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。
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、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、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、d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 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 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。
这个得从BAT各自的基因来分析。百度主要是以搜索产品，所以大数据对于百度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。
看百度，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。
百度里，“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
对百度来说
主要就是中文信息
所有空间
就是指百度中的所有用户
建了百度空间
（博客+相册+留言板）
显然搜索后者
是不包括百度空间 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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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。
确切的说，Fast Data并不是一种新技术、应用或用例，可能国内讨论的比较少些。它是一组成熟的思想和技术，围绕着数据事件的快速处理以及大量不同种类数据的分析、洞察、决策、改进等。特别是物联网的发展，使它最近受到海量的各种数据大数据爆炸的影响；各种数据终端设备和物联网的普遍应用，使各种各样的数据急剧增长，也对数据处理的速度提出了新的挑战和要求。速度是关于实时处理大量数据并以更快的方式做出决策的能力，从而在大量业务数据 *** 作中不但获取高度易逝的数据价值，更创造出新的价值。Fast Data被归于大数据的Velocity方面，有别于传统大数据的批处理，倾向于大数据实时流处理的实时态势感知和决策分析等。
Fast Data(快速数据)是Ovum的Tony Baer提出的一个术语：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速数据是对管理大量“运动中”数据的大数据的一种补充方法，这些数据往往是时效关键的数据，可以帮助企业在业务关键决策上有质的提升。快速数据是实时连续访问和处理事件及数据，以便获得即时感知并采取即时动作，在时间关键的业务场景中发现和洞察新的业务机遇，并在第一时间获取数据的价值。比如金融股票的行情数据，距离和网络可能会成为一个影响行情数据价值的因素。获取数据之后根据定义的交易规则对数据进行处理，也可能会基于历史行情数据的分析作出决策，或者综合其他因素，速度越快可能带来的价值越大，这就是数据的时间价值。要想最大的获得这些时间关键的数据的价值，就需要相应的软硬件平台支撑。
Fast Data需要一种不仅允许快速检索信息，而且需要有对数据快速 *** 作处理的能力的架构方法。这可能不仅仅是将实时处理系统或平台添加到现有后端系统上的问题，为了获取更大的数据价值，它往往要求重构（这也和微服务架构思想理论类似），它不仅要求关注数据的传输、集成、管理和展示，而且也要求关注数据的模型重构、数据治理等方面。
一、 一种实施方案
上一篇文章《大数据之FastData》中我们简单介绍了Fast Data处理的几个过程：感知、洞察和识别，跟踪和记录，分析、决策和响应。这个过程就是在Fast Data实施方案中要实现的能力。
（一） Fast Data功能实现
1、数据接收、采集
