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21世纪以来中国生态产品价值实现研究现状及发展趋势分析目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究目标及内容 (5)2. 21世纪中国生态产品价值实现研究现状 (7)2.1 研究方法与理论体系发展 (8)2.1.1 价值评价方法的演进 (10)2.1.2 生态产品服务价值分析框架 (12)2.2 研究领域与热点动态分析 (13)2.2.1 生态产品价值评估实例研究 (14)2.2.2 生态产品市场化与价格机制研究 (15)2.2.3 生态产品价值与生态保护政策研究 (17)2.3 研究成果及启示 (19)3. 中国生态产品价值实现面临的挑战和瓶颈 (20)3.1 价值评价方法的局限性 (21)3.2 生态产品市场化的难度 (23)3.3 生态产品价值与政策机制的协调性 (24)3.4 数据缺乏与方法创新不足 (26)4. 中国生态产品价值实现发展趋势 (27)4.1 研究方法和理论体系的创新 (29)4.2 技术手段的应用与推广 (30)4.3 生态产品市场化和交易体系的完善 (31)4.4 生态产品价值与绿色金融的融合发展 (33)4.5 生态产品价值与乡村振兴的结合 (34)5. 结论与展望 (36)5.1 研究结论 (37)5.2 未来研究方向 (38)1. 内容概括在全球环境日益严重和资源消耗不断的背景下，21世纪以来，中国不断加强对生态文明建设的重视，生态产品价值实现成为了一个重要的研究领域。
生态产品价值实现是指通过市场机制和经济手段，有效地将生态系统中产生的经济价值和社会价值转化为现实，这对于促进绿色发展、推动可持续发展具有重要意义。
本报告将对中国生态产品价值实现的现状进行分析，并提出发展趋势的预测。
中国在此领域的研究起步较晚，但在国家政策的大力推动下，生态产品价值实现的研究已取得显著进展。
研究者们从理论和实践两个层面对生态产品价值进行了深入探讨。
大数据及其成因涂子沛（上海承泰信息技术有限公司） 摘要：大数据的成因源于信息技术的发展。
回顾半个多世纪人类信息社会的历史，１９６６年摩尔定律的提出，使晶体管越做越小、成本越来越低，为大数据现象的形成奠定了物理基础，这相当于铸器，人类有能力制造巨鼎盛载海量的数据；１９８９年数据挖掘技术的产生，让大数据实现了“大价值”；２００４年出现的社交媒体，则把全世界每个人都转变成了潜在的数据生成器，向摩尔定律铸成的巨鼎当中贡献数据，这是“大容量”形成的主要原因。
本文通过分析大数据的静态的概念和动态的成因，使人们更清楚地理解大数据的特点。
关键词：大数据成因，摩尔定律，数据挖掘，社交媒体作者简介：涂子沛，上海承泰信息技术有限公司首席数据科学家。
研究方向为信息技术的发展、应用及对当前政治、经济和文化生活的影响。
传统意义上的“数据”，是指“有根据的数字”，数字之所以产生，是因为人类在实践中发现，仅仅用语言、文字和图形来描述这个世界是不精确的，也是远远不够的。
例如，有人问“姚明多高？”，如果回答说“很高”、“非常高”、“最高”，别人听了，只能得到一个抽象的印象。
但如果回答“２．２６米”，就一清二楚。
除了描述世界，数据还是我们改造世界的重要工具，人类的一切生产、交换活动，可以说都是以数据为基础展开的，例如度量衡、货币，其背后都是数据，它们的发明和出现，都极大地推动了人类文明的进步。
一、大数据现象的成因源于信息技术的发展数据最早的来源，是测量，所谓“有根据的数字”，是指数据对客观世界测量结果的记录，而不是随意产生的。
测量，是从古至今科学研究最主要的手段，可以说，没有测量，就没有科学，也可以说，一切科学的本质都是测量，就此而言，数据之于科学的重要性，就像语言之于文学，音符之于音乐，色彩、形状之于美术一样，离开数据，就没有科学可言。
除了测量，新的数据还可以由老数据经计算衍生而来，测量和计算，都是人为的，也就是说，世上本没有数，一切数据都是人为的产物。
大数据时代下企业营运能力分析以YB药业为例一、本文概述随着科技的飞速发展，大数据时代的到来，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
在医药行业中，大数据技术的应用更是成为推动企业发展的重要力量。
本文旨在探讨大数据时代下企业营运能力的分析，并以YB药业为例，深入研究其如何利用大数据技术提升营运效率、优化资源配置、增强市场竞争力等方面的问题。
本文将简要介绍大数据时代的背景和特点，阐述大数据在医药行业中的应用及其对企业营运能力的影响。
接着，通过对YB药业的案例分析，详细探讨其在大数据时代下的营运策略、管理模式以及技术创新等方面的做法和成效。
在此基础上，本文将进一步分析YB药业在大数据应用过程中遇到的挑战和问题，并提出相应的解决方案和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解大数据在医药行业中的应用及其对企业营运能力的影响，同时也为其他企业在大数据时代下的营运管理提供了有益的参考和借鉴。
