idc大数据公司

1、大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗？

大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。

2、【大数据整体解决方案】之亦策软件与宝信数据成功案例分享

在越来越讲究绿色环保的今天，数据也提倡高效节能，绿色数据中心是未来的一个发展目标。建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高系统的可靠性及可扩展的灵活性等效果。绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一，建立并运行一个绿色数据中心包括先进的技术和策略。

上海宝信数据中心有限公司（简称“宝信数据”），由上海宝信软件股份有限公司、上海万申信息产业股份有限公司、上海习云科技发展有限公司共同出资组建，专业从事云计算产业及数据中心的管理、运营、服务。公司战略定位是依托宝信数据中心战略发展规划，立足数据中心行业服务领域，造就具备核心竞争力的高科技企业。未来计划面向市场在云计算产业发展、数据中心服务、IDC租赁、运维管理等领域大展宏图。因此宝信数据需要一个更高效的大数据运作方式。

Ebistrategy亦策软件的技术实力和实施经验让宝信数据在经过几番选型后最终敲定合作意向。宝信数据采用的亦策商业智能软件Qlik Sense，特有的关联技术，可脱离数据仓库架构，减少预设查询路径和预设层次结构复杂且风险大的工作。能够连接到多个数据源以提供更加全面的视角，而不影响性能，不是IT专业人员也能够自动描绘和连接数据源。数据叙事功能使分析共享更加直观，能与团队分享新的发现，让高效协作变得更加简单。管理人员可以在故事和实时分析之间切换或结合，快速找到问题，减少决策延迟。

宝信数据通过亦策商业智能软件Qlik Sense的支持，在数据分析、数据可视化方面得以全面的提升，在数据采集与决策平台上更具效率。在IDC数据中心配套运营管理、节能保障等支持服务上拥有显著提升。规范并标准化运营管理体系，让软件与运维体系融于一体。为成为国际领先、国内最大的IDC 运营提供商打下坚实基础。

到2017年，我国将围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，并制定绿色数据中心相关国家标准4项及绿色数据中心建设指南。在现有绿色数据中心工作基础上，优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心，开展绿色数据中心试点创建工作。Ebistrategy亦策软件将在更广泛的行业里显现自己的价值，让数据驱动高效的运维管理。

3、北京供销大数据集团股份有限公司怎么样？

简介：北京供销大数据集团是成立于1949年的北京市供销合作总社所属企业，为市社四大经营板块（大数据产业、现代工商服务业、持有型物业经营、金融及金融衍生品）之一。集团致力于打造一流的大数据技术、建立一站式的高品质服务体系，建设覆盖全国一体化的国家级大数据中心集群，努力成为全国最大的第三方公立大数据基础平台。集团提供包括IDC、EDC、CDN、云计算及大数据管理平台等一体化一站式服务体系，进而通过引入产业孵化基地、研发中心等打造完整的数据中心产业生态链，满足客户数据存储、数据交换、数据分发、加速和数据分析等需求，服
法定代表人：肖立国
成立时间：2015-06-26
注册资本：10000万人民币
工商注册号：110108019385156
企业类型：其他股份有限公司(非上市)
公司地址：北京市海淀区中关村大街1号808室

4、网络大数据服务供应商须提供哪些资质？

，监管部门对IDC企业的管制仍然比较严格，外资企业仍然不具备申请资格，只能以中国境内设立的纯内资公司申请IDC牌照。对于开展独立地区(本省)业务的，企业只需要申请地网IDC许可证即可，如果企业是开展跨省或全国性的业务，就需要申请全网IDC许可证，不管是地网还是全网的IDC牌照，对企业的注册资金都有限制，全网的要求1000万以上，地网的要求100万以上，且公司还需要提供社保人员。

申请IDC许可证的条件是什么

(1)经营者为依法设立的独立法人公司

(2)申请全网IDC许可证的企业，要满足注册资金在1000万以上：申请地网IDC许可证的企业，注册资金要满足100万以上

(3)有与开展经营活动相适应的专业人员

(4)公司及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录

IDC许可证是对入驻企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台

注意：申请IDC经营许可证的企业不得涉及外资成分，要追溯原始股东的，一旦涉及，是不具备申请资格的

目前行业内的大数据公司基本上分为以下几类：数据采集公司。主营业务是数据采集，然后通过数据交换或应用产生营业收入，在这方面要严格遵守国家的法律法规。目前，数据采集公司多以行业数据采集为主，数据的供给对象往往是大型咨询公司或互联网公司。
数据分析公司。数据分析公司主要是对数据继续价值化加工，目前大部分此类公司都以场景分析为主。 目前从事数据分析业务的公司非常多，遍布在交通、金融、医疗、出行等领域，当然在传统领域也有大量的数据分析业务。
大数据平台建设公司。这类公司的主营业务是为企业搭建大数据平台，目前很多大数据公司都在开展此项业务。这类业务往往需要一个比较庞大的技术团队，大数据平台的建设是一个系统的过程，往往需要同时搭建物联网、云计算等相关平台

团队搭建在确定完业务方向之后，接下来就是团队搭建的任务了，不同的业务方向需要不同的技术团队。如果是从事数据采集业务，那么需要搭建的团队包括数据的采集（物联网相关）、数据整理、数据存储、数据安全等相关技术人员。
如果从事数据分析业务，那么需要搭建一个数据分析团队，数据分析团队需要的人才结构包括算法工程师、数据分析师、数据呈现工程师等相关人员，如果从事非结构化数据分析还需要大数据开发工程师。 如果从事大数据平台建设业务，那么需要搭建一个大数据平台研发团队（也可以采用已有的大数据平台，比如Hadoop、Spark等），团队不仅需要研发人员，也需要配备一个专业的运维团队

5、大数据中心建设需要具备哪些条件？

您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。

6、中国将建设哪些大数据工程

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理回和处理的数据集合。答
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

7、大数据，IDC，云计算之间有什么关系吗？

大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。