騰訊企業大數據

⑴ 為什麼蘋果華為騰訊，都要把數據中心建在貴州，有什麼好處

最近兩年大數據非常火爆，跟著大數據一起火爆的是貴州省，每年在貴陽舉辦的大數據峰會更是吸引來了全球各地商界大佬的參與。

而且目前很多知名企業已經在貴陽建設大數據中心或者計劃在貴州建設大數據中心，比如在貴安新區中的電子產業信息園內，目前聚集了三大運營商後，戴爾、谷歌、阿里巴巴、騰訊、網路、京東、華為等近300數據項目。

目前貴州是首個國家級大數據綜合試驗區，貴州已有大數據企業超過9000家，產值超1100億元，每年有上萬名相關人才流入。

那貴州到底有什麼魅力，為何能夠吸引這么多知名企業來到貴州建設大數據中心，成為大數據中心的一個重要基地之一呢？這裡面有主要有幾個原因:

貴州的地理環境是非常適合建大數據中心的，這種優勢主要體現在以下幾個方面。

（1）氣候優勢。貴州位於北緯24度至29度之間，貴陽更是被稱為避暑勝地，冬無嚴寒，夏無酷暑，夏季平均氣溫約25℃，冬季平均氣溫約9℃，溫差是比較小的，這種氣候非常有利於伺服器的維護，減少伺服器的能耗。

（2）貴州位於雲貴高原地區，境內地貌主要以喀斯特地貌為主，很少有台風，地震，泥石流等地質災害，這有利於大數據中心的穩定。

（3）貴州境內有眾多溶洞，洞裡面的恆溫恆濕，這個非常適合建立大數據中心，所以目前有很多大數據中心都是直接建在貴州省內的溶洞裡面。

大家都知道大數據中心是電老虎，大數據中心的運營成本主要包括機房電費、寬頻成本、機房建設及攤銷、人工成本及機房租金等，其中的機房電費成本約占據總成本的一半以上 。

之前美國有一個機構曾經做過一個調查，結果發現一個數據中心的用電功率超過了美國的一個中型城鎮，比如谷歌位於全球的數據中心的用電功率達到3億瓦特，這一數字超過了三萬戶美國家庭。

正因為如此，建立大數據中心最大的一個成本就是電力，而且必須需要該地區有豐富的電力資源。目前貴州的電力資源是比較豐富的，2018年各省發電量排名當中，貴州排在第15位，發電量不是很靠前，但這個發電量跟貴州的經濟體量相比還是相對比較豐富的，所以貴州很多電量都是輸送到省外。

除了電力資源豐富之外，貴州的電價還非常便宜，為了吸引各大數據中心到貴州投資，貴州各地方政府協調電網給出了一個比較優惠的電價政策，最低的價格達到每度0.35元，而據工信部統計，目前全國大數據中心平均用電價格為0.87元/千瓦時，而沿海地區用電價格高達1.5元/千瓦時，相當於目前貴州的電價只有其他地區的一半，甚至更低，這也是吸引各大巨頭大數據中心落戶的直接原因之一。

影響大數據中心布局的原因有很多，其中有一個重要的原因就是土地。因為大數據中心不像機房那麼簡單，隨便1棟樓就可以解決問題，大數據中心需要非常大的面積。

比如騰訊貴安七星綠色數據中心位於貴州省貴安新區，總佔地面積約為770畝，隧洞面積超過3萬平方米。如果這個大數據中心建立在深圳，按照土地均價1萬元/平米計算，那光土地成本就需要50億左右。而貴州作為欠發達地區，目前經濟並不是很發達，所以土地成本相對比較低，這770畝土地價格估計也就幾個億左右，這樣就可以大大節省大數據中心的建設成本。

最近幾年貴州的大數據業務之所以發展迅猛，這裡面除了國家政策偏重之外，貴州各地方政府出台的優惠政策也是吸引各大企業落戶的重要原因之一。

前幾年貴州省就出台相關文件大力支持大數據中心產業的發展，這種政策支持主要體現在以下幾個方面：

1、稅收優惠。

比如投資1000萬元及以上的大數據企業，從企業投產運營之日起3年內，企業所交納的省級以下稅收地方財政留存增量部分，由企業所在地市、縣政府全額補給企業；

投產運營3年以上5年以內的，以減半方式給予支持。 而符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

2、補貼政策

為降低企業成本，貴州省還給大數據企業補貼寬頻費用，大數據企業自用寬頻租賃費由所在市、縣政府給予50%的補貼，每戶企業每年補貼不超過50萬元，補貼期可為3年。

此外，從財政上，貴州省整合貴陽市、貴安新區設立大數據產業發展專項資金，從2014年起連續3年，每年安排不少於1億元用於支持大數據產業發展。

3、人才政策

大數據本身就是一個高 科技 產業，本身就離不開人才，為了吸引更多的人才來貴州落戶以及就業，貴州省推出了很多人才優惠政策。

一是實施「百千萬人才引進」計劃，鼓勵大數據產業人才到貴州創業，認定為大數據企業高層次人才的可享受相關優惠政策，這種人才政策主要體現在以下三個方面。

二是給大數據企業的員工在稅收和購房方面發「紅包」。對大數據企業員工，在貴州工作時間超過1年、年繳納個人所得稅在3萬元及以上的，按其個人所得稅地方留存部分，第1至5年給予90%的獎勵，第6至10年給予60%的獎勵。大數據企業高管人員和核心技術人才，在貴陽市和貴安新區購買住房並簽訂5年以上本地服務協議的，經認定後由所在地政府每人給予10萬元一次性購房補貼。

三是大數據企業高管人員和核心技術人才，在戶籍和就醫等方面享受優惠和便利，子女在義務教育階段入學可在省內居住地轄區學校就讀。

總之，貴州省大數據之所以能夠迅猛發展，吸引那麼多世界頂尖企業來落戶投資，可以說貴州省綜合了天時，地利，人和各方面的優勢，所以目前貴州省大數據產業發展越來越好。

貴州被稱為中國的大數據「矽谷」，三大運營商、華為、騰訊、蘋果紛紛在貴州建立數據中心。為什麼這些 科技 巨頭紛紛在貴州建立數據中心呢？下文具體說一說。

數據中心最大的特點就是「高能耗」 ，電力成本是整個支出成本的50%~70%，其中一半來自於伺服器等設備的供電，另一半來自於機器設備散熱的「空調費」。

從氣溫和能源來說，貴州是公認的中國南方最適合建立數據中心的地方。貴州常年氣溫保持在14℃到16℃，即便最炎熱7月份，平均氣溫也只有23.7℃，是伺服器等設備運行最合適的溫度。

