腾讯企业大数据

⑴ 为什么苹果华为腾讯，都要把数据中心建在贵州，有什么好处

最近两年大数据非常火爆，跟着大数据一起火爆的是贵州省，每年在贵阳举办的大数据峰会更是吸引来了全球各地商界大佬的参与。

而且目前很多知名企业已经在贵阳建设大数据中心或者计划在贵州建设大数据中心，比如在贵安新区中的电子产业信息园内，目前聚集了三大运营商后，戴尔、谷歌、阿里巴巴、腾讯、网络、京东、华为等近300数据项目。

目前贵州是首个国家级大数据综合试验区，贵州已有大数据企业超过9000家，产值超1100亿元，每年有上万名相关人才流入。

那贵州到底有什么魅力，为何能够吸引这么多知名企业来到贵州建设大数据中心，成为大数据中心的一个重要基地之一呢？这里面有主要有几个原因:

贵州的地理环境是非常适合建大数据中心的，这种优势主要体现在以下几个方面。

（1）气候优势。贵州位于北纬24度至29度之间，贵阳更是被称为避暑胜地，冬无严寒，夏无酷暑，夏季平均气温约25℃，冬季平均气温约9℃，温差是比较小的，这种气候非常有利于服务器的维护，减少服务器的能耗。

（2）贵州位于云贵高原地区，境内地貌主要以喀斯特地貌为主，很少有台风，地震，泥石流等地质灾害，这有利于大数据中心的稳定。

（3）贵州境内有众多溶洞，洞里面的恒温恒湿，这个非常适合建立大数据中心，所以目前有很多大数据中心都是直接建在贵州省内的溶洞里面。

大家都知道大数据中心是电老虎，大数据中心的运营成本主要包括机房电费、宽带成本、机房建设及摊销、人工成本及机房租金等，其中的机房电费成本约占据总成本的一半以上 。

之前美国有一个机构曾经做过一个调查，结果发现一个数据中心的用电功率超过了美国的一个中型城镇，比如谷歌位于全球的数据中心的用电功率达到3亿瓦特，这一数字超过了三万户美国家庭。

正因为如此，建立大数据中心最大的一个成本就是电力，而且必须需要该地区有丰富的电力资源。目前贵州的电力资源是比较丰富的，2018年各省发电量排名当中，贵州排在第15位，发电量不是很靠前，但这个发电量跟贵州的经济体量相比还是相对比较丰富的，所以贵州很多电量都是输送到省外。

除了电力资源丰富之外，贵州的电价还非常便宜，为了吸引各大数据中心到贵州投资，贵州各地方政府协调电网给出了一个比较优惠的电价政策，最低的价格达到每度0.35元，而据工信部统计，目前全国大数据中心平均用电价格为0.87元/千瓦时，而沿海地区用电价格高达1.5元/千瓦时，相当于目前贵州的电价只有其他地区的一半，甚至更低，这也是吸引各大巨头大数据中心落户的直接原因之一。

影响大数据中心布局的原因有很多，其中有一个重要的原因就是土地。因为大数据中心不像机房那么简单，随便1栋楼就可以解决问题，大数据中心需要非常大的面积。

比如腾讯贵安七星绿色数据中心位于贵州省贵安新区，总占地面积约为770亩，隧洞面积超过3万平方米。如果这个大数据中心建立在深圳，按照土地均价1万元/平米计算，那光土地成本就需要50亿左右。而贵州作为欠发达地区，目前经济并不是很发达，所以土地成本相对比较低，这770亩土地价格估计也就几个亿左右，这样就可以大大节省大数据中心的建设成本。

最近几年贵州的大数据业务之所以发展迅猛，这里面除了国家政策偏重之外，贵州各地方政府出台的优惠政策也是吸引各大企业落户的重要原因之一。

前几年贵州省就出台相关文件大力支持大数据中心产业的发展，这种政策支持主要体现在以下几个方面：

1、税收优惠。

比如投资1000万元及以上的大数据企业，从企业投产运营之日起3年内，企业所交纳的省级以下税收地方财政留存增量部分，由企业所在地市、县政府全额补给企业；

投产运营3年以上5年以内的，以减半方式给予支持。 而符合国家税收优惠政策规定的大数据企业，可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。

