
大数据的趋势已经被“四朵云”和“垂直生意”所证明
目前互联网正在迎来云计算与大数据时代。一部纸牌屋的火爆得益于视频网站Netflix海量的用户数据积累和分析,从奥巴马精选到微软研究院预测奥斯卡奖项,大数据挖掘正逐渐渗透入生活之中。
在海外的科技企业中,亚马逊正在效仿《纸牌屋》的模式,同时运作数十个电视剧项目;而Google的Adsense对顾客的搜索过程和网站关注度进行数据挖掘,并在其联盟内的网站追踪顾客的去向,在联盟网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告,基于大数据开发的无人驾驶汽车项目;不仅如此,微软、苹果等公司也正在通过大数据分析制作类似的产品。
据赛迪顾问统计数据显示,2012年我国大数据市场规模为4.5亿元,同比增长40.6%,预计2013年至2016年行业规模将达8亿-101亿元,呈爆发式增长态势。而中国的互联网公司们自然不会放过这个机会。
最近刚获悉,国家级大数据网络加速技术国家地方联合工程实验室宣布落户迅雷,作为大数据加速领域唯一的国家级工程实验室,业内人士赵勇认为这是推动迅雷云加速的一大动力器。而对于累哥而言,这或许才是迅雷布局上市的秘密武器。
在大数据的云方面,BAT巨头们是各有千秋,百度的主要云服务类型为“云搜索”、腾讯为“云交互”,阿里巴巴为“云商务”,加上刚有数据实验室助力的迅雷的云加速,累哥将其统称之为“四朵云”。
百度“云搜索”:2013年大数据已经成为百度搜索的核心战略,在2013年百度世界大会上,百度将整个主题聚焦在“大数据”上,其投入百亿元的云计算中心已经成为其精准搜索与交互的核心武器,如今李彦宏已成立深度学习研究院,希望通过大数据“深度学习”出互联网的未来。
而大数据的深度挖掘为百度的“云搜索”做了坚实的铺垫,百度2013年百度移动应用搜索量增长了十倍,而百度云发布的功能包括相册、网盘、通讯类等服务,同时还完成了跨屏跨终端的平台功能,百度正在筹划打通音乐、文库等产品,提供一站式云平台服务。
迅雷“云加速”:目前云加速是迅雷的核心能力,迅雷云向互联网用户提供大容量数据加速传输到本地,提高用户的宽带利用率。通过云加速和其大数据处理能力,挖掘热点资源库,为用户精准推荐资源。
迅雷云加速基于上万台云加速服务器的部署,既可以满足网民快速获取数据内容的需求,也可以帮助互联网服务提供者实现数据内容的低成本高效分发。目前此项业务已经为迅雷带来4.6亿用户,超过460万的付费用户。
再加上刚刚落户的国家级大数据网络加速技术国家地方联合工程实验室,迅雷在商业模式的构建已经逐步形成完善的体系。
阿里“云商务”:阿里巴巴阿里以其强大的淘宝、天猫等阿里系的电商平台优势,通过记录商家销售额、信用等级、顾客流量以及存货等积累大量企业以及消费者的行为数据。同时其强大的阿里云功能为中小卖家解决了商务难题,有消息称,今年有75%的全网的订单,80%的天猫订单,都是在云计算的系统上来处理的,构建在阿里云上的专属电商工作平台“聚石塔”承载了这部分工作。
同时阿里将并购投资作为其重点发展战略,投资了包括陌陌、虾米网、快递打车、友盟、新浪微博、高德地图等一系列应用。这些应用为阿里获得了社交、音乐、O2O、地图等大量的移动流量与数据,为其构建了一个高估值的大数据蓝图。
通过对用户的信息分析以及强大云商务处理能力,阿里巴巴建立了独特的银行体系,进入了一个被传统行业所忽视的市场,为卖家提供无抵押小额贷款,随后又建立了余额宝正式进军金融行业,这种小微企业的信用评级体系正是建立在庞大的数据信息以及精准定位上。
腾讯“云交互”:在三大巨头中,腾讯的开放平台开放较晚,其在云交互方面已经小有成效,腾讯云服务平台定位于基于服务互联网应用开发者的公有云平台,包括云服务器、云数据库、云安全等产品。腾讯方面曾表示,腾讯云服务的稳定可靠性能做到99.999%。根据前几天的消息,目前腾讯云旗下个人云存储产品微云用户及活跃用户均已经过亿。
在大数据时代除了上述的“四朵云”外,目前一些垂直科技企业也开始挤进来,开始做起了垂直生意。
穷游:在线旅游
穷游是近年来新兴起的一家社区类型的旅游网站,当用户在穷游网搜索目的地信息时,团购、地图、酒店、票务、度假产品、攻略等服务都可以同时展现,穷游网拥有用户近1000万,移动端激活用户近500万。
最近其价值被阿里巴巴看中,投资千万美元作为其大数据环节中的重要一环。
Mediav:网络广告
大数据分析为MediaV提高了精准广告投放及优化能力,MediaV对电子商务有深刻的理解,对网民购物兴趣进行长期的跟踪、挖掘和分析,实现海量商品对消费者的精准匹配,大大提高了广告流量的变现能力。目前MediaV的年营收总额已超过5亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30