根據華為的說法「大數據基地建在北京需要1塊錢1度電，貴陽只需要4毛。 我們不需要什麼優惠政策，放在貴州，建成運行後一年可以節約上億的電費 」。

2013年是中國「大數據元年」，大數據的到來，貴州和北上廣的等一線發達地區站在同一起跑線上。貴州專門頒布了一系列政策，用於支持貴州大數據的發展。2014年開始，貴州鼓勵獎政府部分的數據遷移到雲端，即「雲上貴州」，除了特殊需求，不再自建機房，這個在全國范圍內都是超前的。

貴州通過政策上的引導，明確了兩大基礎工程： 一個是數據中心，一個是呼叫中心 。數據中心方面，三大運營商、華為、阿里巴巴、騰訊、蘋果等紛紛將南方的數據中心建立在貴州；呼叫方面，華為、螞蟻金服等都將客服中心放在了貴州，貴陽的呼叫中心坐席達到了30多萬席。

總之，貴州發展大數據產業占據了天時地利人和的優勢，貴州獨特的自然環境和精準有利的政策支持是貴州大數據產業發展的兩大法寶。

可是你不知道的是：三大運營商，蘋果，華為，騰訊等等都選擇將大數據中心落戶在貴州！到底貴州有什麼魔力呢？畢竟貴州並不是像北上廣一樣發達。有什麼理由留住這些大企業嗎？

2013年3月，貴州面向全國優質民營企業進行招商推介時，特意邀請馬雲。馬雲這樣說：錯過三十年前的廣東和浙江！也一定不能錯過在貴州的發展機遇。

也就是在這一年，三大運營商將大數據中心落戶在了貴州；不僅僅是它們，阿里，華為，惠普，IBM，網路，騰訊，戴爾等等都將大數據中心和貴州相連！

這一切的根源在於：貴州對於發展大數據的決心！貴州從最開始就既定了將貴州打造成大數據中心，所以支持力度大，定位精準！

從將貴州打造成全國首個大數據綜合試驗區，貴州應該是最早一批積極落實《促進大數據發展行動綱要》的地區， 這是貴州能夠先人一步的根源！

從2013年三大運營商落戶貴州貴安新區，總投資150億元，規劃建設機櫃超10萬個、伺服器超200萬台！它們打了頭陣，更有利於促成品牌效應，行業巨頭紛紛入駐 ，實際上也是吸引華為，騰訊，蘋果紛至沓來的原因之一！

你可能不會忽略掉：節約成本！對於任何一個企業來說，成本控制是最基礎的！而大數據一個重要的特點就是高耗能！而貴州的水資源豐富，可以說是國內電費最低的省份之一。

可以說對於大數據中心來說，能夠節約大約50%-70%的電量！這對於企業來說，這是非常有吸引力的一環。

而且，貴州地處北緯24到29度之間，平均氣溫在14-16度，冬暖夏涼，地質結構穩定，災害風險低，森林覆蓋率49%，可以說這對於大數據中心所需要的穩定，安全，而且氣溫適合，對於散熱要求大的數據中心很適合！

在貴州大數據產業園，聯通負責人這樣說：這里有綠色節能、柔性可變、靈活定製、網路通達、安全可靠、專業運營六大特點，這是促使他們選擇的原因。

確實，貴州本身的優勢不僅僅貴州本身的支持；環境特色，電力成本以及開放的數據資源等等優勢，讓貴州成了這些企業選擇的「鑽石礦」！

華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州全年平均氣溫較低，而且電力穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州政府規劃和招商引資政策較好。下面來分析一下。

氣溫較低，對於數據中心的散熱非常有好處。貴州即使是夏天，平均溫度大概也就在20多度，如果是山區，可能溫度會更低，更涼爽一些。氣溫較低，對於大型數據中心的散熱是非常有好處的，大家都知道數據中心的發熱量是驚人的，氣溫較低可以節約大量的空調用電。這樣也能節約設備成本，提升數據中心運行穩定性，降低數據中心運行費用。

數據中心是耗電大戶，電力供應的穩定性可以說至關重要。貴州電廠眾多，本地大型電廠非常多，因此電力供應情況非常充足，原來就是西電東輸的起點，可以說電力非常穩定和充足。貴州本地電廠和電網的供電能力充足和穩定，這保證了數據中心的高等級的供電要求。畢竟周邊就有穩定的發電廠，這對於數據中心來說更為重要。

數據中心對於空氣的清潔度要求也非常高。而貴州空氣質量可以說非常好，這對於數據中心的良好運行至關重要，空氣不用特別精細的處理就可以很好地滿足要求，這又減低了數據中心的運行成本。

貴州數據中心安全等級特別高，甚至可以抵禦核彈攻擊。數據中心在未來是一個國家的機密，可以說安全是需要考慮非常周全的。一般在貴州建立數據中心，都是在山腳下挖出山洞，作為數據中心，這樣把一座大山挖空，可以說安全等級特別高，甚至可以輕松抵禦核彈的攻擊。這樣的安全等級，可以說把數據安全放在了非常高的等級上。這樣的數據中心無疑更能夠吸引人把數據放在裡面。

貴州省這幾年充分考慮了自己的資源優勢，規劃和主導了貴州大數據中心的定位。依託著貴州大數據中心的定位，不斷推出招商引資政策和人才引進政策，包括稅收方面的優惠，包括土地方面的優惠，包括供電優惠政策等等。這些政策對於企業落戶貴州也是起到了非常關鍵的作用。

綜上所述，華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州平均氣溫較低，而且電力供應穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州招商引資政策也是非常好。

感謝閱讀！

為了電！首先是省電，你知道北京一個騰訊的數據中心一年的電費是多少嗎？十個億。再有這么大的耗電量，你就是給的起電費電網也不一定能給你做輸配電啊。這個不是你想要就有的，像北京的電都是外省輸送過來的，你一拍腦袋想砸錢建一個數據中心，國家電網沒規劃你這塊兒，這么大的耗電量，它從哪兒給你送電來啊？貴州這里好處就出來了，有全國最充沛的水利資源，把機房建在河邊的山裡頭，電力，空調的冷卻這些問題都解決了。這也是為什麼很多比特幣的挖礦機礦場都在雲貴那邊的原因了。建好了水電站電就和白來的差不多了。水利發電站就在邊上也沒有電網的輸配送問題了，至於數據傳輸反正是光纖，距離根本不是問題。

大家好！

為什麼長期以來沒有什麼發展機遇的貴州，能夠成為中國大數據中心。

世界各大巨頭公司紛紛把自己的數據中心建立在貴州這塊自古以來就荒涼落後的西部山區中。

作為在貴州呆了很長時間的人，我認為有以下幾個核心點符合建造大數據中心：

大數據中心裡的設備都是極其昂貴的設備，那可是公司的真金白銀。更何況比設備更貴重的核心數據、科研成果，更是無價之寶。作為一個公司戰略級資產，最核心的考慮點應該是天災原因。天災面前人人平等，天災面前，一切白費。而貴州省在下面幾個可以說在世界上都是得天獨厚的：

