大數據對騰訊的應用

1. 騰訊雲IaaS全線升級，劍指大數據風口

8月23日，騰訊雲對外宣布正式全線升級IaaS產品，多款產品全面升級，但除此之外更為讓人關注的是，此次騰訊雲還一口氣發布了五款重量級資料庫產品，並公布資料庫產品矩陣。

騰訊雲資料庫基本上涵蓋了業界主流的資料庫產品，在關系型，非關系型、分布式等均有多個產品，今年年內還將上線分析性資料庫等產品，騰訊雲在資料庫上的新動作，讓它一躍成為雲資料庫領域最強有力的引領者。

騰訊雲向來不會隨意出手，每次產品的推出都有著具體落地的用戶需求，從游戲解決方案再到視頻直播服務，騰訊雲動作頻頻的背後是在為市場解決實際的問題，而在此次五款資料庫發布的背後,騰訊雲又看到了怎樣的未來？

一，此次騰訊雲資料庫更新發布了什麼

此次騰訊雲推出了五款資料庫分別為SQL Server 2012、雲資料庫MySQL、雲資料庫HBase、雲資料庫PostgreSQL、分布式資料庫TDSQL。其中SQL Server 2012的主要目的是為了補充資料庫的全面性，而其餘四款均與雲風口——大數據有關，均滿足了企業在大數據時代，對資料庫的高性能並發管理與控制的需求，以及在數據挖掘、海量存儲、智能商務運算上的需求，

雲資料庫MySQL：擺脫傳統MySQL數據存儲的限制，將資料庫直接搬入到更為安全可靠的雲端，有著大容量、大內存、高讀寫、高並發的特性。QPS最高高達24萬，內存最大支持488GB，容量空間最大支持6T。

雲資料庫HBase:適合於TB級別的資料庫，滿足大數據分析、開發的需求，性能高、高效二級索引方案，數據監控顆粒度細。用戶只需要提交作業，就能獲得結果，無需考慮存儲容量以及運算瓶頸，騰訊雲將全方位解決。

雲資料庫PostgreSQL：基於業界知名的、可以與商業資料庫Oracle媲美的開源資料庫PostgreSQL，騰訊雲通過優化使得性能比開源版本提升十倍，最大QPS可達10萬。同時下半年騰訊雲還會推出更為強大的分布式PostgreSQL。

分布式資料庫TDSQL：企業級雲資料庫，能夠滿足大量的大數據使用場景，目前微眾銀行、微信支付、安心保險等等金融產品都是採用TDSQL，有著雄厚實力。

二，雲資料庫正在大數據的風口之上

越來越多的企業正在接入互聯網，面臨著大數據增長的難題。在去年9月國務院正式發布了《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》，這意味著大數據開始受到國家層面的重視。在今年5月舉辦的中國大數據產業峰會上，馬化騰提出了利用大數據「共建雲中大數據生態」的理念，因此騰訊也背負著建立雲端數據的責任，而騰訊雲的使命不小。

雲資料庫則是大數據存放的關鍵，是整個大數據戰略重中之重，而未來的以下企業將會需要騰訊雲資料庫的幫助。

1）尚未完全接入互聯網的企業，事實上很多傳統行業都具備著較強的IT意識，並且在最初就建立起了自己的計算機數據管理，最典型的就是金融行業，在早期信息化幫助其提升了效率，但是後期的金融行業卻無法讓這些數據得以有效利用，而騰訊雲資料庫則可以極好的滿足這點，微眾銀行、微信支付都已經做出了出色的案例。

2）已經接入互聯網的企業，很多接入互聯網的企業也在面臨一個問題，在早期沒有騰訊雲這樣優質的雲服務商，因此他們需要自建伺服器，並且自己承擔起各種昂貴IT設施維護成本，並且需要配備一群高工資的高級工程才能夠進行大數據的利用。