通过对YB药业的案例研究，本文旨在为企业决策者和管理者提供决策支持和理论指导，推动医药行业的持续发展和创新。
二、大数据时代概述随着科技的飞速进步和互联网的广泛普及，人类社会已经步入了大数据时代。
大数据，通常指的是无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它具有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快等四大特征。
在大数据时代，数据的产生、收集、存储、分析和应用都发生了革命性的变化，为企业决策提供了前所未有的机遇和挑战。
大数据时代的来临，使得企业能够以前所未有的方式获取和利用信息。
通过收集和分析海量数据，企业可以洞察市场趋势，精准把握消费者需求，优化产品设计和生产流程，提高运营效率。
同时，大数据也为企业带来了诸多挑战，如数据的安全性和隐私保护问题、数据处理的复杂性和成本问题等。
在大数据时代，数据已经成为企业的重要资产，甚至被认为是新的石油和黄金。
因此，如何有效地管理和利用大数据，已经成为企业竞争力的关键。
内容简介本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。
详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。
最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。
图书在版编目（CIP）数据数据驱动：从方法到实践/桑文锋著.—北京：电子工业出版社，2018.3ISBN 978-7-121-33451-1Ⅰ.①数…Ⅱ.①桑…Ⅲ.①数据处理-研究Ⅳ.①TP274中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第002302号策划编辑：符隆美责任编辑：张春雨印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036开本：720×1000 1/16 印张：13.5 字数：260千字版次：2018年3月第1版印次：2018年3月第1次印刷定价：49.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。
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文锋分享了他在商业数据的真知灼见，不盲目舶来，他明确地知道哪些理论在国内是行不通的，并传递出更本土化的理论。
本书的结构和内容都经过了反复打磨，无论是从技术严谨性，还是从内容的实用性上看，都堪称互联网商业数据的可贵佳作。
中国人口·资源与环境 2024 年 第34 卷 第2 期CHINA POPULATION ， RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.34 No.22024锂产业链贸易网络结构韧性的演化与评估左芝鲤1，成金华2，郭海湘2，詹成2（1.成都理工大学管理科学学院，四川 成都 610059； 2.中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 430074）随着全球进入第四次工业革命和第六次科技革命叠加的新时期，新能源汽车、风力发电、太阳能光伏、人工智能、量子通信等战略性新兴产业快速发展，带动了锂、钴、镍、稀土、铂族金属等诸多矿产资源新的需求［1］。
低碳经济的推动，锂已成为能源革命的驱动力、国际社会共谋生态文明建设的重要选择，同时也是实现碳中和的重要力量［2］。
当前，世界正处于风险突发、易发、频发时期，各类“黑天鹅”事件给国际秩序带来巨大挑战，突发公共卫生事件、地域冲突、大国博弈、极端天气等对各国的资源供给造成了直接或间接的影响。
面对复杂的国际格局和竞争环境，全球开始关注资源韧性，并将韧性理念纳入风险管理策略之中。
根据资源依赖理论，国家之间有着密切的贸易关系，这些复杂的贸易联结形成了网络结构，国际贸易解决了矿产资源供需不平衡的问题，促进了国家间的相互交流，保障了国内经济发展［3］。
其中，网络结构是决定复杂网络抑制和消除风险传播的关键。
鉴于此，探究全球锂产业链贸易网络结构韧性演化将为优化产业链战略布局、提高产业链安全性提供决策依据。
1 文献综述韧性（Resilience ）来自拉丁语“resilio ”，其本义为“恢复到原始状态”。
韧性的概念最初来自机械学，表示外力作用下材料抗压和恢复的能力。
韧性的研究视角经历了从“工程韧性”到“生态韧性”再到“社会-生态系统韧性”（即“演化韧性”）的转变［4］。
随着韧性概念受到生态学和环境科学领域学者的广泛关注，其概念内涵相较于传统的工程韧性得到了深化与外延，所谓的系统只存在一个平衡状态的想法被突破［5］。
