俗話說「巧婦難為無公尺之炊」，資料來源就是資料產生價值中的那些大公尺。那大資料時代企業需要哪些資料呢？根據我個人理解我覺得可以大致分為以下幾類：
1、（內部）企業自身業務生產經營環節產生的內部資料【包括銷售、客服、倉儲、財務等】
3、（外部）包括傳統調研資料和機器資料【搜尋、電商、社交等】。而對於外部資料的獲取上，企業往往會覺得有難度，這時候就可以借助api**商的力量來補充自己的資料來源。
1. 功能上對比
2. 詳細介紹
2.1 聚合資料
apix更多是面向小貸機構、網際網路金融、租賃保理等行業客戶，除了提供身份核驗、工商資訊、失信名單、支付繳費等介面，還有包括電商、學歷資訊、運營商記錄、信用卡賬單等分析服務。從開發到分析為客戶提供***服務。其資料分類包括徵信風控、支付繳費和常用資料，而徵信風投是其主打資料。由於這類資料具有專業性，因此收費相比其他api會稍微偏高。介面大多數是apix自主開發，質量***，部分核查介面的高階版還能聯網檢測，就是介面的數量確實有點少。
haoservice近期更新後推出了原始碼**，使用者可在上面直接購買**、管理系統、udp通訊源、發布系統等原始碼。總體來說比較適合公司或企業級應用的開發者。其主打生活服務類介面，主推基站、定位、位址解析、座標服務等api，目前僅支援企業使用者發布介面，因此介面的質量和穩定性有保障，但介面數量也是乙個痛點。
2.5 通聯資料
2.6 數說聚合
datasift的性質與數說聚合相似，其資料基本覆蓋國外主流**，包括facebook、tumblr、google+、youtube、instagram等等，且提供資料分析服務。無論從產品的使用還是服務，都給使用者不錯的體驗。**於國外站點的資料質量也很好，不過可能是伺服器在國外的原因，響應會有明顯的延遲；而國內站點資料的話，小編曾經在datasift購買微博資料（當時在國外無法通過國內公司購買微博的資料），資料質量只能說一般。其業務目前暫未向國內市場開放，只能通過特殊途徑購買。
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