但騰訊雲則可以幫助這類企業實現徹底的解放，企業不再需要自己搭建任何設備、配置任何環境，企業只需要將數據託付於騰訊雲就可以完成以前高代價的事情，而騰訊雲除了大數據處理技術之外，還擁有各種伺服器、安全防護、視頻解決方案、游戲解決方案等等頂級成熟技術方案，直接幫助企業完成「雲端生態」的轉型與跨越。

3）新興創業互聯網公司，其天然需要託管自己產品的數據，而初創公司眾所周知不僅缺少技術能力，還在資金方面捉襟見肘，而騰訊雲則不僅可以幫助其管理好數據，還可以在安全、彈性擴容各方面對其進行全方位的保障，並且價格也極為低廉，是創業者的最大福音。

三，騰訊全面開放自身技術，全社會在享受福利

馬化騰此前在今年5月舉辦的中國大數據產業峰會表示，騰訊數據中心的儲存量已經超過1000PB數據，並持續以每天500TB速度飛速上升，而騰訊願意將這些積累開放給更多的合作夥伴。

騰訊雲一直對外表示基於騰訊18年技術和經驗積累後的全面開放技術，這里來看看這次騰訊雲究竟開放哪些騰訊核心技術：

此次推出的分布式資料庫TDSQL，在騰訊核心計費系統使用了超過10年時間，一直應用於騰訊充值、米大師等騰訊核心業務；也已經將其應用到了外部安心保險、泛華保險、微眾銀行、匯通天下等金融、物聯網領域。由於其針對金融業務設計，除了滿足雲資料庫的彈性、自動化運維、高性價比以外，還支持兩地三中心架構，擁有金融級高可用、數據強一致、金融級的安全要求；相關項目都通過了監管部門的信息安全審核。

值得一提的是，此次騰訊雲推出的雲資料庫PostgreSQL，選用的是騰訊自研PostgreSQL內核，在騰訊內全面應用超過5年，包括微信支付、財付通、廣點通、大數據處理平台的核心系統都在使用騰訊自研PostgreSQL。

根據筆者了解，騰訊內部的大數據集群有近萬台設備，所有元數據都存儲於騰訊自研PostgreSQL；月計算數據量超過300PB，99%的請求1秒內響應。而這些成績的背後，全部是因為有騰訊自研的PostgreSQL的技術實力作為後盾支撐。

而騰訊雲開放的雲資料庫PostgreSQL除了滿足雲資料庫的彈性、自動化運維、高性價比以外，還優化了多個關鍵內核，且支持兩地三中心架構，高可用方案，超高計算性能。

騰訊能夠將涉及計費的核心技術的TDSQL、超過5年的自研PostgreSQL向社會開放，充分體現了其開放共享的心態，其正在利用騰訊雲積極推進中國的大數據建設，也是屬於全社會的福利。

結語：

騰訊雲此次推出的五款雲數據產品，暗合著大數據蓬勃發展的趨勢，而騰訊正在全面開放自己的技術，將自己的多年積累與整個社會共享。傳統企業、創業者們都應當抓住機遇，站在巨人的肩膀上，利用騰訊雲的開放，來迅速完成自己在大數據時代的轉型與創業。

更關注產品與技術的微信公眾號：「首席發言者」

2. 騰訊徵信的數據運用

騰訊的互聯網大數據徵信主要運用社交網路上海量信息，比如在線、財產、消費、社交等情況，為用戶建立基於互聯網信息的徵信報告。
具體說來，徵信體系將利用其大數據平台TDBANK，在不同數據源中，採集處理相關行為和基礎畫像等數據，並利用統計學、傳統機器學習的方法，得出用戶信用得分，形成個人徵信報告。騰訊徵信正在積極應用新技術進行研究和驗證，社交數據的信貸應用在全球范圍內都是很前沿的探索。我們模型研究團隊的初步成功已顯示，社交數據可以明顯提升個人徵信的准確性。
除了幫用戶建立個人信用，騰訊徵信也將為相關金融機構或金融業務的風險控制提供有意義的參考。已經有多家P2P、銀行和保險公司等表達了強烈的意向，希望接入騰訊的個人徵信服務。

