展的靈活性等效果。綠色數據中心是新一代數據中心發展的重要方向之一，建立並運行一個綠色數據中心包括先進的技術和策略。

上海寶信數據中心有限公司（簡稱「寶信數據」），由上海寶信軟體股份有限公司、上海萬申信息產業股份有限公司、上海習雲科技發展有限公司共同出資組建，專業從事雲計算產業及數據中心的管理、運營、服務。公司戰略定位是依託寶信數據中心戰略發展規劃，立足數據中心行業服務領域，造就具備核心競爭力的高科技企業。未來計劃面向市場在雲計算產業發展、數據中心服務、IDC租賃、運維管理等領域大展宏圖。因此寶信數據需要一個更高效的大數據運作方式。

Ebistrategy亦策軟體的技術實力和實施經驗讓寶信數據在經過幾番選型後最終敲定合作意向。寶信數據採用的亦策商業智能軟體Qlik Sense，特有的關聯技術，可脫離數據倉庫架構，減少預設查詢路徑和預設層次結構復雜且風險大的工作。能夠連接到多個數據源以提供更加全面的視角，而不影響性能，不是IT專業人員也能夠自動描繪和連接數據源。數據敘事功能使分析共享更加直觀，能與團隊分享新的發現，讓高效協作變得更加簡單。管理人員可以在故事和實時分析之間切換或結合，快速找到問題，減少決策延遲。

寶信數據通過亦策商業智能軟體Qlik Sense的支持，在數據分析、數據可視化方面得以全面的提升，在數據採集與決策平台上更具效率。在IDC數據中心配套運營管理、節能保障等支持服務上擁有顯著提升。規范並標准化運營管理體系，讓軟體與運維體系融於一體。為成為國際領先、國內最大的IDC 運營提供商打下堅實基礎。

到2017年，我國將圍繞重點領域創建百個綠色數據中心試點，並制定綠色數據中心相關國家標准4項及綠色數據中心建設指南。在現有綠色數據中心工作基礎上，優先在生產製造、能源、電信、互聯網、公共機構、金融等重點應用領域選擇一批代表性強、工作基礎好、管理水平高的數據中心，開展綠色數據中心試點創建工作。Ebistrategy亦策軟體將在更廣泛的行業里顯現自己的價值，讓數據驅動高效的運維管理。

3、北京供銷大數據集團股份有限公司怎麼樣？

簡介：北京供銷大數據集團是成立於1949年的北京市供銷合作總社所屬企業，為市社四大經營板塊（大數據產業、現代工商服務業、持有型物業經營、金融及金融衍生品）之一。集團致力於打造一流的大數據技術、建立一站式的高品質服務體系，建設覆蓋全國一體化的國家級大數據中心集群，努力成為全國最大的第三方公立大數據基礎平台。集團提供包括IDC、EDC、CDN、雲計算及大數據管理平台等一體化一站式服務體系，進而通過引入產業孵化基地、研發中心等打造完整的數據中心產業生態鏈，滿足客戶數據存儲、數據交換、數據分發、加速和數據分析等需求，服
法定代表人：肖立國
成立時間：2015-06-26
注冊資本：10000萬人民幣
工商注冊號：110108019385156
企業類型：其他股份有限公司(非上市)
公司地址：北京市海淀區中關村大街1號808室

4、網路大數據服務供應商須提供哪些資質？

，監管部門對IDC企業的管制仍然比較嚴格，外資企業仍然不具備申請資格，只能以中國境內設立的純內資公司申請IDC牌照。對於開展獨立地區(本省)業務的，企業只需要申請地網IDC許可證即可，如果企業是開展跨省或全國性的業務，就需要申請全網IDC許可證，不管是地網還是全網的IDC牌照，對企業的注冊資金都有限制，全網的要求1000萬以上，地網的要求100萬以上，且公司還需要提供社保人員。

申請IDC許可證的條件是什麼

(1)經營者為依法設立的獨立法人公司

(2)申請全網IDC許可證的企業，要滿足注冊資金在1000萬以上：申請地網IDC許可證的企業，注冊資金要滿足100萬以上

(3)有與開展經營活動相適應的專業人員

(4)公司及其主要出資者和主要經營管理人員三年內無違反電信監督管理制度的違法記錄

IDC許可證是對入駐企業、商戶或網站伺服器群託管的場所;是各種模式電子商務賴以安全運作的基礎設施，也是支持企業及其商業聯盟(其分銷商、供應商、客戶等)實施價值鏈管理的平台

注意：申請IDC經營許可證的企業不得涉及外資成分，要追溯原始股東的，一旦涉及，是不具備申請資格的

目前行業內的大數據公司基本上分為以下幾類：數據採集公司。主營業務是數據採集，然後通過數據交換或應用產生營業收入，在這方面要嚴格遵守國家的法律法規。目前，數據採集公司多以行業數據採集為主，數據的供給對象往往是大型咨詢公司或互聯網公司。
數據分析公司。數據分析公司主要是對數據繼續價值化加工，目前大部分此類公司都以場景分析為主。 目前從事數據分析業務的公司非常多，遍布在交通、金融、醫療、出行等領域，當然在傳統領域也有大量的數據分析業務。
大數據平台建設公司。這類公司的主營業務是為企業搭建大數據平台，目前很多大數據公司都在開展此項業務。這類業務往往需要一個比較龐大的技術團隊，大數據平台的建設是一個系統的過程，往往需要同時搭建物聯網、雲計算等相關平台

團隊搭建在確定完業務方向之後，接下來就是團隊搭建的任務了，不同的業務方向需要不同的技術團隊。如果是從事數據採集業務，那麼需要搭建的團隊包括數據的採集（物聯網相關）、數據整理、數據存儲、數據安全等相關技術人員。
如果從事數據分析業務，那麼需要搭建一個數據分析團隊，數據分析團隊需要的人才結構包括演算法工程師、數據分析師、數據呈現工程師等相關人員，如果從事非結構化數據分析還需要大數據開發工程師。 如果從事大數據平台建設業務，那麼需要搭建一個大數據平台研發團隊（也可以採用已有的大數據平台，比如Hadoop、Spark等），團隊不僅需要研發人員，也需要配備一個專業的運維團隊

5、大數據中心建設需要具備哪些條件？

您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到2013年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。

6、中國將建設哪些大數據工程

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理回和處理的數據集合。答
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

7、大數據，IDC，雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。