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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。
百度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、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头百度围绕数据而生。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，百度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，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、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，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、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。
百度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。尽管百度已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，百度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，百度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，百度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，百度需将数据挖掘能力、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。
百度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。在技术人才方面百度是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说百度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，百度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，更不会向百度、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百度，就难了。除非将百度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。
国内综合实力最强的大数据公司有哪些?
国内目前大数据能力强的公司，一类是BAT等互联网巨头，它们本身就有获取大数据的能力，另一类是独立的大数据公司，比如每日互动（个推）、Talkingdata等，有自己核心的大数据技术，为各行业提供数据支持。
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。百度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，百度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，百度的数据以非结构化数据更多。
百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景
百度、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，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度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、百度指数、百度春节迁徙地图）。
（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。
虽然百度、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。
百度大数据策略
百度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。百度的数据非常多样化，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。
百度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，也是在重点推进的百度大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。
百度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，百度大数据引擎由以下三方面构成：
开放云：百度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。过去的百度云主要面向开发者，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”。据百度相关人员称，百度开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。百度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，同时百度还是首家将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：数据工厂为百度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。百度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。同时百度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。
百度大脑：百度大脑将百度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，并通过百度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。
百度将基础设施能力、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，但要运用百度大脑的一些智能算法或者数据存放在百度云，自己写算法。
百度大数据引擎的作用
我们可以从两方面来具体看百度大数据引擎的作用：
（1）对于政府机构：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，如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度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，如果和百度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，如果应用百度大数据引擎，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月的百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度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，让数据为政府所用、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，相对于阿里和百度，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，百度、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，百度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。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于做大数据bat哪个好的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。