3. 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據都用來內優化自己業務容的運營效果，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。

4. 騰訊伺服器運營中的大數據應用是怎麼樣的

你可以去伺服器廠商（正睿）的網上找找，騰訊大數據應用採用的都是集群內方式，將成千容上萬的伺服器做成集群，然後將資源分塊進行使用，你可以看看這款就是可以將成千上萬台做成集群，可以參考一下
產品型號：ZI21S5-6832
產品類型：雙路六核機架式伺服器
處 理 器：Xeon E5-2620
V3
內 存：8G DDR4 REG ECC
硬 盤：HD SATA3 1TB
產品地址：http://www.zrway.com/server/proct_param/1002/10483.html

5. 大數據的「感性」應用

大數據的「感性」應用

通過大數據分析、雲計算等領先技術能力提供社交、移動等數據分析，跟蹤並解析球迷心理，並與媒體緊密結合，將用戶情緒、性格等屬性可視化呈現，產出更易引發用戶共鳴的體驗。

大數據技術已經不是一個新鮮詞兒，它的價值也已被廣泛認可，藉助海量數據的分析利用，能有效幫助企業實現市場動向預測，幫助有效支持市場活動各個階段的不同商業行為決策，還能夠實現追蹤消費者行為，並對其心理甚至下一步行為實現相對精準的預測，產生更好的用戶體驗，滿足目標消費者的多元化需求。

大數據在體育賽事中的應用很常見，在網球賽事中，一發成功率、一發得分率和Ace球是標志球員競技水平的關鍵指標；發球速度、接發球成功率、上網成功率、得分點則突出體現了球員的打法特點。

上述都是來自大數據的直觀應用，教練員和運動員通過每項賽事背後的技術統計來評價本場比賽發揮的好壞。而這些數據也將直接影響教練員對比賽的掌控。

在本屆巴西世界盃，大數據應用又有了新模式——騰訊通過IBM的大數據分析、雲計算等技術提供社交、移動等數據分析，跟蹤並「解析」球迷心理，產出更易引發用戶共鳴的優質內容，為用戶打造全新的體育觀賽體驗。

6月12日，IBM與騰訊達成深度戰略合作，成為騰訊體育社交媒體數據分析合作夥伴。

IBM的大數據技術，從賽事、球迷、文化三大維度，深度挖掘了來自世界盃球迷關注的120個熱點關鍵詞，抓取50萬條主流社交媒體信息，包括球迷話題、球迷類型、個性分析等，並以此為基礎，製作了「世界盃聲量大比拼」、「世界盃飛魚秀」、「算數」、「球迷畫像」等專題欄目，通過數據分析，精準抓住球迷關注熱點，並迅速輸出報道內容。

球迷的另類體驗

在本屆世界盃中，騰訊通過IBM大數據實時分析，打造《世界盃球迷聲量大比拼》欄目，讓球迷即時看到64場比賽中對陣球隊的當前支持率，以及個人喜愛球星的支持率，看到全球有多少人跟自己同歡喜共悲傷，滿足球迷同理心，引發球迷共鳴。

IBM輿情系統實時分析社交媒體上球迷關注點，為「世界盃飛魚秀」欄目提供大量球迷實時狀態，分析球迷心態等數據盤點，呈現蒼老師微博秀力挺德國、內衣模特大拼球技等網路話題，由兩位脫口秀達人說出球迷們的心聲，引發廣大網友共鳴。期間欄目組還邀請了IBM數據工程師前去做客，展示IBM嚴肅的大數據系統如何支持網友娛樂生活的。