ESG理念赋能新质生产力：内在逻辑、关键主体、指标体系与提升路径目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 文献综述 (4)1.3 研究方法与数据来源 (7)1.4 论文结构安排 (8)二、ESG理念的内在逻辑 (9)2.1 ESG概念的起源与发展 (11)2.2 ESG理念的核心要素 (12)2.3 ESG理念与新质生产力的关系 (13)2.4 ESG理念赋能新质生产力的理论框架 (14)三、关键主体分析 (16)四、指标体系构建 (18)4.1 指标体系构建原则 (19)4.2 经济效益指标 (20)4.3 环境效益指标 (21)4.4 社会效益指标 (22)4.5 综合评价指标 (23)五、ESG理念赋能新质生产力的提升路径 (24)5.1 企业内部提升路径 (25)5.2 产业链协同提升路径 (27)5.3 区域集群发展提升路径 (27)5.4 政策引导与支持提升路径 (28)六、案例分析 (30)6.1 国内外成功案例概述 (31)6.2 案例深入剖析 (32)6.3 对比分析与启示 (35)七、结论与建议 (36)7.1 研究结论 (38)7.2 对企业的建议 (39)7.3 对政府的建议 (40)7.4 对社会组织的建议 (42)7.5 研究局限与未来展望 (42)一、内容综述ESG理念作为一种新兴的可持续发展理念，逐渐受到全球范围内的企业、政府和投资者的关注。
ESG(环境、社会和治理)理念强调企业在追求经济利益的同时，应关注环境保护、社会责任和公司治理等方面的问题，以实现可持续发展。
本文旨在探讨ESG理念如何赋能新质生产力，以及其内在逻辑、关键主体、指标体系与提升路径。
本文将分析ESG理念的内在逻辑。
ESG理念的核心是企业在追求经济利益的过程中，应兼顾环境、社会和治理三个方面的因素。
这种理念要求企业在生产经营活动中，充分考虑环境对产品和服务的影响，关注员工福利和社会公益事业，以及建立健全的公司治理结构。
• 1.第一个提出大数据概念的公司是（）。
（单选题1分）得分：1分o A.脸谱公司o B.谷歌公司o C.麦肯锡公司o D.微软公司• 2.依据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分o A.个人要把数据当做自己的遗产o B.数据垃圾对商业公司是一个挑战o C.国家要制定合适的法律来规范数据遗产继承的问题o D.中国社会不会面临数据遗产问题• 3.科学范式的发展路径：从视察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（）时期。
（单选题1分）得分：0分o A.数据计算o B.理论科技o C.数据科学o D.数据推导• 4.2024年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。
（单选题1分）得分：1分o A.5万o B.10万o C.3万o D.20万• 5.2024年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。
（单选题1分）得分：1分o A.14万o B.24万o C.34万o D.4万• 6.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（单选题1分）得分：1分o A.大数据的运用有利于走群众路途o B.大数据的运用能够加强交通管理o C.大数据的运用能够维护社会治安o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用•7.依据涂子沛先生所讲，社交媒体是在哪一年出现的？（单选题1分）得分：1分o A.1965年o B.1989年o C.2024年o D.1988年•8.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。
（单选题1分）得分：1分o A.感测技术o B.通信技术o C.计算机技术o D.微电子技术•9.医疗健康数据的基本状况不包括以下哪项？（单选题1分）得分：1分o A.个人健康管理数据o B.诊疗数据o C.公共平安数据o D.健康档案数据•10.2024年，阿里平台完成农产品销售（）元。
（单选题1分）得分：1分o A.283亿o B.383亿o C.183亿o D.483亿•11.依据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分o A.高德地图导航有躲避拥堵功能o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势改变模型o C.多维分析统计用户出行规律o D.补充与完善路网属性•12.依据周琦老师所讲，高德早在（）就起先投入资源来做全国交通信息的采集和发布。