接收和采集分别意味着被动和主动的数据收集方式，如同人感知这个世界一样，每时每刻有很多信息被动接收，也可以主动去看、听、闻、触摸一些感兴趣的信息。在我们实现Fast Data的数据处理时，可能也需要考虑主动和被动的数据采集和接收。
2、感知
感知是对数据的初步处理或者预处理过程，“Awareness of situation”，首先得知道所处的环境、场景。在计算机系统中，可能需要辅助一些预配置信息来实现数据场景的感知。
3、识别、过滤、转换和关联数据
识别、过滤和关联到来的数据，数据中可能包含有众多的数据信息，这些数据信息会和其他数据紧密相关，需要识别出这些关键数据，过滤掉非紧急或非关键的数据，并在需要的情况下关联上其他相关的数据，比如内存或内存数据网格中或大数据平台的数据，以完善和支撑到来的数据的进一步分析需求。
也可能需要对非结构化或半结构化甚至结构化的数据进行转换，比如数据编码格式，以实现生态系统内可识别的或标准化的数据格式。
4、跟踪和记录
数据在实时处理移动过程中，可能需要跟踪和记录数据的状态、关联关系、中间过程、会话等信息，关键的信息可能需要持久化，或者为了理解整个处理过程或者重新推演等需要，以牺牲部分性能详细记录数据的处理过程。
5、分析
分析过程是整个FastData处理过程的核心。这部分的能力直接关系到决策的准确性以及到来的数据所能发挥的价值。分析过程可能涉及计算处理平台、算法平台、搜索平台、机器学习平台、语音图像视频等处理平台、消息平台等基础的中间件服务平台。
6、决策和响应
基于分析过程的全面的分析结果，从各种数据关联场景实时获得的可能持续变化的结果，基于规则或深度学习算法作出决策，使业务用户能够在正确的时间基于正确的结果采取正确行动，响应业务应用请求或者报告决策结果。
7、基础设施支撑
Fast Data实施并不是要从头再来，Fast Data实施是一种渐进的方法，它补充和改进而不是完全取代现有的IT基础设施、数据和中间件平台以及应用程序。基于现有系统的基础上，构建和完善基础设施平台、数据治理和数据处理平台、服务平台、消息平台、大数据平台、内存数据网格、事件处理平台、数据分析和展示、中间件工具等，以及基于数据和大数据等之上的机器学习和深度学习AI平台等。
Fast Data不是单个用例、应用程序或体系结构模式。它需要建立起广泛的中间件和产品数据管理体系，用正确的体系结构路径映射客户具体的用例和业务需求的选择。Fastdata是一个演进的过程，企业逐个解决其难点，同时集成或补充或替换或重构其现有的基础支撑系统，以满足实际业务场景的需求。没有什么是一成不变的，需要根据实际适时调整。
大数据建设中的快数据（Fast Data ）实施方案_java
（二） Fast Data方案关键技术
1、基础平台
当前基础设施平台的一个相对较优的方案选择可能是基于云计算技术的容器云平台。不管私有化部署或者采用公有云，基础设施资源和基础设施组件基本上都可以具备一定的能力。私有化部署相对麻烦一些，但在数据安全等方面却有着难以替代的优势。如果数据的价值大于使用公有云节省的费用，就应该考虑部署私有云。
2、事件处理
事件驱动体系结构用于由事件发生触发模式的业务场景；比如复杂事件处理（CEP）系统，允许规则引擎对到来的事件进行复杂的业务逻辑规则运算，然后根据运算结果自动响应。事件处理或复杂事件处理系统通常用于自动响应高度复杂的事件模式，这些事件模式是人们不可感知的，例如交易欺诈、老鼠仓或洗钱行为检测等业务场景。这里，数据通常在内存中被拦截而不持久化，因为需要对这些数据进行即时分析并采取行动；在某些情况下，所选数据可能被用于补充可用于历史或预测分析的数据仓库。
事件处理平台在企业的IT系统建设中是必不可少的。它是实时数据处理重要的支撑平台。
3、内存数据网格/内存数据库
内存数据网格往往用于更复杂、动态的、低延迟场景，这些场景是高度分布式的应用程序，具有不能容忍延迟的易失性数据，比如金融股票市场交易或无人驾驶系统。高度易失性的数据被放置在中间层的大内存中，通常用数据对象或实体对象来表示，通常以编程方式访问和 *** 纵这些数据对象，对外可以通过封装提供统一的标准化的数据服务。
内存数据库或闪存（固态磁盘）数据库也应用到了传统数据库，执行高度复杂的实时优化分析。由于内存和闪存价格的下降，其应用的场景和范围也越来越广。
4、消息及中间件