根據實時數據反饋，騰訊實時發布共32篇新聞報道，《德國更熱梅西最火球王超高關注率遠勝眾星》、《荷阿大戰遭瘋狂吐槽羅本關注度不及梅西一半》等球迷角度深挖的信息，綜合展示球賽期間球迷心理變化，引發球迷共鳴。單篇新聞最高閱讀量達萬次以上，95%均來自騰訊新聞客戶端。

騰訊體育基於IBM大數據，在世界盃期間輸出80期「算數」報告，深度剖析世界盃的角角落落，從球迷地域分布、性別比例，到歷史上各大洲入圍世界盃成功率等……這些基於大數據而呈現的報道內容，讓球迷看到了一個直觀的數字化的世界盃。

騰訊還策劃了有趣的「球迷畫像」，基於IBM大數據對用戶的多維度分析，總結刻畫了每位球星的球迷性格特徵，對不同球星的粉絲類型加以區分和刻畫，推出了不同球星的粉絲畫像。例如，葡萄牙球星C羅的粉絲70%為女性，她們的個性關鍵詞是「女王范」、「實際」、「有條理」和「欣賞美」。這樣的球迷畫像在騰訊的世界盃專區中定期推出，網友一致熱捧，該畫像成為鑒定自己是真球迷的另類標准。

合作共贏，火花沒那麼簡單

獨特視角的內容背後，是騰訊作為網路媒體在世界盃報道模式上的一次創新，也讓我們看到了大數據實際應用的另一種模式。

記者采訪了大數據提供方IBM品牌戰略部高級經理楊磊，他表示「這是IBM第一次嘗試在足球賽事中用大數據分析來探測球迷的反映，我們希望通過技術融合參與其中，與我們而言是一次露出，對騰訊，我們提供基於大數據分析的用戶洞察，支持騰訊微用戶提供即時感更強的內容」。IBM在1993年就開始進入體育賽事領域，贊助網球賽事，並提供比賽的IT技術支持。2005年，IBM通過SlamTracker追蹤了網球四大滿貫賽事8年來全部8128場比賽，每場比賽收集4100萬個數據點，包括5500個分析模型。與媒體合作，用大數據技術分析探測球迷心理，並產出報道內容，這還是第一次。

此次與騰訊的深度合作，IBM首先看重的是騰訊龐大的用戶基礎與年輕化的用戶屬性，其次是騰訊在重大體育賽事報道中的運營能力、立體報道能力和PC端移動端雙通道能力，這些優勢將有效助力IBM大數據分析的開展和應用實現。

騰訊此次在世界盃報道中，也借大數據之力，大量並及時輸出更貼合網友當下關注的熱點內容，並發揮出網路全媒體平台的優勢，將內容及時輸送到各個媒體平台、移動終端，引發大量網友關注，並幫助品牌廣告主實現了與用戶的深度互動，實現了商業目的。

楊磊表示未來IBM將更多嘗試B2B2C的傳播模式，我們會看到更多大數據應用的場景和模式，開拓更多想像空間。

用科技改善賽事體驗

目前媒體環境，社交、大數據、雲等技術出現，B2B企業已經意識到獨立消費者對企業的巨大影響，B2B企業的傳播方式不再局限於一對一，IBM希望通過消費者的體驗，運用B2B2C的方式讓企業有更多的資訊通過終端觸達消費者。

IBM其實一直致力於用科技來改善體育賽事的一些體驗，在網球、高爾夫球賽事，我們在全球有很多年歷史。但在足球，楊磊IBM品牌戰略部高級經理這次是第一次嘗試用大數據分析來探測球迷對這個賽事的反應。騰訊對於IBM是合適的合作夥伴，用戶基數夠大，用戶屬性年輕化，媒體平台全面，而且對於此次世界盃極其重視，並勇於嘗試。這次合作對彼此都是一個很有趣的嘗試和探索。讓技術與賽事融合，通過騰訊IBM實現品牌露出，對於騰訊則多了一個內容提供方，並且開啟了全新的報道模式，也為球迷帶來了獨特的觀球體驗。

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6. 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
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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。