企业生态系统的构建和管理一、企业生态系统的概念随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业开始关注企业生态系统的概念。
传统的企业管理模式已经不能满足现代企业的需要，而企业生态系统提供了一个新的管理模式，通过建立企业与环境的互动关系，实现企业健康可持续发展。
企业生态系统是指企业与其生态系统内的各个组成部分之间的相互关系。
企业可以通过建立良好的生态系统来实现资源的优化利用、协同作用以及价值创新。
一个良好的企业生态系统需要包括企业本身、供应商、客户、竞争对手、政府等多方参与，通过这些参与者之间的相互协作，才能实现企业的可持续发展。
二、企业生态系统的构建企业生态系统的构建需要从多个方面入手，包括企业战略、组织架构、管理流程、信息系统、人力资源等多个方面。
下面分别介绍一下这些方面的内容。
（一）企业战略企业生态系统的构建需要有一个清晰的战略目标，这可以帮助企业确定与供应商、客户、竞争对手等各种参与方合作的方向和方式，进而构建一个有利于企业发展的生态系统。
（二）组织架构企业生态系统是一个复杂的系统，需要合理的组织架构来确保各个参与方之间的互动协调。
企业需要建立一套有效的组织机制和协作流程，为生态系统中的各方合作提供支持和保障。
（三）管理流程企业生态系统也需要一套科学的管理流程来推进各项工作，包括品牌营销、供应链管理、客户服务等方面。
这些管理流程需要能够与生态系统中各个参与方进行无缝对接，从而实现各方之间的协同作用。
（四）信息系统现代企业需要建立高效的信息系统，帮助企业实现生态系统的有效管理。
这些信息系统应该能够支持企业与各个参与方之间的信息交换，为企业的生态系统提供良好的信息基础。
（五）人力资源企业生态系统的构建和管理需要有一个专业的团队来支持。
企业需要招聘适合生态系统工作的专业人才，并对其进行培训和管理，从而确保团队能够有效地推动企业的生态系统建设。
三、企业生态系统的管理企业生态系统的管理是一个复杂的工作，需要企业从战略、流程、人力资源等多个方面入手，进行系统性的管理。
《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的重要资源。
大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术，其重要性日益凸显。
在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。
大数据处理技术概述部分，主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。
大数据概念：大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。
这些数据集规模巨大，处理和分析难度大，但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。
大数据特征：大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及，大数据的类型和规模不断扩展，处理速度要求也越来越高。
大数据处理技术演进：大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。
随着技术的发展，大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。
企业商业生态系统演化中价值共创研究——数字化赋能视角企业商业生态系统演化中价值共创研究——数字化赋能视角随着互联网技术的飞速发展和数字化浪潮的席卷，企业商业生态系统正处于全新的演化阶段。
在这个新时代的商业环境下，传统的商业模式正在被打破，企业需要转变思维方式和经营理念，通过与众多生态伙伴的合作与共创，实现更高级别的价值创造。
本文将从数字化赋能视角探讨企业商业生态系统的演化及如何实现价值共创。
一、企业商业生态系统的演化传统的企业商业模式强调竞争和独立经营，企业之间的合作通常是有限的。
然而，随着信息技术的发展和市场环境的变化，企业所面临的挑战和机遇也在不断增加。
在这样的大背景下，企业商业生态系统开始出现演化的趋势。
以数字化赋能视角来看，企业商业生态系统的演化可以分为以下几个阶段：1. 第一阶段：竞争和合作并存（Competition and Coexistence）在这个阶段，企业之间仍然保持较为独立的经营模式，竞争是主要的关系。
企业之间的合作主要以合作伙伴或委外形式存在，合作程度较低。
2. 第二阶段：合作为主（Cooperation-Oriented）随着市场环境的变化和全球化的趋势，企业开始认识到合作的重要性。
合作伙伴关系逐渐被建立起来，企业之间的相互依赖性增加。
合作伙伴在资源、技术和市场等方面的互补，使得企业能够在更大范围内共同创造价值。
3. 第三阶段：价值共创（Value Co-creation）在数字化赋能的影响下，企业商业生态系统进入到了价值共创的阶段。