中间件平台可能包含众多的能力，消息平台是重要的基础组件服务，满足低延迟或超低延迟的业务需求。也可能不止一套消息系统，不同的业务场景可能需要不同的消息平台来支撑。所有公共的一些中间件能力都可以部署为中间件平台，提供统一的服务，比如计算服务、算法服务、搜索服务、语音图像视频服务，甚至日志服务、监控服务、权限服务等。
5、数据治理和数据管理
数据是企业重要的资产之一。数据治理能力往往决定着企业IT系统建设的高度。不管数据仓库或者大数据平台建设，数据治理都是一个绕不开的课题。业务应用的研发往往也是受限于数据，数据就像粮米，没有粮米巧妇难为无米之炊，粮米的优劣直接决定了汤饭的口味。想基于一团乱麻的数据做出好的应用，无异于难以上青天。也因此，数据治理和数据管理平台是IT系统建设的重要的基础。
6、分析决策中心
分析决策中心如同人的大脑，对接收到的数据进行分析处理并做出决定如何响应。这部分可能包括不同的能力，在事件处理的过程中根据规则发送到不同的分析决策子中心进行处理，最后可能需要综合多个结果做出响应。也可以需要复杂的事件处理规则来定义，使用大数据平台能力、AI深度学习能力等不断的进行优化和改进。
二、 Fast Data方案演进
数据的持续产生和累积驱动数据处理方案的持续演进。智能设备和物联网的发展使数据以指数倍的产生，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，从这些数据中发掘新的业务场景，开发新的商业价值，是众多企业需要面对的课题，技术的发展也使解决方案不断演进，方案不是一成不变的，Fast Data也是。
（一） 不是一成不变的解决方案
Fast Data在不同的行业都有广泛的应用场景，各种不同的技术平台解决方案可能是适用的。其实任何行业任何技术解决方案一样，第一步要确定企业需要找到影响效率和收益的瓶颈和痛点；第二步，评估数据的质和量，找到消除或改进这些痛点的适用方法。很难说一个方案是普适的，即便同为互联网企业，适合阿里的不见得就适合腾讯。
（二） 方案演进
Fast Data解决方案关注时间敏感性，在企业内应该与不需要这种速度的其他系统平台并存。在系统构建时也不是独立存在的。我们需要摒弃单个项目单个系统的思想，用全局的思维来构建系统和数据平台，并根据技术和数据的变化持续改进。
三、 后言
Fast Data方案只是大数据和系统建设中的一部分，架构中的各个部分也适用于不同的业务系统，并非只为Fast Data设计。Fast Data是为了高价值高时效性的数据进行快速决策以期获取更大收益。
我们不只在金融股票交易市场会用到FastData，随着对数据实时价值认知的提高以及实时业务发展的需要，它将在各个行业变得越来越普遍。应用场景将会涵盖了金融服务、电信、高科技、制造、媒体和娱乐、旅游和运输、零售、专业服务以及公共部门等。
数据整合指采用匹配、合成、链接等方法，将多尺度的基础地理数据、基础地理数据与非基础地理数据、基础地理数据与其他专业部门地理数据集成起来，形成新的空间数据集。
阿里通信是是互联网通信服务提供商。隶属阿里巴巴集团，致力于将传统通信业务和能力与互联网相结合，为消费者和企业提供创新型通信服务。
2013年12月，阿里巴巴获得了虚拟运营商牌照，阿里通信正式成立。阿里通信是阿里生态的重要一环，推出了连接管理平台，对物联网设备的生产、销售、部署、服务等环节提供了解决方案。阿里通信响应国家部委对实名制的要求，推出先实人认证再激活号卡的物联网激活流程并投入使用。
扩展资料：
阿里通信战略地位
1、阿里通信属于天猫平台上的一个运营阵地，使得整个集团能够帮助运营商更轻松地触达消费者。在阿里云构建平台，能够将阿里巴巴上的商家和合作伙伴很轻松地获得通信服务。
2、阿里通信是阿里巴巴整个生态内非常有效的补充。阿里通信建立起一套包括运营商在内的合作伙伴能实现高效触达消费者的体系，进而使得阿里通信平台能够成为重要的面向C端和B端的渠道。
3、阿里通信由过去单一的连接服务，逐步实现与生态之间的整合，搭建基于场景化连接能力。阿里通信搭建起一套厨具规模的数字服务体系，连接C端近4亿消费者，以及B端一千多万小B 客户。同时，随着运营商平台的集约与开放，很多能力将赋能互联网企业，通过业务促进通信与互联网的融合。
参考资料来源：百度百科-阿里通信
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