1.地震：地震應該是對數據中心，危害最大的自然災害。但，有史料記載以來，貴州好像沒有發生過地震活動。不像現在四川和雲南地震頻發。

2.水災：貴州林密，溝深，只要選址得當，完全不用擔心像長沙那樣被水漫金山。

1.貴州地處中國內陸，東挨湖南，北接重慶四川，西連雲南，南抵廣西。屬於中國的內陸地區。

2.貴州自古以來就是一個被群山環抱，交通閉塞，很少有戰亂，非常穩定、孤僻、獨立的地方。如，席捲世界的第二次世界大戰，貴州就幾乎沒有受到炮彈的打擊。解放戰爭更是一個地區，一個團就解放了。

「天無三日晴，地無三分平」，一直是貴州寫照，地處亞熱帶，但有處於雲貴高原中心地帶，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。氣溫常年維持在10℃~30℃之間。對高耗電的大數據中心來說，無形中降低了大量的電費成本。

大自然的空調房，溶洞

貴州是一個資源缺乏的省，煤炭，鋼鐵，石油等都幾乎沒有，但唯獨水資源豐富。烏江，清水江，赤水河，盤江等等。有高原帶來的巨大落差，非常便於水電站的建立。在70十年代，很多農村都是通過自建水電站，發電自給自足。

這是貴州擺脫落後的機會，騰飛的起點。由衷為故鄉高興。

把最賺錢又環保的項目落在扶貧重點地區符合國家策略，很早前就在貴州黔南建設「大碟子」，據說光選址就選了12年，最後才選到這國寶級的「科斯特地形」開始建設，總耗時23年。有這么好的天文設備在這里，當然高 科技 的項目更有理由落在這里啦，天氣也是關鍵，這里全年平均氣溫23度，夏天不熱冬天不冷，當然大多數原因還是國家想要扶持貴州啦，全國各省各縣都修高速公路，最費錢耗時難修的就是貴州省了，投資那麼多，總要有項目回報吧！以上純屬個人觀點哦！

有一個很有意思的消息，微軟2018年6月搞了一個名為 Natick的實驗性項目。這個項目非常有意思，微軟在蘇格蘭奧克尼群島海岸線附近的水域中，部署了一個水下數據中心，在一艘長 40 英寸的船內部署了12個機架和864 台伺服器。

另外一個很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰島建立了自己的數據中心，冰島正在成為越來越多的數據中心首選，冰島正在打造零碳的綠色數據中心產業

不知道有沒有人路過華為的數據中心，在華為的一些數據中心，冬天路過的時候，數據中心上雲蒸霞蔚，蔚為壯觀。所以，對於數據中心而言，選址首先要考慮的就是散熱。數據中心所處的位置，如果氣候常年涼爽，對於數據中心而言，可以顯著降低整體能耗，節約大量散熱所需的能源費用。

如果有朋友去過運營商的機房也可以看到，運營商的機房一般都是沒有窗戶的，這是為了避免夏天太陽直射產生的熱量，所以散熱是數據中心的基本需求。微軟之所以做實驗把數據中心建在水下，也是看重了水下良好的散熱條件

數據中心的能耗需求也是剛需，因為數據中心的伺服器需要24小時不間斷運轉。冰島為何成為全球數據中心建設的熱門地點，是因為冰島的天氣涼爽，而且冰島的地熱非常豐富，冰島的地熱發電滿足了全冰島的用電需求並且還有所富餘。所以能耗一向是數據中心的剛性需求。以前傳說四川大渡河畔是比特幣的礦機的挖礦聖地，也是看重了四川富餘的水電資源

我們再看看貴州，當地常年氣溫涼爽，在夏天幾乎不用空調，可利用自然條件冷卻伺服器；而且貴州水電裝機量排在全國第四，有充足且便宜的電力資源提供，這些都為貴州作為數據中心建設的最佳地點提供了絕佳的支持

華為在貴州的數據中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建設數據中心，將會更加涼爽，很有可能採用自然散熱方式，就可以滿足數據中心伺服器的散熱訴求。所以貴州建設數據中心，是得天獨厚的

數據中心選址有幾個條件，一是安全，二是成本低，這兩點貴州都具備。

所謂企業數據中心，就是一個公司核心數據的存儲中心，相當於人的大腦，對安全性要求比較高，一般都是採用容災備份的方式設置，分散在不同的地區，貴州只是其中一個，別的地方應該也還有。

數據中心的安全性威脅主要來自：自然因素，人為因素、意外因素。和其他地區比較，貴州自然安全因素比較好，台風、地震、雨雪等自然災害非常少；貴州相對地處偏僻，不繁華，人為因素的概率也比較低；貴州地處雲貴高原，周邊環境比較穩定，火災等意外因素也相對少一些。除此之外，網路攻擊等其它安全因素在哪裡都差不多。

在安全的前提下，能省就省。數據中心屬於不太需要人力維護，但是需要精心呵護的地方，除了上面說的安全因素外，對環境、電力、溫度、消防要求比較高。

因為工作的原因，我曾經到過很多運營商的機房，裡面可以說是戒備森嚴，因為裡面有大量的用戶數據，必須保證絕對安全，不能影響用戶正常通信。

據了解，這種機房對環境要求非常高，必須做防塵處理，貴州的污染少，防塵成本就會降低；機房還要求24小時供電，雙路供電的同時，還要配備柴油發電機組，配備逆變器，而且耗電非常高，還要通過空調調節機房溫度接近恆溫，因為只有在恆定的溫度下機器運行效率才高，壽命也長，貴州電力相對充沛，電費不高，能節省成本。

除此之外，空調也是用電大頭，為了節能，在溫度適宜的時候，他們都採用新風製冷，就是用自然風冷卻機器散熱，貴州的半高原環境常年溫度偏低，非常適合採用自然條件降溫，這對降低空調電費來說是最好的。

正是由於上述原因，很多互聯網公司願意把數據中心建在貴州，貴州也為他們創造了很好的運營條件，包括機房選址，環境開發，人才政策等等，這就形成了一種產業，數據中心和呼叫中心基地。

蘋果華為騰訊都要把數據中心建在貴州，有三方面原因，簡單點說就是成本低、安全性高、符合大趨勢。

接下來我們具體分析這三大原因。

成本有多方面，既然是大數據中心，那麼首先要有比較大的空間，需要擺放很多台伺服器，需要耗費大量電力，需要保持較低的溫度。

貴州地處西部，土地成本低，平均溫度也低，還有很多溶洞可以直接利用。此外貴州有煤礦 ，電力充足 ，電力成本較低。

涼爽的溫度，一年四季溫差小，這種自然氣溫環境得天獨厚，耗電量也非常均衡。

電費佔了數據中心近半的成本，相對於其他地區平均0.8元以上的用電成本，貴州用電成本低至0.35元，這是非常大的優勢。

西部遠離沿海，身處內陸，更加安全，即使發生戰爭也不容易受到影響。

貴州地質條件獨特，沒有地震、泥石流等危害。

「一帶一路」為貴州帶來了大機遇，僅貴陽市就有大數據企業1600多家，主營業務收入在2018年達到了1000億元。

為了吸引投資，貴州對企業的優惠措施也非常到位，企業融資、稅收、人才等方面都有政策扶持。

以稅收優惠為例，符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

以貴安新區為例，企業建設大數據中心可以獲得最高1000萬元軟硬體資源支持，除了階梯電價優惠外，對於各類人才也有3年內每年最高2萬元的租房支持。正因為符合了國家規劃，地方重視，企業配合，貴州大數據行業吸引了每年上萬人才流入，部分人才還能享受高達10萬元的購房補貼。