2、补贴政策

为降低企业成本，贵州省还给大数据企业补贴宽带费用，大数据企业自用宽带租赁费由所在市、县政府给予50%的补贴，每户企业每年补贴不超过50万元，补贴期可为3年。

此外，从财政上，贵州省整合贵阳市、贵安新区设立大数据产业发展专项资金，从2014年起连续3年，每年安排不少于1亿元用于支持大数据产业发展。

3、人才政策

大数据本身就是一个高 科技 产业，本身就离不开人才，为了吸引更多的人才来贵州落户以及就业，贵州省推出了很多人才优惠政策。

一是实施“百千万人才引进”计划，鼓励大数据产业人才到贵州创业，认定为大数据企业高层次人才的可享受相关优惠政策，这种人才政策主要体现在以下三个方面。

二是给大数据企业的员工在税收和购房方面发“红包”。对大数据企业员工，在贵州工作时间超过1年、年缴纳个人所得税在3万元及以上的，按其个人所得税地方留存部分，第1至5年给予90%的奖励，第6至10年给予60%的奖励。大数据企业高管人员和核心技术人才，在贵阳市和贵安新区购买住房并签订5年以上本地服务协议的，经认定后由所在地政府每人给予10万元一次性购房补贴。

三是大数据企业高管人员和核心技术人才，在户籍和就医等方面享受优惠和便利，子女在义务教育阶段入学可在省内居住地辖区学校就读。

总之，贵州省大数据之所以能够迅猛发展，吸引那么多世界顶尖企业来落户投资，可以说贵州省综合了天时，地利，人和各方面的优势，所以目前贵州省大数据产业发展越来越好。

贵州被称为中国的大数据“硅谷”，三大运营商、华为、腾讯、苹果纷纷在贵州建立数据中心。为什么这些 科技 巨头纷纷在贵州建立数据中心呢？下文具体说一说。

数据中心最大的特点就是“高能耗” ，电力成本是整个支出成本的50%~70%，其中一半来自于服务器等设备的供电，另一半来自于机器设备散热的“空调费”。

从气温和能源来说，贵州是公认的中国南方最适合建立数据中心的地方。贵州常年气温保持在14℃到16℃，即便最炎热7月份，平均气温也只有23.7℃，是服务器等设备运行最合适的温度。

根据华为的说法“大数据基地建在北京需要1块钱1度电，贵阳只需要4毛。 我们不需要什么优惠政策，放在贵州，建成运行后一年可以节约上亿的电费 ”。

2013年是中国“大数据元年”，大数据的到来，贵州和北上广的等一线发达地区站在同一起跑线上。贵州专门颁布了一系列政策，用于支持贵州大数据的发展。2014年开始，贵州鼓励奖政府部分的数据迁移到云端，即“云上贵州”，除了特殊需求，不再自建机房，这个在全国范围内都是超前的。

贵州通过政策上的引导，明确了两大基础工程： 一个是数据中心，一个是呼叫中心 。数据中心方面，三大运营商、华为、阿里巴巴、腾讯、苹果等纷纷将南方的数据中心建立在贵州；呼叫方面，华为、蚂蚁金服等都将客服中心放在了贵州，贵阳的呼叫中心坐席达到了30多万席。

总之，贵州发展大数据产业占据了天时地利人和的优势，贵州独特的自然环境和精准有利的政策支持是贵州大数据产业发展的两大法宝。

可是你不知道的是：三大运营商，苹果，华为，腾讯等等都选择将大数据中心落户在贵州！到底贵州有什么魔力呢？毕竟贵州并不是像北上广一样发达。有什么理由留住这些大企业吗？

