帮助人们释放蕴藏在当今各种数据流中的价值，客户仅需提出问题，然后立即获得答案, 并最快的速度做出正确反应
关于云粒数据 About Us
云粒数据科技（上海）有限公司是一家拥有着良好的大数据产业基础，完善的新型产业链，跨多行进行大数据交易，数据共享普及的互联网+大数据创业公司。我们走在了全国大数据创业公司的前列，整合互联网信息，响应着政府的新型互联网+发展政策，顺应大数据时代的发展潮流，充分发展网络公共服务的能力，形成完整的云服务产业链，涵盖云计算应用各大领域。漫步云端，一场由“云”，由“云粒”带来的，兼具产业要求和互联网优势的“云”服务革命正在发生。
让我们帮您挖掘 数据中 的财富
我们理解大数据 We Understand Data
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”，我们所从事的就是这样的使数字信息实现实质增值的工作。
大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家GDP的绝大部分份额。
中国的大数据市场正式起步于2009年，经过近几年的发展磨砺，目前已经进入高速发展期。随着十三五规划将大数据上升至国家战略层面，未来市场空间巨大。2015年，我国的大数据产业市场规模已达1105.6亿元，较2014年增长44.15%，其中大数据基础设施建设、大数据软件和大数据应用分别占比64.53%、25.47%和10%。预计到2018年，中国大数据产业市场规模将达4163亿元，其中大数据基础设施建设占比将降至45%，大数据应用的市场规模占比将提升至27%，未来仍将提高。
“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 “大数据”首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
“大数据”的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的”4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，”大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理
第二，数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
第三，价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
第四，响应速度快，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
我们做什么? What do we do?
快速轻松地扩大或缩小规模，以满足您需求
准确有效地帮您收集数据
通过不同的分析方法，步骤和工具，让数据自己说话
通过对数据的分析，和加工，将数据转换为对您有用的信息
通过数据分析，将为您提供解决方案
我们根据您的需求，帮您实现大数据工具的开发
应用领域 Who’s using it？
工业大数据已经成为当前制造业转型升级的关键，例如在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在我国，《中国制造2025》提出，加快推动云计算、大数据等新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。同时，我国也已经建立了中国工业大数据创新发展联盟，推进工业与信息化深度融合及工业互联网与大数据的发展。相信在新的一年里，在政府、产业机构、企业等各方的合力推动下，我国工业大数据将获得快速的发展，成为支撑中国制造业转型升级的强力引擎。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。
我们可以通过大数据的分析，对临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验、个性化治疗等各方面进行分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进，对大众来说也可以尽早地进行疾病预防和治疗，更好地改善医疗过程的繁琐环节，改善医疗效果。
对电力产业而言，大数据是电力企业深化应用、提升应用层次、强化集团企业管控的有力技术手段。随着电力企业各类IT系统对业务流程的基本覆盖，采集到的数据量迅速增长。电力行业面临的问题不仅仅是收集和存储数据，而是围绕数据采用相应的定量和统计信息，挖掘更加有价值的信息。利用大数据可对业务进行分析，加工成有用的数据，进而全面掌控企业业务。如国网信通公司在北京亦庄的数据中心里，就设有10200个传感器，它们及时采集数据，存储到云并进行分析和利用。
对石油行业来说，大数据应用是石油行业信息化深入、IT与业务深度融合的必然，在我国石油石化行业应用的前景将越来越广阔。随着石油储备的逐步减少，石油石化行业产业链中的勘探、开发难度日益增大，信息化的成熟度已经成为影响行业增长幅度的首要因素。
通信大数据精准营销应用将分享程序化广告市场10%左右的收益（包括数据变现和运营商独立或合作运营）。
比如，通信大数据在地理洞察领域的应用可以包括：景区客源监测与分析、商铺选址、智慧城市（城市规划、交通出行等）、住宿餐饮等商家营销等。通信大数据具有独特优势，将会成为位置服务数据源的重要补充，预计可以分享位置服务市场3%左右的收益。假设业务初期占有率略低，预计2016年中国通信大数据地理洞察类应用市场规模将达5亿元，2018年将达35亿元。
中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首当其冲的就是传统线下零售业。
传统零售业拥有海量数据。每天，每笔交易、每个订单、每次促销、都会产生无数的数据。一个值得关注的现状是，目前大部分的企业还没有将这个数据利用起来。这些数据的整合和解读将是企业无形的资产，并成为企业最大的优势，帮助传统零售企业在瞬息万变的互联网市场迅速抢占一席之地。
大数据推动着对零售业务的升级转型。企业可以通过对海量数据的整合和解读更好地了解和预测消费者行为，掌握消费者偏好和需求甚至终生客户价值，以便把握住全新的促销机会，为他们提供更多个性化的产品和服务。通过融合多方数据，零售商为消费者提供创新的购物体验，促进消费者的品牌忠诚度和重复购买，也可以进一步实现零售商的利润和市场份额的增长。
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