大數據時代，催生了各種各樣的數據分析和數據挖掘崗位，讓使得越來越多人投身到大數據分析和大數據挖掘的行列。對於大數據的未來發展，大家都是秉持著樂觀的心態的，而且當前的互聯網金融和各個公司都開始重視和運用大數據來給自己的集團增添利益和名譽，其中最為出名的就當屬阿里巴巴、百度和騰訊了。無論未來大數據的發展會如何，我們都是走在當下的人，走好當下的每一步，未來的大數據分析和大數據挖掘之路才會有我們的身影和腳印。瞭解當前中國大數據的發展現狀，既是對自己的警醒，也是對未來的把握。今天，小編就來好好和大家說說當前中國大數據的現狀——以阿里巴巴、百度和騰訊為例。
Zara主打的是中高層次的服飾品，LV主要面對高端人群，但是為什麼Zara毛利率比LV高呢？也許以前很少人可以用比較科學客觀準確的說法來給出了結論。不過大數據的作用就開始凸顯了。正是因為大數據的客觀科學，才使得Zara的市場目標定位和客戶人群更加準確到位，自然利潤也會高人一籌。對於我國當前的大數據現狀，最為走在前頭的當然還是百度、騰訊和阿里三大巨頭。當百度“大數據引擎”等互聯網巨頭向社會開放大數據基礎設施，敢用、會用就能創造更多商業奇蹟和民生福利，當然這本身給自己帶來的收益也是非常巨大的。
大數據，是不是“大忽悠”？
當Zara這家零售企業將大數據運用於創新經營時，它創造了比奢侈品巨頭LV稅前毛利率更高的奇蹟！要知道，Zara平均服飾價格只有LV的四分之一。
隨著百度開放“大數據引擎”，超級互聯網公司們正在向全社會提供大數據的基礎設施服務。敢用、會用，就可以創造更多類似的商業突破和民生福利。
為什麼Zara毛利率比LV高？
據悉， Zara堅信在網絡上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、對資訊的掌握、催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。而且，在網上搶先得知Zara資訊的人，進實體店消費的比率也很高。所以Zara會將網上海量資料看作實體店面的“前測”指標。以此幫助找到迎合網民喜歡的產品或趨勢，從而在實體店增加銷售。
事實上，越來越多像Zara這樣精明的企業，已經開始利用大數據驅動商業和管理創新。然而最大的問題是，面對看似高深的“大數據”，大部分傳統企業一“缺”數據，既缺乏行業基本數據；二不會“用”，缺乏大數據處理能力，即數據存儲與管理的規模、數據分析挖掘技術與能力、數據智能技術與相關能力。
怎麼辦？商業發展的本質在於社會專業分工。大數據的基礎服務，可以由擁有海量數據及數據處理能力的大型互聯網公司。它們做大數據，企業“用”大數據。
在中國互聯網，有百度Baidu、阿里巴巴Alibaba、騰訊Tencent“三座大山”。李彥宏圈流量，馬雲圈產業鏈，馬化騰圈用戶，三巨頭勢力最強、市值最高，被行業稱之為BAT。
以百度為例，隨著最近其“大數據引擎”的開放，號稱為傳統產業升級裝上了數字動力引擎，降低企業應用大數據的門檻，幫助拓展新的商業機會。
市場這麼大，大家要麼不懂，要麼沒實力，這給了BAT在國內大數據應用領先的機會。以BAT為代表的互聯網陣營幫助傳統企業將數據“資產化”，已經成為不爭的事實。
BAT三家大數據比較
百度、阿里巴巴、騰訊，三家都把大數據升級為集團級戰略。但是，如果略作比較，還是存有很大差異。它不僅與其擁有的數據性質有關，也與技術基因、戰略優先級和生態系統能力有關。
馬雲曾公開說，“阿里管理好，騰訊產品好，百度技術好”。確實高，切中要害。在BAT中，以搜索引擎為核心的百度技術積累最深厚。作為大數據領域的“技術派”，這讓它幫助企業實現“數據資產化”有了相對優勢。
“我們有一整套在世界上都不遜色的大數據技術，包括數據存儲、數據管理、人工智能等方面。這十幾年，也有了全網數據、用戶查詢數據的積累。相對來說，更容易打造大數據引擎，並將能力開放出來。”百度內部人士表示。