如今貴州大數據產業規模已經形成，優勢會日益明顯，成為貴州經濟新的經濟增長點。

⑵ BAT三巨頭開始挖掘大數據

BAT三巨頭開始挖掘大數據
阿里巴巴CTO即阿里雲負責人王堅博士說過一句話：雲計算和大數據，你們都理解錯了。
實際上，對於大數據究竟是什麼業界並無共識。大數據並不是什麼新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產、流通和消費外，還帶來數據的爆炸式增長。「引爆點」到來之後，人們發現原有的零散的對數據的利用造成了巨大的浪費。移動互聯網浪潮下，數據產生速度前所未有地加快。人類達成共識開始系統性地對數據進行挖掘。這是大數據的初心。數據積累的同時，數據挖掘需要的計算理論、實時的數據收集和流通通道、數據挖掘過程需要使用的軟硬體環境都在成熟。
概念、模式、理論很重要，但在最具實干精神的互聯網領域，行動才是最好的答案。國內互聯網三巨頭BAT坐擁數據金礦，已陸續踏上了大數據掘金之路。
BAT都是大礦主，但礦山性質不同
數據如同蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
網路擁有兩種類型的大數據：用戶搜索表徵的需求數據;爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易變現，挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來。
下面，就將三家公司的情況一一掃描與分析。
一、網路：含著數據出生且擁有挖掘技術，研究和實用結合
搜索巨頭網路圍繞數據而生。它對網頁數據的爬取、網頁內容的組織和解析，通過語義分析對搜索需求的精準理解進而從海量數據中找准結果，以及精準的搜索引擎關鍵字廣告，實質上就是一個數據的獲取、組織、分析和挖掘的過程。
除了網頁外，網路還通過阿拉丁計劃吸收第三方數據，通過業務手段與葯監局等部門合作拿到封閉的數據。但是，盡管網路擁有核心技術和數據礦山，卻還沒有發揮出最大潛力。網路指數、網路統計等產品算是對數據挖掘的一些初級應用，與Google相比，網路在社交數據、實時數據的收集和由數據流通到數據挖掘轉換上有很大潛力，還有很多事情要做。
2月底在北京出差時，寫了一篇《搜索引擎的大數據時代》發在虎嗅。創造了零回復的記錄。盡管如此，仍然沒有打消我對搜索引擎在大數據時代深層次變革的思考。 搜索引擎在大數據時代面臨的挑戰有：更多的暗網數據;更多的WEB化但是沒有結構化的數據;更多的WEB化、結構化但是封閉的數據。這幾個挑戰使得數據正在遠離傳統搜索引擎。不過，搜索引擎在大數據上畢竟具備技術沉澱以及優勢。
接下來，網路會向企業提供更多的數據和數據服務。前期網路與寶潔、平安等公司合作，為其提供消費者行為分析和挖掘服務，通過數據結論指導企業推出產品，是一種典型的基於大數據的C2B模式。與此類似的還有Netflix的《紙牌屋》美劇，該劇的男主角凱文·史派西和導演大衛·芬奇都是通過對網路數據挖掘之後，根據受歡迎情況選中的。
網路還會利用大數據完成移動互聯網進化。核心攻關技術便是深度學習。基於大數據的機器學習將改善多媒體搜索效果和智能搜索，如語音搜索、視覺搜索和自然語言搜索。這將催生移動互聯網的革命性產品的出現。盡管網路已經出發，其在大數據上可做的事情還有很多。
在數據收集方面，網路需要聚合更多高價值的交易、社交和實時數據。例如加強自己貼吧知道的社交能力、盡快讓地圖服務與O2O結合進而掌握交易數據，以及推進移動App、穿戴式設備等數據收集系統。
在數據處理技術上，網路成立深度學習研究院加強自己在人工智慧領域的探索，在多媒體和中文自然語言處理領域已經有一些進展;雲存儲、雲計算的基礎設施建設也在逐步完善。但深度學習仍然是一個巨大的挑戰，網路等探索者還有很多待解問題，如：無監督式學習、立體圖像識別。
在數據變現方面，網路需將數據挖掘能力、數據內容聚合和提取等形成標准化的服務和產品，進而開拓大數據領域的企業和開發者市場。而不僅僅是頗為個性化、定製化地為大型企業提供解決。
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。在技術人才方面網路是聚集國內最多大數據相關領域頂尖人才的公司。聽說網路前段時間花五千萬挖了數據挖掘、自然語言處理、深度學習領域的十來位大牛，包括一些學者和教授。例如Facebook科學家徐偉。
在挖人上，捨得花錢不夠，還得用心。對於真正的大牛來說，錢只是一個影響因素。能否實現自己的夢想，公司的資源能否幫助自己的研究至關重要。徐偉在回國前就曾問過其他從矽谷回國工程師的意見，得到答案是積極的，最終促成他作出決定。
總體來看，網路擁有大數據也具備大數據挖掘的能力，並且正在進行積極地准備和探索。在加強面向未來的研究和人才布局的同時，也注重實用性的技術產出。
二、騰訊：數據為產品所用，自產自銷
微創新提出者金錯刀有個關於騰訊的故事。 1999年騰訊公司剛剛成立不久，天使投資人劉曉松決定向其注資的一個主要原因就是因為他發現，「當時雖然他們的公司還很小,但已經有用戶運營的理念,後台對於用戶的每一個動作都有記錄和分析。」而另一個投資人卻因為馬化騰在公司很小時就花錢在數據上表示不滿。此後騰訊的產品生產及運營、騰訊游戲的崛起都離不開對數據的重視。
騰訊擁有社交大數據，在企鵝帝國完成數據的製造、流通、消費和挖掘。 騰訊大數據目前釋放價值更多是改進產品。據騰訊Q1財報，增值服務占總收入的78.7%;電子商務業務佔14.1%;網路廣告收入佔6.3%。從廣告收入比例可以看出騰訊的大數據在精準營銷領域暫時還未大量釋放出價值。與其產品線對應的GMAIL、Google+的Google以及社交巨頭Facebook則通過廣告賺得盆滿缽滿。
在筆者看來，騰訊的思路主要是補齊產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。例如最近騰訊微博利用「大數據技術」實現好友關系自動分組、低質量信息自動過濾、優質信息分類閱讀等智能化功能。明顯的用數據改進產品的思路。 那麼如果騰訊要深入大數據挖掘缺少什麼呢?筆者認為其只需馬化騰「摁下啟動按鈕」。數據已經准備好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深層次驅動大數據利用的產品，而不是用大數據改進自己的產品。騰訊還在觀望，等其他人去試錯驗證出一套模式或者產品後，自己可以「站在巨人肩上」。這是騰訊的典型思維。
