大数据对腾讯的应用

1. 腾讯云IaaS全线升级，剑指大数据风口

8月23日，腾讯云对外宣布正式全线升级IaaS产品，多款产品全面升级，但除此之外更为让人关注的是，此次腾讯云还一口气发布了五款重量级数据库产品，并公布数据库产品矩阵。

腾讯云数据库基本上涵盖了业界主流的数据库产品，在关系型，非关系型、分布式等均有多个产品，今年年内还将上线分析性数据库等产品，腾讯云在数据库上的新动作，让它一跃成为云数据库领域最强有力的引领者。

腾讯云向来不会随意出手，每次产品的推出都有着具体落地的用户需求，从游戏解决方案再到视频直播服务，腾讯云动作频频的背后是在为市场解决实际的问题，而在此次五款数据库发布的背后,腾讯云又看到了怎样的未来？

一，此次腾讯云数据库更新发布了什么

此次腾讯云推出了五款数据库分别为SQL Server 2012、云数据库MySQL、云数据库HBase、云数据库PostgreSQL、分布式数据库TDSQL。其中SQL Server 2012的主要目的是为了补充数据库的全面性，而其余四款均与云风口——大数据有关，均满足了企业在大数据时代，对数据库的高性能并发管理与控制的需求，以及在数据挖掘、海量存储、智能商务运算上的需求，

云数据库MySQL：摆脱传统MySQL数据存储的限制，将数据库直接搬入到更为安全可靠的云端，有着大容量、大内存、高读写、高并发的特性。QPS最高高达24万，内存最大支持488GB，容量空间最大支持6T。

云数据库HBase:适合于TB级别的数据库，满足大数据分析、开发的需求，性能高、高效二级索引方案，数据监控颗粒度细。用户只需要提交作业，就能获得结果，无需考虑存储容量以及运算瓶颈，腾讯云将全方位解决。

云数据库PostgreSQL：基于业界知名的、可以与商业数据库Oracle媲美的开源数据库PostgreSQL，腾讯云通过优化使得性能比开源版本提升十倍，最大QPS可达10万。同时下半年腾讯云还会推出更为强大的分布式PostgreSQL。

分布式数据库TDSQL：企业级云数据库，能够满足大量的大数据使用场景，目前微众银行、微信支付、安心保险等等金融产品都是采用TDSQL，有着雄厚实力。

二，云数据库正在大数据的风口之上

越来越多的企业正在接入互联网，面临着大数据增长的难题。在去年9月国务院正式发布了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，这意味着大数据开始受到国家层面的重视。在今年5月举办的中国大数据产业峰会上，马化腾提出了利用大数据“共建云中大数据生态”的理念，因此腾讯也背负着建立云端数据的责任，而腾讯云的使命不小。

云数据库则是大数据存放的关键，是整个大数据战略重中之重，而未来的以下企业将会需要腾讯云数据库的帮助。

1）尚未完全接入互联网的企业，事实上很多传统行业都具备着较强的IT意识，并且在最初就建立起了自己的计算机数据管理，最典型的就是金融行业，在早期信息化帮助其提升了效率，但是后期的金融行业却无法让这些数据得以有效利用，而腾讯云数据库则可以极好的满足这点，微众银行、微信支付都已经做出了出色的案例。

2）已经接入互联网的企业，很多接入互联网的企业也在面临一个问题，在早期没有腾讯云这样优质的云服务商，因此他们需要自建服务器，并且自己承担起各种昂贵IT设施维护成本，并且需要配备一群高工资的高级工程才能够进行大数据的利用。

但腾讯云则可以帮助这类企业实现彻底的解放，企业不再需要自己搭建任何设备、配置任何环境，企业只需要将数据托付于腾讯云就可以完成以前高代价的事情，而腾讯云除了大数据处理技术之外，还拥有各种服务器、安全防护、视频解决方案、游戏解决方案等等顶级成熟技术方案，直接帮助企业完成“云端生态”的转型与跨越。

3）新兴创业互联网公司，其天然需要托管自己产品的数据，而初创公司众所周知不仅缺少技术能力，还在资金方面捉襟见肘，而腾讯云则不仅可以帮助其管理好数据，还可以在安全、弹性扩容各方面对其进行全方位的保障，并且价格也极为低廉，是创业者的最大福音。

三，腾讯全面开放自身技术，全社会在享受福利

马化腾此前在今年5月举办的中国大数据产业峰会表示，腾讯数据中心的储存量已经超过1000PB数据，并持续以每天500TB速度飞速上升，而腾讯愿意将这些积累开放给更多的合作伙伴。