2013年3月，贵州面向全国优质民营企业进行招商推介时，特意邀请马云。马云这样说：错过三十年前的广东和浙江！也一定不能错过在贵州的发展机遇。

也就是在这一年，三大运营商将大数据中心落户在了贵州；不仅仅是它们，阿里，华为，惠普，IBM，网络，腾讯，戴尔等等都将大数据中心和贵州相连！

这一切的根源在于：贵州对于发展大数据的决心！贵州从最开始就既定了将贵州打造成大数据中心，所以支持力度大，定位精准！

从将贵州打造成全国首个大数据综合试验区，贵州应该是最早一批积极落实《促进大数据发展行动纲要》的地区， 这是贵州能够先人一步的根源！

从2013年三大运营商落户贵州贵安新区，总投资150亿元，规划建设机柜超10万个、服务器超200万台！它们打了头阵，更有利于促成品牌效应，行业巨头纷纷入驻 ，实际上也是吸引华为，腾讯，苹果纷至沓来的原因之一！

你可能不会忽略掉：节约成本！对于任何一个企业来说，成本控制是最基础的！而大数据一个重要的特点就是高耗能！而贵州的水资源丰富，可以说是国内电费最低的省份之一。

可以说对于大数据中心来说，能够节约大约50%-70%的电量！这对于企业来说，这是非常有吸引力的一环。

而且，贵州地处北纬24到29度之间，平均气温在14-16度，冬暖夏凉，地质结构稳定，灾害风险低，森林覆盖率49%，可以说这对于大数据中心所需要的稳定，安全，而且气温适合，对于散热要求大的数据中心很适合！

在贵州大数据产业园，联通负责人这样说：这里有绿色节能、柔性可变、灵活定制、网络通达、安全可靠、专业运营六大特点，这是促使他们选择的原因。

确实，贵州本身的优势不仅仅贵州本身的支持；环境特色，电力成本以及开放的数据资源等等优势，让贵州成了这些企业选择的“钻石矿”！

华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州全年平均气温较低，而且电力稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州政府规划和招商引资政策较好。下面来分析一下。

气温较低，对于数据中心的散热非常有好处。贵州即使是夏天，平均温度大概也就在20多度，如果是山区，可能温度会更低，更凉爽一些。气温较低，对于大型数据中心的散热是非常有好处的，大家都知道数据中心的发热量是惊人的，气温较低可以节约大量的空调用电。这样也能节约设备成本，提升数据中心运行稳定性，降低数据中心运行费用。

数据中心是耗电大户，电力供应的稳定性可以说至关重要。贵州电厂众多，本地大型电厂非常多，因此电力供应情况非常充足，原来就是西电东输的起点，可以说电力非常稳定和充足。贵州本地电厂和电网的供电能力充足和稳定，这保证了数据中心的高等级的供电要求。毕竟周边就有稳定的发电厂，这对于数据中心来说更为重要。

数据中心对于空气的清洁度要求也非常高。而贵州空气质量可以说非常好，这对于数据中心的良好运行至关重要，空气不用特别精细的处理就可以很好地满足要求，这又减低了数据中心的运行成本。

贵州数据中心安全等级特别高，甚至可以抵御核弹攻击。数据中心在未来是一个国家的机密，可以说安全是需要考虑非常周全的。一般在贵州建立数据中心，都是在山脚下挖出山洞，作为数据中心，这样把一座大山挖空，可以说安全等级特别高，甚至可以轻松抵御核弹的攻击。这样的安全等级，可以说把数据安全放在了非常高的等级上。这样的数据中心无疑更能够吸引人把数据放在里面。

贵州省这几年充分考虑了自己的资源优势，规划和主导了贵州大数据中心的定位。依托着贵州大数据中心的定位，不断推出招商引资政策和人才引进政策，包括税收方面的优惠，包括土地方面的优惠，包括供电优惠政策等等。这些政策对于企业落户贵州也是起到了非常关键的作用。

综上所述，华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州平均气温较低，而且电力供应稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州招商引资政策也是非常好。

感谢阅读！

为了电！首先是省电，你知道北京一个腾讯的数据中心一年的电费是多少吗？十个亿。再有这么大的耗电量，你就是给的起电费电网也不一定能给你做输配电啊。这个不是你想要就有的，像北京的电都是外省输送过来的，你一拍脑袋想砸钱建一个数据中心，国家电网没规划你这块儿，这么大的耗电量，它从哪儿给你送电来啊？贵州这里好处就出来了，有全国最充沛的水利资源，把机房建在河边的山里头，电力，空调的冷却这些问题都解决了。这也是为什么很多比特币的挖矿机矿场都在云贵那边的原因了。建好了水电站电就和白来的差不多了。水利发电站就在边上也没有电网的输配送问题了，至于数据传输反正是光纤，距离根本不是问题。