在人才方面，騰訊很早便開始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中國後，Google圖片搜索創始人朱會燦、Google中國工程研究院副院長顏偉鵬、Google中日韓文搜索演算法的主要設計者，《浪潮之巔》及《數學之美》作者吳軍相繼加入騰訊。搜搜花了很多錢，但被認定為一款無法承載騰訊重託的產品，最後這些大牛都走了。大都回Google了。
騰訊在大數據領域也缺少技術帶頭人。其對公關也不重視。技術大牛很少出來做報告，更不會向網路、阿里那樣主動包裝宣傳技術大牛。其技術雖然低調，但執行力很強。據騰訊的程序員朋友說封閉開發、集體加班是常有的事情。但配套的重金激勵也能跟上。重金之下必有勇夫、騰訊用制度保障技術產出。另外騰訊在高校合作領先一步，在2010年便與清華大學合作成立了清華騰訊聯合實驗室。這么看騰訊的技術人才這塊似乎有短板。會不會到時候馬化騰按下啟動按鈕，發現沒數據挖掘能力呢?不會，騰訊搞不定數據挖掘，到時候依然可以挖到大牛，甚至讀論文來搞定這事兒。數據挖掘已較為成熟。數據挖掘實際是資料庫、統計學、機器學習三個領域的融合。在學術界已經發展多年。不過自然語言識別和深度學習等方面要趕上網路，就難了。除非將網路的數據和眾大牛一起倒騰過來。
總體來看，騰訊目前的大數據策略是先將產品補全，產品後台數據打通，形成穩定生態圈。本階段先利用大數據挖掘改進自己的產品。後期有成熟的模式合適的產品，則利用自家的社交及關系數據時，開展對大數據的進一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐擁金數據，嘗試做面向未來的數據集市
阿里巴巴B2B出身，在外貿蓬勃的大環境下，依靠服務中小企業發家。淘寶、支付寶等toC的產品出生前，阿里並不依賴也不擅長技術。業界普遍認為阿里沒有技術基因。直到淘寶、支付寶以及天貓三個產品後，對海量用戶大並發量交易、海量貨架數據的管理、安全性等方面的嚴苛要求，阿里完成進化，在電商技術上取得不菲的成績。在一段時期阿里仍然浪費了手裡掌握的大量數據。這些數據還是「最值錢」的金數據。
數據挖掘無非是從原始數據提取價值。阿里現有的數據產品例如數據魔方、量詞統計、推薦系統、排行榜以及時光倒流相對來說是比較簡單的BI(商業智能)，沒到大數據的階段。「大數據」浪潮襲來，阿里提出「數據、金融和平台」戰略。前所未有地重視起對數據的收集、挖掘和共享。馬雲在「退居」前動不動都對外提「數據」。有位阿里朋友甚至開玩笑說，馬雲英文名可以從Jack Ma改為Data Ma。阿里現CEO陸兆禧曾做過CDO，首席數據官。為了用數據來驅動阿里電商帝國，阿里還成立了橫跨各大事業部的「數據委員會」。
阿里的各項投資案也顯示其整合、利用和完善數據的野心：新浪微博的社交及媒體數據、高德的地圖數據和線下數據以及友盟的移動應用數據，都是其數據及平台戰略的一部分。數據戰略正在首席人工智慧官(CBO)車品覺領頭下逐步落地，王堅的雲為其提供基礎設施、基礎技術支撐。
就在馬雲退休之後，王堅對外透露其跟馬雲開玩笑說的一句話：阿里巴巴對數據的理解深度，不會超過蘇寧對電子商務的理解。估計馬雲不一定認同他這話。馬雲對大數據已經有著自己的理解和考量。馬雲曾經說過其對大數據的思考。大致意思是：現在從信息時代進入數據時代了。區別是信息時代更多的是精英玩的游戲。我比別人聰明，我能提取出信息出來;數據時代，別人比我聰明，將數據開放給更聰明的人處理，數據即資產，分析即服務。
計算機發展的過程是從象牙塔、到平民到草根。大數據也是這樣，一開始在象牙塔階段，少數精英公司才能玩;但到後面只要有數據就有價值。數據也有所有權，產生數據、流通數據、挖掘數據的都會獲得相應的價值。而阿里擅長的便是「建立市場」，建立一個數據交易市場。屆時任何個人和企業都可以將數據和挖掘服務拿上去，交易。初期阿里會將自己珍藏的電商和信用數據逐步放到上面。 有數據的人，拿上去賣，或者讓別人分析，分析即服務。沒有數據的人，即可以去買，也可以去幫別人挖掘，做礦工。
阿里並不是技術驅動，而是業務驅動的。因此在技術層面我們看到，基於前面提到的阿里大數據思路，其技術重心主要在系統層面。阿里擁有LVS(linux Virtual Server，Linux虛擬伺服器)開源軟體創始人章文嵩，Linux Kernal、文件系統、大牛DBA等領域的大牛。從人才布局可以看到阿里擅長的技術領域，體現在對於並發訪問、電信級別的電商業務的支撐方面的得心應手。在去年雙十一期間，支撐了單日過億的訂單量。鐵道部奇葩網12306在日均40萬時已經不行了。
總體來看，阿里更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。自己並不擅長似乎也不會著重來做數據挖掘的活兒。而是將自己擅長的「交易」生意擴展到數據。讓天下沒有難做的「數據生意」。
總結一下
移動互聯網浪潮下，現實世界正在加速數字化，每個人，每個物體、每件事情、每一個時間節點，都在向網上映射。空間和時間兩個維度的聯網，使得數字世界正在接近一步步模擬現實世界。歷史、現在和未來都會映射到網上。對大數據的挖掘正是對世界的二次發現和感知。BAT三巨頭已經出發。

⑶ 目前各大互聯網公司如阿里，騰訊，滴滴，美團，今日頭條這些公司的大數據分析的框架是怎樣的求解答！

阿里，騰訊 實力強，估計是自己開發或二次開發的，其他公司估計會版用開源或商用權的，但本質都是相同的，舉例，不外乎一個分布式集群（hadoop），搭配一些部署組件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），處理&計算（spark，hive，MR），存儲（es，hbase，mongo），可視化的話選擇很多，比如vue，react，angular，畫圖可以選擇highchart，echarts。
上述基本都是必備的，每個公司還會根據自己的需求增加額外的組件。