价值共创强调多方参与，企业与合作伙伴、客户以及其他利益相关者共同参与创造价值，实现共赢的目标。
数字化技术的进步使得信息流动更加便捷，企业能够更好地捕捉市场需求，提供个性化服务，并与合作伙伴实现紧密的协作。
二、实现价值共创的关键因素1. 开放性（Openness）企业要实现价值共创，必须具备开放的思维和态度。
企业需要主动与合作伙伴建立合作关系，共享资源和信息，并且愿意承担一定的风险。
《变革与重建：数智化加速下的产业与社会》阅读记录1. 内容简述在当前数智化加速发展的背景下，《变革与重建：数智化加速下的产业与社会》一书为我们深入探讨了产业与社会所经历的广泛而深刻的变化。
本书主旨在于揭示数字化、智能化技术对产业格局和社会结构的影响，以及在这种变革下，如何适应并引领未来的发展趋势。
书中首先概述了数智化的概念及其发展趋势，让读者对数字化和智能化有一个清晰的认识。
通过对各个产业领域的细致分析，展示了数智化如何改变产业生态，提高生产效率，促进产业升级。
书中也强调了数智化对社会的影响，包括就业形态、教育、生活方式等方面的变革。
数智化已成为当今社会发展的核心驱动力，对产业和社会产生了深刻影响。
数智化加速了产业的转型升级，推动了新兴产业的发展，如人工智能、大数据、云计算等。
数智化对社会结构、就业形态、教育等方面产生了重要影响，需要我们重新思考和定位。
在数智化变革的过程中，也面临着数据安全、隐私保护等挑战，需要我们在发展中寻求解决方案。
本书的内容不仅涵盖了广泛的领域，还深入探讨了数智化变革的深层次影响，为我们理解当前社会发展提供了重要的参考。
1.1 背景介绍随着科技的飞速发展，数字化和智能化已经渗透到我们生活的方方面面，正在重塑我们的经济、社会和文化环境。
本书正是在这样的背景下诞生，旨在探讨数智化加速对产业和社会的影响，以及我们如何应对这一挑战与机遇。
在这个数字化的时代，数据成为新的生产要素，算法成为新的决策工具，信息系统成为新的基础设施。
数智化不仅改变了企业的运营方式，也改变了政府的治理方式，还改变了个人的消费习惯和生活方式。
它正在引发一场广泛而深刻的社会变革。
数智化的快速发展也带来了一系列问题和挑战，如数据安全、隐私保护、数字鸿沟等。
这些问题需要我们共同面对，通过制定相应的政策和措施来加以解决。
在这样的背景下，我们需要更加深入地了解数智化的发展趋势，分析其对产业和社会的影响，以便更好地把握未来的发展方向。
大数据生态系统科学图谱组成及生态发展（一）大数据的生态发展在喜新厌旧的技术初创企业界，已有3年历史“大数据”听起来似乎已经过气了。
虽然Hadoop在2006年已经出来，但“大数据”这个概念大概是在2011到2014年左右才真正火起来的。
也就是在这段时间里，至少是在媒体或者专家眼里，“大数据”成为了新的“金子”或者“石油”。
然而，至少在我跟业界人士交谈中，大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。
2015年可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣，开始沉迷于AI以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。
图6.1：2016年大数据版图抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的“大数据版图”已经进入第4个年头了，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。
大数据有趣的一点在于，它不再像当初经历过那样有可能成为炒作的题材了。
经过炒作周期后仍能引起广泛兴趣的产品和服务往往那些大家能够接触、可以感知，或者与大众相关联的：比如移动应用、社交网络、可穿戴、虚拟现实等。
但大数据基本上就是管道设施的一种。
当然，大数据为许多消费者或商业用户体验提供了动力，但它的核心是企业技术：数据库、分析等，这些东西都是在后端运行的，没几个人能看得见。
就像在那个世界工作的任何人都知道那样，用一个晚上的时间就想适应企业端的新技术是不可能的。
大数据现象在早期主要是受到了与一批骨干互联网公司的共生关系的推动，这些公司既是核心大数据技术的重度用户，同时也是这些技术的创造者。
这些公司突然间面对着规模前所未有的庞大数据时，由于本身缺乏传统的(昂贵的)基础设施，也没有办法招募到一些最好的工程师，所以只好自己动手来开发所需的技术。
后来随着开源运动的迅速发展，一大批此类新技术开始共享到更广的范围。
然后，一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。
其他的一些“数字原生”公司，包括崭露头角的独角兽公司，也开始面临着互联网大公司的类似需求，由于它们自身也没有传统的基础设施，所以自然就成为了那些大数据技术的早期采用者。