腾讯云一直对外表示基于腾讯18年技术和经验积累后的全面开放技术，这里来看看这次腾讯云究竟开放哪些腾讯核心技术：

此次推出的分布式数据库TDSQL，在腾讯核心计费系统使用了超过10年时间，一直应用于腾讯充值、米大师等腾讯核心业务；也已经将其应用到了外部安心保险、泛华保险、微众银行、汇通天下等金融、物联网领域。由于其针对金融业务设计，除了满足云数据库的弹性、自动化运维、高性价比以外，还支持两地三中心架构，拥有金融级高可用、数据强一致、金融级的安全要求；相关项目都通过了监管部门的信息安全审核。

值得一提的是，此次腾讯云推出的云数据库PostgreSQL，选用的是腾讯自研PostgreSQL内核，在腾讯内全面应用超过5年，包括微信支付、财付通、广点通、大数据处理平台的核心系统都在使用腾讯自研PostgreSQL。

根据笔者了解，腾讯内部的大数据集群有近万台设备，所有元数据都存储于腾讯自研PostgreSQL；月计算数据量超过300PB，99%的请求1秒内响应。而这些成绩的背后，全部是因为有腾讯自研的PostgreSQL的技术实力作为后盾支撑。

而腾讯云开放的云数据库PostgreSQL除了满足云数据库的弹性、自动化运维、高性价比以外，还优化了多个关键内核，且支持两地三中心架构，高可用方案，超高计算性能。

腾讯能够将涉及计费的核心技术的TDSQL、超过5年的自研PostgreSQL向社会开放，充分体现了其开放共享的心态，其正在利用腾讯云积极推进中国的大数据建设，也是属于全社会的福利。

结语：

腾讯云此次推出的五款云数据产品，暗合着大数据蓬勃发展的趋势，而腾讯正在全面开放自己的技术，将自己的多年积累与整个社会共享。传统企业、创业者们都应当抓住机遇，站在巨人的肩膀上，利用腾讯云的开放，来迅速完成自己在大数据时代的转型与创业。

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2. 腾讯征信的数据运用

腾讯的互联网大数据征信主要运用社交网络上海量信息，比如在线、财产、消费、社交等情况，为用户建立基于互联网信息的征信报告。
具体说来，征信体系将利用其大数据平台TDBANK，在不同数据源中，采集处理相关行为和基础画像等数据，并利用统计学、传统机器学习的方法，得出用户信用得分，形成个人征信报告。腾讯征信正在积极应用新技术进行研究和验证，社交数据的信贷应用在全球范围内都是很前沿的探索。我们模型研究团队的初步成功已显示，社交数据可以明显提升个人征信的准确性。
除了帮用户建立个人信用，腾讯征信也将为相关金融机构或金融业务的风险控制提供有意义的参考。已经有多家P2P、银行和保险公司等表达了强烈的意向，希望接入腾讯的个人征信服务。

3. 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据都用来内优化自己业务容的运营效果，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。

4. 腾讯服务器运营中的大数据应用是怎么样的

你可以去服务器厂商（正睿）的网上找找，腾讯大数据应用采用的都是集群内方式，将成千容上万的服务器做成集群，然后将资源分块进行使用，你可以看看这款就是可以将成千上万台做成集群，可以参考一下
产品型号：ZI21S5-6832
产品类型：双路六核机架式服务器
处 理 器：Xeon E5-2620
V3
内 存：8G DDR4 REG ECC
硬 盘：HD SATA3 1TB
产品地址：http://www.zrway.com/server/proct_param/1002/10483.html

5. 大数据的“感性”应用

大数据的“感性”应用

通过大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交、移动等数据分析，跟踪并解析球迷心理，并与媒体紧密结合，将用户情绪、性格等属性可视化呈现，产出更易引发用户共鸣的体验。

大数据技术已经不是一个新鲜词儿，它的价值也已被广泛认可，借助海量数据的分析利用，能有效帮助企业实现市场动向预测，帮助有效支持市场活动各个阶段的不同商业行为决策，还能够实现追踪消费者行为，并对其心理甚至下一步行为实现相对精准的预测，产生更好的用户体验，满足目标消费者的多元化需求。

大数据在体育赛事中的应用很常见，在网球赛事中，一发成功率、一发得分率和Ace球是标志球员竞技水平的关键指标；发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的打法特点。

上述都是来自大数据的直观应用，教练员和运动员通过每项赛事背后的技术统计来评价本场比赛发挥的好坏。而这些数据也将直接影响教练员对比赛的掌控。

在本届巴西世界杯，大数据应用又有了新模式——腾讯通过IBM的大数据分析、云计算等技术提供社交、移动等数据分析，跟踪并“解析”球迷心理，产出更易引发用户共鸣的优质内容，为用户打造全新的体育观赛体验。

6月12日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。

IBM的大数据技术，从赛事、球迷、文化三大维度，深度挖掘了来自世界杯球迷关注的120个热点关键词，抓取50万条主流社交媒体信息，包括球迷话题、球迷类型、个性分析等，并以此为基础，制作了“世界杯声量大比拼”、“世界杯飞鱼秀”、“算数”、“球迷画像”等专题栏目，通过数据分析，精准抓住球迷关注热点，并迅速输出报道内容。