從三大巨頭的數據源看，百度是基於用戶搜索行為的需求數據，阿里掌握著交易及信用數據，騰訊則掌握著社交關係數據。“其實深入分析就會發現，搜索已經成為網民最普遍的行為，它包含的數據層面是非常廣、非常深的。阿里的數據相對只聚焦於交易數據，騰訊只聚焦社交關係數據，其實缺乏立體維度，實用面不如我們。”上述人士表示。
當然，也不是誰擁有最多的用戶、流量或數據，誰就在大數據領域最牛。所有關於大數據的論斷都認為，大數據並不在於大，質量、性質以及誰擁有它，將決定大數據能被挖掘出來的價值和難度。
大數據必成“終極技術之爭”
再大的數據沒分析技術也不行，利用大數據的難點歸根結底在於技術。
簡單說，從數據的收集到存儲到清洗，再到脫敏，歸類，標籤化、結構化，以及最後的建模分析、挖掘利用，均是技術活兒。需要服務器集群、數據利用模型和數據處理算法來保障，然後才是挖掘出來的結果的包裝、變現。
來看一個例子，最近讓業界印象深刻的是“百度遷徙”這樣的公益項目，將其應用在民生、新聞等領域。在去年4月24日的百度技術開放日上，李彥宏宣佈百度首次開放核心數據能力。計劃通過大數據引擎的“開放雲”、“數據工廠”、“百度大腦”三大組件，為傳統產業提供大數據存儲、分析及處理的能力。
阿里巴巴則對外宣稱已經擁有100PB數據，並“以令人欣喜的速度”增長。在技術層面阿里也有飛天計劃、Apsara分佈式計算系統，還有數據委員會這樣的架構。馬雲最新內部郵件將阿里戰略闡述為“雲端＋大數據”，要整體進入大數據時代。但在深度學習、智能語言和圖像識別方面還要加速突破。
而在三大互聯網巨頭中，消息人士認為，“騰訊這塊進展相對慢，大數據雲能力剛起步，大數據計算能力尚未完全形成，深度學習等高級機制仍是空白，甚至自有數據在各產品都還沒有打通。”但以企鵝的體量和資源，一旦發力決不容小視。只是去年戰略性放棄搜索，或多或少讓人們有一些疑慮。
巨頭們在大數據領域的競爭，一定會演變成一場技術的終極較量。相對而言，百度在大數據技術方面的積累和投入決心最大。但在商言商，大數據商業化成功需要一個過程，面對騰訊、阿里在其他領域的攻伐，百度得耐得住寂寞。
未來一切皆有可能
來暢想一下，醫院可以將新生嬰兒的哭聲在雲端存儲下來，並與互聯網的語音庫進行比對，理解嬰兒每一次啼哭聲的不同涵義，從而協助醫院及年輕的父母對新生兒進行更好的看護。公安系統追捕逃犯，可以在海量監控視頻中通過圖像識別技術找出犯罪嫌疑人，提升破案率。
這些不是故事，而是百度“大數據引擎”在傳統行業中的創新應用場景。
以醫療機構為例，它可以利用百度大數據引擎實現這樣的應用圖景——通過“開放雲”存儲個人電子病歷，通過“數據工廠”進行數據挖掘和分析，最終通過百度大腦得出對個人健康的分析預測，從而為每個人提供“數字化醫生”的服務。
其實，物聯網傳感器、視頻監控設備時時刻刻都在收集海量數據，但價值沒有微博大，因為數據難以變現。運營商擁有用戶通信相關數據，從語音到短信再到位置，量大過任何一個互聯網巨頭。因為運營商不被允許也無能力去利用這些數據，只能白白浪費。
數字時代，用戶越來越多的日常行為從線下轉移到線上，併產生了大量非結構化的數據。這讓互聯網公司在大數據領域有了機會，因為它能夠對這些沉澱數據進行深度分析和解讀，挖掘其中蘊含的社會、經濟和民生價值。
結束語：
互聯網誕生時，號稱“在網上，沒人知道你是一條狗。”大數據時代，我們不但知道你是一條狗，而且知道公母、你愛吃什麼、什麼時候睡。
任何技術趨勢，一旦開始就是不可逆轉的。你所要做的，就是順應潮流。利用巨頭們開放出來的基礎設施，找到屬於你的機會。
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