大家好！

为什么长期以来没有什么发展机遇的贵州，能够成为中国大数据中心。

世界各大巨头公司纷纷把自己的数据中心建立在贵州这块自古以来就荒凉落后的西部山区中。

作为在贵州呆了很长时间的人，我认为有以下几个核心点符合建造大数据中心：

大数据中心里的设备都是极其昂贵的设备，那可是公司的真金白银。更何况比设备更贵重的核心数据、科研成果，更是无价之宝。作为一个公司战略级资产，最核心的考虑点应该是天灾原因。天灾面前人人平等，天灾面前，一切白费。而贵州省在下面几个可以说在世界上都是得天独厚的：

1.地震：地震应该是对数据中心，危害最大的自然灾害。但，有史料记载以来，贵州好像没有发生过地震活动。不像现在四川和云南地震频发。

2.水灾：贵州林密，沟深，只要选址得当，完全不用担心像长沙那样被水漫金山。

1.贵州地处中国内陆，东挨湖南，北接重庆四川，西连云南，南抵广西。属于中国的内陆地区。

2.贵州自古以来就是一个被群山环抱，交通闭塞，很少有战乱，非常稳定、孤僻、独立的地方。如，席卷世界的第二次世界大战，贵州就几乎没有受到炮弹的打击。解放战争更是一个地区，一个团就解放了。

“天无三日晴，地无三分平”，一直是贵州写照，地处亚热带，但有处于云贵高原中心地带，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。气温常年维持在10℃~30℃之间。对高耗电的大数据中心来说，无形中降低了大量的电费成本。

大自然的空调房，溶洞

贵州是一个资源缺乏的省，煤炭，钢铁，石油等都几乎没有，但唯独水资源丰富。乌江，清水江，赤水河，盘江等等。有高原带来的巨大落差，非常便于水电站的建立。在70十年代，很多农村都是通过自建水电站，发电自给自足。

这是贵州摆脱落后的机会，腾飞的起点。由衷为故乡高兴。

把最赚钱又环保的项目落在扶贫重点地区符合国家策略，很早前就在贵州黔南建设“大碟子”，据说光选址就选了12年，最后才选到这国宝级的“科斯特地形”开始建设，总耗时23年。有这么好的天文设备在这里，当然高 科技 的项目更有理由落在这里啦，天气也是关键，这里全年平均气温23度，夏天不热冬天不冷，当然大多数原因还是国家想要扶持贵州啦，全国各省各县都修高速公路，最费钱耗时难修的就是贵州省了，投资那么多，总要有项目回报吧！以上纯属个人观点哦！

有一个很有意思的消息，微软2018年6月搞了一个名为 Natick的实验性项目。这个项目非常有意思，微软在苏格兰奥克尼群岛海岸线附近的水域中，部署了一个水下数据中心，在一艘长 40 英寸的船内部署了12个机架和864 台服务器。

另外一个很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰岛建立了自己的数据中心，冰岛正在成为越来越多的数据中心首选，冰岛正在打造零碳的绿色数据中心产业

不知道有没有人路过华为的数据中心，在华为的一些数据中心，冬天路过的时候，数据中心上云蒸霞蔚，蔚为壮观。所以，对于数据中心而言，选址首先要考虑的就是散热。数据中心所处的位置，如果气候常年凉爽，对于数据中心而言，可以显著降低整体能耗，节约大量散热所需的能源费用。

如果有朋友去过运营商的机房也可以看到，运营商的机房一般都是没有窗户的，这是为了避免夏天太阳直射产生的热量，所以散热是数据中心的基本需求。微软之所以做实验把数据中心建在水下，也是看重了水下良好的散热条件

数据中心的能耗需求也是刚需，因为数据中心的服务器需要24小时不间断运转。冰岛为何成为全球数据中心建设的热门地点，是因为冰岛的天气凉爽，而且冰岛的地热非常丰富，冰岛的地热发电满足了全冰岛的用电需求并且还有所富余。所以能耗一向是数据中心的刚性需求。以前传说四川大渡河畔是比特币的矿机的挖矿圣地，也是看重了四川富余的水电资源