球迷的另类体验

在本届世界杯中，腾讯通过IBM大数据实时分析，打造《世界杯球迷声量大比拼》栏目，让球迷即时看到64场比赛中对阵球队的当前支持率，以及个人喜爱球星的支持率，看到全球有多少人跟自己同欢喜共悲伤，满足球迷同理心，引发球迷共鸣。

IBM舆情系统实时分析社交媒体上球迷关注点，为“世界杯飞鱼秀”栏目提供大量球迷实时状态，分析球迷心态等数据盘点，呈现苍老师微博秀力挺德国、内衣模特大拼球技等网络话题，由两位脱口秀达人说出球迷们的心声，引发广大网友共鸣。期间栏目组还邀请了IBM数据工程师前去做客，展示IBM严肃的大数据系统如何支持网友娱乐生活的。

根据实时数据反馈，腾讯实时发布共32篇新闻报道，《德国更热梅西最火球王超高关注率远胜众星》、《荷阿大战遭疯狂吐槽罗本关注度不及梅西一半》等球迷角度深挖的信息，综合展示球赛期间球迷心理变化，引发球迷共鸣。单篇新闻最高阅读量达万次以上，95%均来自腾讯新闻客户端。

腾讯体育基于IBM大数据，在世界杯期间输出80期“算数”报告，深度剖析世界杯的角角落落，从球迷地域分布、性别比例，到历史上各大洲入围世界杯成功率等……这些基于大数据而呈现的报道内容，让球迷看到了一个直观的数字化的世界杯。

腾讯还策划了有趣的“球迷画像”，基于IBM大数据对用户的多维度分析，总结刻画了每位球星的球迷性格特征，对不同球星的粉丝类型加以区分和刻画，推出了不同球星的粉丝画像。例如，葡萄牙球星C罗的粉丝70%为女性，她们的个性关键词是“女王范”、“实际”、“有条理”和“欣赏美”。这样的球迷画像在腾讯的世界杯专区中定期推出，网友一致热捧，该画像成为鉴定自己是真球迷的另类标准。

合作共赢，火花没那么简单

独特视角的内容背后，是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的一次创新，也让我们看到了大数据实际应用的另一种模式。

记者采访了大数据提供方IBM品牌战略部高级经理杨磊，他表示“这是IBM第一次尝试在足球赛事中用大数据分析来探测球迷的反映，我们希望通过技术融合参与其中，与我们而言是一次露出，对腾讯，我们提供基于大数据分析的用户洞察，支持腾讯微用户提供即时感更强的内容”。IBM在1993年就开始进入体育赛事领域，赞助网球赛事，并提供比赛的IT技术支持。2005年，IBM通过SlamTracker追踪了网球四大满贯赛事8年来全部8128场比赛，每场比赛收集4100万个数据点，包括5500个分析模型。与媒体合作，用大数据技术分析探测球迷心理，并产出报道内容，这还是第一次。

此次与腾讯的深度合作，IBM首先看重的是腾讯庞大的用户基础与年轻化的用户属性，其次是腾讯在重大体育赛事报道中的运营能力、立体报道能力和PC端移动端双通道能力，这些优势将有效助力IBM大数据分析的开展和应用实现。

腾讯此次在世界杯报道中，也借大数据之力，大量并及时输出更贴合网友当下关注的热点内容，并发挥出网络全媒体平台的优势，将内容及时输送到各个媒体平台、移动终端，引发大量网友关注，并帮助品牌广告主实现了与用户的深度互动，实现了商业目的。

杨磊表示未来IBM将更多尝试B2B2C的传播模式，我们会看到更多大数据应用的场景和模式，开拓更多想象空间。

用科技改善赛事体验

目前媒体环境，社交、大数据、云等技术出现，B2B企业已经意识到独立消费者对企业的巨大影响，B2B企业的传播方式不再局限于一对一，IBM希望通过消费者的体验，运用B2B2C的方式让企业有更多的资讯通过终端触达消费者。

IBM其实一直致力于用科技来改善体育赛事的一些体验，在网球、高尔夫球赛事，我们在全球有很多年历史。但在足球，杨磊IBM品牌战略部高级经理这次是第一次尝试用大数据分析来探测球迷对这个赛事的反应。腾讯对于IBM是合适的合作伙伴，用户基数够大，用户属性年轻化，媒体平台全面，而且对于此次世界杯极其重视，并勇于尝试。这次合作对彼此都是一个很有趣的尝试和探索。让技术与赛事融合，通过腾讯IBM实现品牌露出，对于腾讯则多了一个内容提供方，并且开启了全新的报道模式，也为球迷带来了独特的观球体验。

以上是小编为大家分享的关于大数据的“感性”应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

6. 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。