⑷ 騰訊有自己的大數據中心嗎

騰訊有自己的大數據中心。

騰訊大數據中心在西安_灞分析包含巨大的潛力但如果分析的不準確它就會轉變成阻礙由於技術限制和其他商業因素的考慮，數據分析公司解析數據得出的結果可能並不能反映實際情況如果企業想要確保通過大數據分析得出的結論是他們想要的結果，他們就需要提高大數據分析的准確性。

企業文化

開始設計品牌Logo之後從公司美工設計的鴿子、企鵝等幾種小動物的形象中選定了企鵝這個形象。第一次設計的企鵝是黑白寫實的騰訊參加中國國際高新技術成果交易會，將qq做成了稍微有點胖的樣子，還增加了一條圍巾。

之後騰訊找來專業設計公司在基礎上再設計，脖子上圍的黑圍巾改成了一條鮮艷的紅圍巾，一隻眼睛圓圓的，另一隻眼睛眨巴著。而Q妹妹之後也正式亮相騰訊更換了新的品牌標識，由綠、黃、紅三色軌跡線環繞的小企鵝標識構成了品牌標識的主體。

也是品牌標識中最為醒目的部分，將騰訊網以用戶價值和需求為核心的品牌內涵體現無余球形標識以QQ為中心，向外擴散成不斷運轉的世界，喻示騰訊從最大的即時通訊社區起步，隨著用戶需求和互聯網應用的發展，業務范圍和運營領域不斷拓展。

⑸ 騰訊大數據sre面經

騰訊的面試流程慢是出了名的，技術面一共三面加hr面總共4面，歷時一個半月，倘若要想拿到offer還得加上兩周，差不多2個月時間，所以各位有志去鵝廠的同學們一定不要裸辭，不要裸辭，不要裸辭（重要的事情說三遍）。

20210301簡歷投遞（內推）--> 20210310一面（小組長） -- > 20210322二面（二線老闆）-->20210328（GM面）--> 20210404（HR面）

hdfs各個組件（hdfs,yarn,zkfc,journalnode）的作用，namenode ha實現方式
hbase讀寫流程，常用api
flink架構，任務提交流程，flink的checkpoint，flink實現excatly once（內部與端到端）
clickhouse架構，為什麼比其他olap引擎快，sql解析流程
linux為什麼叫文件系統，ceph文件系統，常用的bash命令，比如awk等
java相關：jvm架構，gc方法（對比），線程創建的三種方式，synchornized和lock的區別，各自的應用場景，skipList跳錶，hashmap
談項目，講數據鏈路（實時與批處理數據），數據規模，數據流量ops這些

kafa如何保證數據一致性（source，broker，sink三個地方）
yarn調度策略，資源管理如何做，許可權怎麼分配
hdfs小文件問題，hive產生了小文件如何調優，hive數據傾斜原因以及處理方法
針對集群做了哪些優化，調整了哪些參數

簡單介紹做過的項目，然後挑一個項目，你擔任的角色是這樣，主要流程是怎樣，產出有哪些，在這過程中遇到了哪些問題，如何解決，你的成長是什麼。
另外問了個在職業生涯中遇到的最大事故是什麼，當時是如何去解決的，定位問題的方式是怎樣，以及後續如何去避免這樣的事故
最後瞎聊了下騰訊雲的大數據sre團隊發展情況，以及員工成長路線，以及base地的transform。

簡單個人介紹包括學歷背景，工作經歷，以及每段跳槽原因，挑一段工作項目詳細講解（雖然她也不一定聽得懂，我猜測主要考察表達能力），然後是講講對大數據sre崗位的理解，期望薪資，目前競企offer情況，最後明確告知期望薪資漲幅較大，不會在競企offer上做大幅調整，最多持平，且具體的方案最快也要一周半才能出來。所以最後還是放棄了鵝廠入職了蝦皮。

總的來說，騰訊雲的大數據sre面試也是偏基礎且貼近個人工作內容，假如小夥伴們平時注重積累的話，去騰訊問題不大。最後預祝跑路的同學們都能拿到理想的offer！
（shopee最近很缺人哦，有想法的同學可查看： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIzNDU0MA==&mid=2247483747&idx=1&sn=&chksm=52ea14&token=90945026&lang=zh_CN#rd ）

⑹ 騰訊大數據是關注什麼公眾號

微信公眾號。
大數據的高速性是指數據增長快速，處理快速，每一天，各行各業的數據都在呈現指數性爆炸增長。
在許多場景下，數據都具有時效性，如搜索引擎要在幾秒中內呈現出用戶所需數據。
企業或系統在面對快速增長的海量數據時，必須要高速處理，快速響應。