我们再看看贵州，当地常年气温凉爽，在夏天几乎不用空调，可利用自然条件冷却服务器；而且贵州水电装机量排在全国第四，有充足且便宜的电力资源提供，这些都为贵州作为数据中心建设的最佳地点提供了绝佳的支持

华为在贵州的数据中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建设数据中心，将会更加凉爽，很有可能采用自然散热方式，就可以满足数据中心服务器的散热诉求。所以贵州建设数据中心，是得天独厚的

数据中心选址有几个条件，一是安全，二是成本低，这两点贵州都具备。

所谓企业数据中心，就是一个公司核心数据的存储中心，相当于人的大脑，对安全性要求比较高，一般都是采用容灾备份的方式设置，分散在不同的地区，贵州只是其中一个，别的地方应该也还有。

数据中心的安全性威胁主要来自：自然因素，人为因素、意外因素。和其他地区比较，贵州自然安全因素比较好，台风、地震、雨雪等自然灾害非常少；贵州相对地处偏僻，不繁华，人为因素的概率也比较低；贵州地处云贵高原，周边环境比较稳定，火灾等意外因素也相对少一些。除此之外，网络攻击等其它安全因素在哪里都差不多。

在安全的前提下，能省就省。数据中心属于不太需要人力维护，但是需要精心呵护的地方，除了上面说的安全因素外，对环境、电力、温度、消防要求比较高。

因为工作的原因，我曾经到过很多运营商的机房，里面可以说是戒备森严，因为里面有大量的用户数据，必须保证绝对安全，不能影响用户正常通信。

据了解，这种机房对环境要求非常高，必须做防尘处理，贵州的污染少，防尘成本就会降低；机房还要求24小时供电，双路供电的同时，还要配备柴油发电机组，配备逆变器，而且耗电非常高，还要通过空调调节机房温度接近恒温，因为只有在恒定的温度下机器运行效率才高，寿命也长，贵州电力相对充沛，电费不高，能节省成本。

除此之外，空调也是用电大头，为了节能，在温度适宜的时候，他们都采用新风制冷，就是用自然风冷却机器散热，贵州的半高原环境常年温度偏低，非常适合采用自然条件降温，这对降低空调电费来说是最好的。

正是由于上述原因，很多互联网公司愿意把数据中心建在贵州，贵州也为他们创造了很好的运营条件，包括机房选址，环境开发，人才政策等等，这就形成了一种产业，数据中心和呼叫中心基地。

苹果华为腾讯都要把数据中心建在贵州，有三方面原因，简单点说就是成本低、安全性高、符合大趋势。

接下来我们具体分析这三大原因。

成本有多方面，既然是大数据中心，那么首先要有比较大的空间，需要摆放很多台服务器，需要耗费大量电力，需要保持较低的温度。

贵州地处西部，土地成本低，平均温度也低，还有很多溶洞可以直接利用。此外贵州有煤矿 ，电力充足 ，电力成本较低。

凉爽的温度，一年四季温差小，这种自然气温环境得天独厚，耗电量也非常均衡。

电费占了数据中心近半的成本，相对于其他地区平均0.8元以上的用电成本，贵州用电成本低至0.35元，这是非常大的优势。

西部远离沿海，身处内陆，更加安全，即使发生战争也不容易受到影响。

贵州地质条件独特，没有地震、泥石流等危害。

“一带一路”为贵州带来了大机遇，仅贵阳市就有大数据企业1600多家，主营业务收入在2018年达到了1000亿元。

为了吸引投资，贵州对企业的优惠措施也非常到位，企业融资、税收、人才等方面都有政策扶持。

以税收优惠为例，符合国家税收优惠政策规定的大数据企业可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。

以贵安新区为例，企业建设大数据中心可以获得最高1000万元软硬件资源支持，除了阶梯电价优惠外，对于各类人才也有3年内每年最高2万元的租房支持。正因为符合了国家规划，地方重视，企业配合，贵州大数据行业吸引了每年上万人才流入，部分人才还能享受高达10万元的购房补贴。

