立即添加到您的投资组合中的 4 只顶级大数据股票
快速阅读: 据《扎克斯》称，大数据涵盖海量复杂信息，包括社交媒体、商业交易等。企业利用AI和机器学习分析趋势，提升决策。英伟达、赛富时、帕兰蒂尔科技和穆迪在大数据领域表现出色，分别在GPU技术、AI驱动的CRM、AI平台和风险评估方面取得显著进展。这些公司预计将继续引领行业发展。
大数据指的是每天从各种来源生成的海量且复杂的信息，包括社交媒体、商业交易、传感器和在线搜索。这些数据可以是结构化的（在数据库中组织），也可以是非结构化的（如电子邮件、视频和图片），或者是半结构化的（两者混合）。公司利用大数据来分析趋势、做出预测，并使用人工智能（AI）和机器学习等先进技术增强决策。要全面理解大数据及其影响，必须考虑定义它的六个关键因素，即所谓的“六大V”。体量指的是每天产生的大量数据，例如社交媒体帖子和在线购买。速度是指数据生成和处理的速度，使企业能够实时作出反应，就像谷歌搜索结果瞬间出现一样。多样性强调了数据的不同格式，从结构化的电子表格到非结构化的视频和文本。价值在于提取有意义的见解以支持更好的业务决策，从而帮助业务决策更加明智。变异性指数据模式随时间的变化，如不断变化的社交媒体趋势。最后，真实性确保数据的准确性和可靠性，防止错误信息导致不良决策。这六大V帮助企业更高效地处理和分析数据，从而实现更智能的战略和创新。有了这些基础要素，大数据行业正准备迎来显著增长。随着技术的发展，各行各业对强大的数据分析解决方案的需求正在激增，从医疗保健和金融到零售和制造业。根据 MarketsandMarkets 的报告，全球大数据市场预计到2028年将达到4012亿美元。这种需求的增长让科技公司在开发和利用大数据潜力所需的工具和基础设施方面获得了显著优势。例如，英伟达（NVIDIA）通过先进的芯片为大数据提供动力，而赛富时（Salesforce）则将原始数据转化为洞察，帮助企业更好地理解和满足客户需求。甚至字母表（Alphabet）和苹果（Apple）也依赖大数据来提升用户体验并简化业务运营。
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英伟达自2006年推出CUDA编程模型以来，在大数据革命中经历了显著的演变。CUDA解锁了GPU的并行处理能力，用于各种数据密集型任务，为英伟达在大数据领域的增长奠定了基础。这一突破使得研究人员和公司能够利用英伟达的GPU超越游戏领域，特别是在人工智能模型训练和科学计算等领域。2012年，英伟达的GPU为AlexNet神经网络提供了动力，赢得了ImageNet竞赛，标志着人工智能发展的一个关键时刻。这一事件突显了英伟达硬件在处理大规模数据集方面的能力，帮助大数据应用在医疗保健、汽车和金融等行业。多年来，英伟达不断改进其数据中心产品，于2017年推出了Tensor Core GPU，并于2020年收购了Mellanox以提高高性能网络能力。到2023年，英伟达推出了DGX Cloud，这是一个AI训练即服务平台，进一步巩固了其在大数据和AI基础设施中的角色。其GPU已成为训练现代AI模型的关键，应用范围从推荐系统到生成式AI内容创作。展望2025年，持有Zacks评级#2（买入）的英伟达预计将继续对其AI优化的数据中心解决方案保持强劲需求，特别是随着新Blackwell架构的引入。你可以查看今天的Zacks#1评级股票完整列表。