⑺ 阿里，騰訊和百度的互聯網大數據應用有何不同

阿里，騰訊和網路的互聯網大數據應用有何不同

網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

BAT的互聯網大數據應用有何不同

從數據類型看，騰訊數據最為全面，這與其互聯網業務全面相關，其最為突出的是社交數據和游戲數據，其中：社交數據最為核心的是關系鏈數據、用戶間的互動數據、用戶產生的文字、圖片和視頻內容；游戲數據主要包括大型網游數據、網頁游戲數據和手機游戲數據，游戲數據中最為核心的是游戲的活躍行為數據和付費行為數據，騰訊的數據最大的特點是基於社交的各種用戶行為和娛樂數據。阿里最為突出的是電商數據，尤其是用戶在淘寶和天貓上的商品瀏覽、搜索、點擊、收藏和購買等數據，其數據最大特點是從瀏覽到支付形成的用戶漏斗式轉化數據。網路的數據以用戶搜索的關鍵詞、爬蟲抓取的網頁、圖片和視頻數據為主，網路的數據特點是通過搜索關鍵詞更直接反映用戶興趣和需求，網路的數據以非結構化數據更多。
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景都有共同的體系，該體系一共分為七層，代表了企業不同層面的數據價值應用場景，形成了企業運營的數據價值金字塔：
（1）數據基礎平台層。金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎層，如果基礎層搭建不好，上面的應用層也很難在企業運營中發揮效果，這一層的技術目標是實現數據的有效存儲、計算和質量管理；業務目標是把企業的所有用戶（客戶）數據用唯一的ID串起來，包括用戶（客戶）的畫像（如性別、年齡等）、行為以及興趣愛好等，以達到全面的了解用戶（客戶）的目的；
（2）業務運營監控層。這一層首要的是搭建業務運營的關鍵數據體系，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，通過各種分析模型等可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策；
（3）用戶/客戶體驗優化層。這一層主要是通過數據來監控和優化用戶/客戶的體驗問題。這裡面既運用了結構化的數據來監控，也運用非結構化的數據（如文本）來監控體驗的問題。前者更多的是應用各種用戶（客戶）體驗監測的模型或者工具來實現，後者更多的是通過監測微博、論壇和企業內部的客戶反饋系統的文本來發現負面的口碑，以及時的優化產品或服務；
（4）精細化運營和營銷層。這一層主要通過數據驅動業務精細化運營和營銷。主要可以分為四方面：第一，構建基於用戶的數據提取和運營工具，以方便運營和營銷人員通過人群定向把客戶提取出來，從而對客戶進行營銷或運營活動；第二方面，通過數據挖掘的手段提升客戶對活動的響應；第三，通過數據挖掘的手段進行客戶生命周期管理；第四，主要是用個性化推薦演算法基於用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化，如淘寶商品的個性化推薦；
（5）數據對外服務和市場傳播層面。數據對外服務一般為服務該互聯網企業的客戶或用戶，如網路通過提供網路輿情、網路代言人、網路指數等服務其廣告主客戶；淘寶通過數據魔方、淘寶情報和在雲端等產品服務其客戶；騰訊通過騰訊分析和騰訊雲分析等服務其開放商客戶。在市場傳播層面，主要通過有趣的數據信息圖譜和數據可視化產品來實現（如淘寶指數、網路指數、網路春節遷徙地圖）。
（6）經營分析層面。主要通過分析師對大數據進行統計，形成經驗分析周報、月報和季度報告等，對用戶經營情況和收入完成等情況進行分析，發現問題，優化經營策略。
（7）戰略分析層面。這方面既要結合內部的大數據形成決策層的數據視圖，也要結合外部數據尤其是各種競爭情報監控數據、國外趨勢研究數據來輔助決策層進行戰略分析。
雖然網路、阿里巴巴和騰訊在企業運營的數據價值的應用體繫上有共同的特點，但由於企業的商業模式以及數據資產不同，他們在整體的大數據發展策略也有顯著的不同。
網路大數據策略
網路大數據最重要的是來源是通過爬蟲搜集的100多個國家的近萬億網頁數據，數據量是在EB級的規模。網路的數據非常多樣化，其收集的數據既有為非結構化的或者半結構化的數據，包括網頁數據、視頻和圖片等數據，也有結構化的數據，如用戶的點擊行為數據，廣告客戶的付費行為數據等。
網路大數據主要服務三類人群：一類是互聯網網民，通過大數據和自然語言處理技術讓網民的搜索更加准確；第二類是廣告主，通過大數據讓廣告主的廣告和搜索關鍵詞的匹配度更高，或者和網民正在看的網頁內容匹配度更高；第三類是，也是在重點推進的網路大數據引擎，重點是服務傳統行業擁有一定規模數據的企業。
網路大數據引擎代表了互聯網企業數據服務能力開放和合作的趨勢，網路大數據引擎由以下三方面構成：
開放雲：網路的大規模分布式計算和超大規模存儲雲，開放雲大數據開放的是基礎設施和硬體能力。過去的網路雲主要面向開發者，大數據引擎的開放雲則是面向有大數據存儲和處理需求的「大開發者」。據網路相關人員稱，網路開放雲還擁有CPU利用率高、彈性高、成本低等特點。網路是全球首家大規模商用ARM伺服器的公司，而ARM架構的特徵是能耗小和存儲密度大，同時網路還是首家將GPU（圖形處理器）應用在機器學習領域的公司，實現了能耗節省的目的。
數據工廠：數據工廠為網路將海量數據組織起來的軟體能力，與資料庫軟體的作用類似，不同的是數據工廠是被用作處理TB級甚至更大的數據。網路數據工廠支持超大規模異構數據查詢，支持SQL-like以及更復雜的查詢語句，支持各種查詢業務場景。同時網路數據工廠還將承載對於TB級別大表的並發查詢和掃描，大查詢、低並發時每秒可達百GB。
網路大腦：網路大腦將網路此前在人工智慧方面的能力開放出來，主要是大規模機器學習能力和深度學習能力。此前它們被應用在語音、圖像、文本識別，以及自然語言和語義理解方面，並通過網路Inside等平台開放給了智能硬體。現在這些能力將被用來對大數據進行智能化的分析、學習、處理、利用，並對外開放。
網路將基礎設施能力、軟體系統能力以及智能演算法技術打包在一起，通過大數據引擎開放出來之後，擁有大數據的行業可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理。從架構來看，企業或組織也可以只選擇三件套中的一種來使用，例如數據存放在自己的雲，但要運用網路大腦的一些智能演算法或者數據存放在網路雲，自己寫演算法。
網路大數據引擎的作用
我們可以從兩方面來具體看網路大數據引擎的作用：
（1）對於 *** 機構：如交通部門有車聯網、物聯網、路網監控、船聯網、碼頭車站監控等地方的大數據，如果這些數據與網路的搜索記錄、全網數據、LBS數據結合，在利用網路大數據引擎的大數據能力，則可以實現智能路徑規劃和運力管理；衛生部門擁有流感法定報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，如果和網路的搜索記錄及全網數據結合，便可進行流感預測、疫苗接種指導。
（2）對於企業：很多企業也擁有海量大數據，不過很多企業的大數據處理和挖掘能力比較弱，如果應用網路大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。如在2014年4月的網路技術開放日上，中國平安便介紹了如何利用網路的大數據能力加強消費者理解和預測，細分客戶群制定個性化產品和營銷方案。
阿里巴巴大數據策略
阿里巴巴大數據整體發展方向是以激活生產力為目的的DT(data technology，數據技術驅動)數據時代發展。阿里巴巴大數據未來將由「基於雲計算的數據開放+大數據工具化應用」組成：
（1）基於雲計算的數據開放。雲計算使中小企業可以在阿里雲上獲得數據存儲、數據處理服務，也可以構建自己的數據應用。雲計算是數據開放的基礎，雲計算可以為全球的數據開發者提供數據工作平台，阿里分布式的存儲平台和在這個平台上的演算法工具，可以更好的為數據開發者所用；同時，阿里巴巴還需要做好數據的脫敏，把數據的商業定義，每個標簽打得足夠清晰，能夠讓全球的數據開發者在阿里巴巴平台展開數據思維，讓數據為 *** 所用、消費者所用以及行業所用。阿里的大數據開放之後，線上線下的數據能夠串聯起來，所有人都是數據提供方，也是數據的使用者。
（2）在大數據應用上，馬雲已經在整個數據應用上確定了兩個方針：
第一個方針：從IT到DT（數據技術），DT就是點燃整個數據和激發整個數據的力量，被管理所用，被社會所用，被銷售所用，為製造業所用，為消費者信用所用。前文已經分析道，阿里巴巴的數據資產是以電商為主，其中，淘寶和天貓每天會產生豐富多樣的數據，阿里巴巴已經沉澱了包括交易、金融、生活服務等多種類型的數據。這些數據能夠幫助阿里巴巴進行數據化運營（如下圖）。
另外一個其最為重要的應用是金融領域——小微金融。在小微金融企業融資領域。由於銀行無法掌握小微企業真實的經營數據，不僅導致很多企業無法拿到貸款，還因為數據類型的不足導致整個判斷流程過長，阿里已經通過其電商數據中的交易、信用、SNS等多種數據來決定是否可以發放貸款以及放貸的額度。
第二個方針：讓阿里巴巴的數據、讓阿里巴巴的工具能夠成為中國商業的基礎設施。阿里巴巴已經開始在轉型，阿里將由自己直接面對消費者變成支持網商面對消費者，阿里會根據其已有的運營和數據經驗，開發更多的工具，幫助網商成長，讓網商們更懂得用最好的工具、服務去服務好消費者。正如馬雲所言「我相信沒有一個網商不希望擁有自己的客戶，沒有一個網商不希望知道客戶對自己的體驗到底好還是壞，如何持久的擁有這些客戶，我們覺得一個國家的經濟，應該讓給企業家群體去做，我們覺得淘寶網商未來的經濟，是應該留給網商們去決定，而不是我們去做決定」。
騰訊大數據策略
騰訊的大數據目前更多的是為騰訊企業內部運營服務，相對於阿里和網路，數據開放程度並不高。因此，對於騰訊我們主要重點介紹騰訊大數據在服務企業內部的應用場景和服務。
騰訊90%以上的數據已經實現集中化管理，數據集中在數據平台部，有超過100多個產品的數據已經集中管理起來，而且是集中存儲在騰訊自研數據倉庫（TDW）。騰訊大數據從數據應用的不同環節可以分為四個層面，包括數據分析、數據挖掘、數據管理和數據可視化：
（1）數據分析層有四個產品：自助分析、用戶畫像、實時多維度分析和異動智能定位工具。自助分析可以幫助非技術人員通過簡單的條件配置實現數據的統計和展示功能；用戶畫像則是對某一群用戶或者某一業務的用戶實現自動化的人群畫像；實時多維度分析工具則是可以對某一指標可以實現實時的多個維度的切分，方便分析人員從不同角度對某一指標進行多維度分析；異動智能定位工具則實現數據異動問題的智能化定位。
（2）數據挖掘層面的產品應用有：精準廣告系統、用戶個性化推薦引擎和客戶生命周期管理。精準廣告系統如廣點通，是基於騰訊大社交平台的海量數據為基礎，通過精準推薦演算法，以智能定向推廣位導向實現廣告精準投放；用戶個性化推薦引擎根據每位用戶的興趣和喜好，通過個性化推薦演算法（協同過濾、基於內容推薦、圖演算法、貝葉斯等），實現產品的個性化推薦需求；客戶生命周期管理系統，則是基於大數據，根據用戶/客戶的所處的不同生命周期進行數據挖掘，建立預測、預警和用戶特徵模型，以根據用戶/客戶所處的不同生命周期特點進行精細化運營和營銷。
（3）在數據管理層面則有：TDW（騰訊數據倉庫）、TDBank（數據銀行）、元數據管理平台和任務調度系統和數據監控。這一層面主要是實現數據的高效集中存儲、數據的業務指標定義管理、數據質量管理、計算任務的及時調度和計算以及數據問題的監控和告警。
（4）在數據可視化層面有：自助報表工具、騰訊羅盤、騰訊分析和騰訊雲分析等工具。自助報表工具可以自助化的實現結構相對簡單和邏輯相對簡單的報表。騰訊羅盤分為內部版和外部版，內部版則是服務於騰訊內部用戶（產品經理、運營人員和技術人員等）的高效報表工具，外部版則是服務於騰訊合作夥伴如開發商的報表工具。騰訊分析是網站分析工具，幫助網站主進行網站的全方位分析。騰訊雲分析則是幫助應用開發商決策和運營優化的分析工具。
總的來看，網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