如今贵州大数据产业规模已经形成，优势会日益明显，成为贵州经济新的经济增长点。

⑵ BAT三巨头开始挖掘大数据

BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同
数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
网络拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头网络围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，网络还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。前期网络与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

⑶ 目前各大互联网公司如阿里，腾讯，滴滴，美团，今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的求解答！

阿里，腾讯 实力强，估计是自己开发或二次开发的，其他公司估计会版用开源或商用权的，但本质都是相同的，举例，不外乎一个分布式集群（hadoop），搭配一些部署组件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），处理&计算（spark，hive，MR），存储（es，hbase，mongo），可视化的话选择很多，比如vue，react，angular，画图可以选择highchart，echarts。
上述基本都是必备的，每个公司还会根据自己的需求增加额外的组件。

⑷ 腾讯有自己的大数据中心吗

腾讯有自己的大数据中心。

腾讯大数据中心在西安_灞分析包含巨大的潜力但如果分析的不准确它就会转变成阻碍由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。

企业文化

开始设计品牌Logo之后从公司美工设计的鸽子、企鹅等几种小动物的形象中选定了企鹅这个形象。第一次设计的企鹅是黑白写实的腾讯参加中国国际高新技术成果交易会，将qq做成了稍微有点胖的样子，还增加了一条围巾。

之后腾讯找来专业设计公司在基础上再设计，脖子上围的黑围巾改成了一条鲜艳的红围巾，一只眼睛圆圆的，另一只眼睛眨巴着。而Q妹妹之后也正式亮相腾讯更换了新的品牌标识，由绿、黄、红三色轨迹线环绕的小企鹅标识构成了品牌标识的主体。

也是品牌标识中最为醒目的部分，将腾讯网以用户价值和需求为核心的品牌内涵体现无余球形标识以QQ为中心，向外扩散成不断运转的世界，喻示腾讯从最大的即时通讯社区起步，随着用户需求和互联网应用的发展，业务范围和运营领域不断拓展。

⑸ 腾讯大数据sre面经

腾讯的面试流程慢是出了名的，技术面一共三面加hr面总共4面，历时一个半月，倘若要想拿到offer还得加上两周，差不多2个月时间，所以各位有志去鹅厂的同学们一定不要裸辞，不要裸辞，不要裸辞（重要的事情说三遍）。

20210301简历投递（内推）--> 20210310一面（小组长） -- > 20210322二面（二线老板）-->20210328（GM面）--> 20210404（HR面）

hdfs各个组件（hdfs,yarn,zkfc,journalnode）的作用，namenode ha实现方式
hbase读写流程，常用api
flink架构，任务提交流程，flink的checkpoint，flink实现excatly once（内部与端到端）
clickhouse架构，为什么比其他olap引擎快，sql解析流程
linux为什么叫文件系统，ceph文件系统，常用的bash命令，比如awk等
java相关：jvm架构，gc方法（对比），线程创建的三种方式，synchornized和lock的区别，各自的应用场景，skipList跳表，hashmap
谈项目，讲数据链路（实时与批处理数据），数据规模，数据流量ops这些

kafa如何保证数据一致性（source，broker，sink三个地方）
yarn调度策略，资源管理如何做，权限怎么分配
hdfs小文件问题，hive产生了小文件如何调优，hive数据倾斜原因以及处理方法
针对集群做了哪些优化，调整了哪些参数

简单介绍做过的项目，然后挑一个项目，你担任的角色是这样，主要流程是怎样，产出有哪些，在这过程中遇到了哪些问题，如何解决，你的成长是什么。
另外问了个在职业生涯中遇到的最大事故是什么，当时是如何去解决的，定位问题的方式是怎样，以及后续如何去避免这样的事故
最后瞎聊了下腾讯云的大数据sre团队发展情况，以及员工成长路线，以及base地的transform。

简单个人介绍包括学历背景，工作经历，以及每段跳槽原因，挑一段工作项目详细讲解（虽然她也不一定听得懂，我猜测主要考察表达能力），然后是讲讲对大数据sre岗位的理解，期望薪资，目前竞企offer情况，最后明确告知期望薪资涨幅较大，不会在竞企offer上做大幅调整，最多持平，且具体的方案最快也要一周半才能出来。所以最后还是放弃了鹅厂入职了虾皮。