赛富时（Salesforce）大约在2016年开始以变革性的方式利用大数据，当时企业越来越需要实时客户洞察。随着数据生成量的激增，传统的客户关系管理（CRM）解决方案变得不足，促使赛富时扩展其AI和分析能力。2016年推出的Einstein AI标志着一个重要里程碑，使公司能够分析大量客户数据以获得预测性洞察。多年来，赛富时从一个基于云的CRM平台演变为一个全面的AI驱动的企业解决方案，将大数据整合到销售、营销和客户服务操作中。到2024年，赛富时已全面拥抱AI驱动的自动化，利用其广泛的数据云每周处理数万亿次Einstein交易。公司的最新创新Agentforce代表了一个重大进展，允许企业部署能够自主处理客户互动、销售流程和营销活动的AI代理。这种向数字劳动力的转变使其成为企业在数据驱动经济中不可或缺的平台。赛富时预计2025年将继续增长AI驱动的自动化，Agentforce将在重塑客户互动中发挥核心作用。公司预计AI代理将处理大量服务请求，减少人力负担，同时提高响应时间和客户满意度。此外，赛富时正在准备推出Agentforce 2.0，预计将为AI驱动的过程带来更大的准确性和效率。随着企业越来越多地采用AI驱动的解决方案，排名第2的公司将自己定位为企业AI的领导者，推动各行业的数字化转型。
帕兰蒂尔科技（Palantir Technologies）自2010年起就开始利用大数据革命，当时其Gotham平台成为情报机构处理大规模复杂数据集的重要工具。多年来，该公司超越政府合同，推出了Foundry平台，旨在帮助商业企业整合、分析和从大量数据中获取洞察。这一转变使帕兰蒂尔科技能够抓住日益增长的数据驱动决策需求，尤其是在金融、医疗保健和制造业等行业，其中实时分析变得至关重要。到2020年代初，帕兰蒂尔科技已经全面拥抱AI和机器学习作为其平台的关键组成部分。将AI整合到其Foundry和Gotham平台中，以及Apollo的引入，使其在运营智能领域处于领先地位。2023年，帕兰蒂尔科技推出了人工智能平台（AIP），进一步增强了其使用先进AI模型处理大量数据的能力。这一演变使组织能够自动化工作流程、预测结果并优化复杂操作，强化了帕兰蒂尔科技在AI驱动的大数据领域的角色。到2024年，由于AI在企业和政府中的广泛应用，帕兰蒂尔科技的增长显著加速。公司报告了创纪录的收入和客户扩展，其AI驱动的解决方案在多个领域推动了效率提升。企业和政府机构寻求帕兰蒂尔科技的平台以利用AI的力量进行数据处理、自动化和战略决策。持有Zacks评级#2的公司致力于将AI与大数据相结合，使其在数字转型时代成为一个关键参与者，在商业和政府市场上巩固其主导地位。
穆迪（Moody’s）在大数据兴起的过程中经历了重大转型，通过先进的分析和AI增强其风险评估能力。在过去十年中，该公司利用AI和机器学习提供更精准的信贷市场和金融风险洞察。这一转变使穆迪能够提供更全面的风险解决方案，使用庞大的数据集来评估供应链中断、网络安全威胁和极端天气事件等相互关联的风险。其数据驱动方法的扩展使其成为金融分析领域的领导者，帮助客户应对复杂的经济环境。该公司自2014年开始显著受益于大数据，标志着其服务中数据驱动技术更深层次的整合。从那时起，穆迪不断现代化其基础设施，包括收购加强其分析能力的举措，如收购RMS扩展其气候风险数据。基于云的智能风险平台的引入进一步提升了公司处理大量数据集的能力，使银行、保险和资本市场客户的决策更快、更准确。到2024年，穆迪全面拥抱AI，尤其是生成式AI，以进一步增强其分析和研究解决方案。公司将AI驱动的工具整合到其工作流程中，实现了风险评估和财务建模的自动化。这带来了显著的效率提升，使穆迪能够处理数万亿美元的评级债务，同时保持高水平的分析准确性。随着对复杂风险评估的需求持续增长，排名第2的公司继续在金融科技领域处于前沿，不断投资于数据创新，为其客户提供尖端洞察。
(以上内容均由Ai生成)