bat的互聯網大數據應用有何不同

這個得從BAT各自的基因來分析。網路主要是以搜索產品，所以大數據對於網路來說主要用於搜索方面，使搜索更加的精準和匹配；阿里巴巴以電子商務為主，所以大數據對於阿里巴巴來說會主要用戶商品方面；騰訊主要是社交，所以大數據對於騰訊來說可能更多的應用於社會網路分析。大數據的主要用途為預測，所以BAT對於大數據的共同點都是為了通過對用戶的分析，進行更加准確的服務和營銷。

看網路，阿里與騰訊是如何利用互聯網大數據應用

阿里有數據魔方，為賣家提供收費服務。

網路里，「互聯網」和「所有空間」有何不同？

「互聯網」
和
「所有空間」
互聯網 就是指Inter上所有的信息
對網路來說
主要就是中文信息
所有空間
就是指網路中的所有用戶
建了網路空間
（博客+相冊+留言板）
顯然搜索後者
是不包括網路空間 以外的博客的

如何獲取並應用互聯網大數據

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
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互聯網大數據培訓應用前景如何?

不用擔心，學好了就會有好的前景。｛變數9｝

大數據和小數據有何不同？

1.大數據重預測，小數據重解釋；2.大數據重發現，而小數據重實證；3.大數據重相關，小數據重因果；4.大數據重全體，小數據重抽樣；5.大數據重感知，小數據重精確。

企業數據中心和互聯網數據中心有何不同

DCCI互聯網數據中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，簡稱DCCI），互聯網監測研究權威機構&數據平台，互動營銷之測量、分析、優化服務提供者。以Panel軟體、代碼嵌入、海量數據挖掘、語義信息處理等多種領先技術手段為基礎，進行網站、用...

互聯網數據中心：是idc 他是主要存放網路數據的（網站+數據+下載站點等）囊括比較廣泛，任何的正規企業或者是中小型站長都是可以進行選擇的。
企業數據中心：它的更加具有針對性，它可以隸屬於互聯網數據中心的一部分的。

⑻ 騰訊大數據中心在哪

貴州
因為大數據中心的特點就是由很多伺服器，而伺服器的特點就是散發熱量很多，那麼為了保證伺服器正常運轉就需要降溫，降溫方法很多，但是降溫也需要考慮成本。
於是最好的辦法就是利用自然的力量，例如我小時候在炎炎夏天去過一個大石塊形成的小洞穴，幾十平米那種，走出去幾部就是太陽，但是當時一進去凍得我直哆嗦。
農村也會把西瓜放入盡力冰鎮等等，這些都是純天然的降溫方法，甚至一些老居是不需要用空調的，夏天也不會感到悶熱。
貴州的地理條件特別適合。
然後 就是視頻中說的，高海拔，低氣溫，低電價，非地震帶。
海拔高了，溫度就會降低一丟丟。海拔高了，風就會大很多多。
風多，那麼自然風就充足，自帶風冷，持續帶走熱量，同樣足夠的風可以降低濕度。
貴州本身水資源豐富，且現在西部有很多現成的火電廠。至於地震帶，偌大的貴州選一個非地震帶還是可以的，不然天眼怎麼辦呢？
一個數據中心，去掉基本的建造維護費用，剩下大部分都是為了散熱製造的費用。機器越多，越是如此。

⑼ 阿里，騰訊和百度的互聯網大數據應用有何不同

網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數版據都用來優化權自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。