总的来说，腾讯云的大数据sre面试也是偏基础且贴近个人工作内容，假如小伙伴们平时注重积累的话，去腾讯问题不大。最后预祝跑路的同学们都能拿到理想的offer！
（shopee最近很缺人哦，有想法的同学可查看： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIzNDU0MA==&mid=2247483747&idx=1&sn=&chksm=52ea14&token=90945026&lang=zh_CN#rd ）

⑹ 腾讯大数据是关注什么公众号

微信公众号。
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。
在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。
企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

⑺ 阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

阿里，腾讯和网络的互联网大数据应用有何不同

网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。网络的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，网络的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，网络的数据以非结构化数据更多。
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：
（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；
（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；
（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；
（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；
（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如网络通过提供网络舆情、网络代言人、网络指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、网络指数、网络春节迁徙地图）。
（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。
（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。
虽然网络、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。
网络大数据策略
网络大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。网络的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和图片等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。
网络大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的网络大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。
网络大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，网络大数据引擎由以下三方面构成：
开放云：网络的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的网络云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据网络相关人员称，网络开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。网络是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时网络还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。
数据工厂：数据工厂为网络将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。网络数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时网络数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。
网络大脑：网络大脑将网络此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过网络Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。
网络将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用网络大脑的一些智能算法或者数据存放在网络云，自己写算法。
网络大数据引擎的作用
我们可以从两方面来具体看网络大数据引擎的作用：
（1）对于 *** 机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与网络的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用网络大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和网络的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。
（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用网络大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的网络技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用网络的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。
阿里巴巴大数据策略
阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：
（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为 *** 所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。
（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：
第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。
另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。
第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。
腾讯大数据策略
腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和网络，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。
腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：
（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。
（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。
（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。
（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。
总的来看，网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。网络主要是以搜索产品，所以大数据对于网络来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看网络，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

网络里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”
和
“所有空间”
互联网 就是指Inter上所有的信息
对网络来说
主要就是中文信息
所有空间
就是指网络中的所有用户
建了网络空间
（博客+相册+留言板）
显然搜索后者
是不包括网络空间 以外的博客的

如何获取并应用互联网大数据

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
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互联网大数据培训应用前景如何?

不用担心，学好了就会有好的前景。｛变量9｝

大数据和小数据有何不同？

1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。

企业数据中心和互联网数据中心有何不同

DCCI互联网数据中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，简称DCCI），互联网监测研究权威机构&数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用...

互联网数据中心：是idc 他是主要存放网络数据的（网站+数据+下载站点等）囊括比较广泛，任何的正规企业或者是中小型站长都是可以进行选择的。
企业数据中心：它的更加具有针对性，它可以隶属于互联网数据中心的一部分的。

⑻ 腾讯大数据中心在哪

贵州
因为大数据中心的特点就是由很多服务器，而服务器的特点就是散发热量很多，那么为了保证服务器正常运转就需要降温，降温方法很多，但是降温也需要考虑成本。
于是最好的办法就是利用自然的力量，例如我小时候在炎炎夏天去过一个大石块形成的小洞穴，几十平米那种，走出去几部就是太阳，但是当时一进去冻得我直哆嗦。
农村也会把西瓜放入尽力冰镇等等，这些都是纯天然的降温方法，甚至一些老居是不需要用空调的，夏天也不会感到闷热。
贵州的地理条件特别适合。
然后 就是视频中说的，高海拔，低气温，低电价，非地震带。
海拔高了，温度就会降低一丢丢。海拔高了，风就会大很多多。
风多，那么自然风就充足，自带风冷，持续带走热量，同样足够的风可以降低湿度。
贵州本身水资源丰富，且现在西部有很多现成的火电厂。至于地震带，偌大的贵州选一个非地震带还是可以的，不然天眼怎么办呢？
一个数据中心，去掉基本的建造维护费用，剩下大部分都是为了散热制造的费用。机器越多，越是如此。

⑼ 阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数版据都用来优化权自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。