百度腾讯阿里，其大数据优劣势与策略分析

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。

(责任编辑：蒙遗善)