导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据bat哪个强的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
BAT三家大公司有什么厉害的黑科技？
百度、阿里巴巴和腾讯这三大公司作为中国互联网领域的三巨头，可以说是吸引了全国乃至全世界的优秀人才，然而不同于传统公司，互联网行业随时可能在一场技术革新之后重新洗牌。没有核心技术的公司往往难以长久，那么汇集才俊的它们又有哪些黑科技呢？
百度——Apollo开放平台
Apollo开放平台全名是“Apollo自动驾驶开放平台”，名字借鉴了NASA的阿波罗登月计划。为什么说Apollo是百度的黑科技呢？可以预见的是，无人驾驶技术无疑是下一个技术的爆点，作为做搜索引擎出身的百度来说，错过了移动时代的他们，便把宝压在了人工智能和无人驾驶之上。去年的2018年7月底，基于Apollo系统的无人驾驶小巴车已经试运营，已经达到了L4级别，相比之下，特斯拉的AutoPilot 2.0系统也仅仅算是更优秀的L2级自动驾驶技术，距离L3还有一些距离。在无人驾驶领域，百度无疑是掌握着他人无法企及的黑科技的。
阿里巴巴——阿里云
大数据和云计算时代已经慢慢地拉开了序幕，谁拥有更大的数据处理能力和计算能力，谁就能抢占先机。阿里云就是因此而生的，阿里云到底有多厉害呢？除了不断刷新世界纪录以外，阿里云也有很多云端实践。例如淘宝的双十一和春运期间的12306便是由阿里云提供技术支持的（一般情况下服务器会直接瘫痪），巨大的计算量使得其在如此庞大的流量下也能保持系统的稳定。这个黑科技可以说是实至名归。
腾讯——灵鲲
灵鲲是腾讯基于大数据开发的一款维护金融安全的系统，官方是这样介绍灵鲲的：它拥有的能力，就像搜寻毒品的缉毒犬，可以在互联网的大数据海洋中，嗅出各类金融犯罪的气味，并及时发出预警。它更大的作用是尝试从源头上解决问题，帮助银行、互联网金融等金融机构对金融行业的恶意黑产团伙进行实时拦截和业务保护。是一个实用性很强的黑科技。
科学技术是第一生产力，唯有掌握核心的黑科技，才能屹立不倒。国家如此，企业也是如此。
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。
争场景，占数据，抢入口，从保险窥视bat哪家最强
自11月中旬以来，百度连续在金融领域放了两大招：与中信银行宣布发起成立百信直销银行；携手安联保险、高瓴资本在上海宣布发起成立百安保险。至此，国内互联网三大巨头BAT在金融的绞杀战悄然打响。百度选择此时布局金融领域，虽然免不了被外界冠以“动作迟缓”的帽子，但我们不妨以百安保险为例，解读百度布局金融背后的亮点与玄机。
安联破局，一张牌照取下镣铐
安联保险在中国市场一直积极探索，论规模，安联在全球保险巨头中排名第二，仅次于法国安盛保险集团；论实力，安联是在中国市场上唯一一家几乎拿下了全部从业牌照的外资企业（除农业保险）。论能力，安联在全球保险市场上最出名的就是其强大的保险产品精算和设计能力。但安联的野心，和其在中国市场上的保费规模排名完全不符，且不论其外资企业的身份在中国金融行业所受到的各种限制，自1999年正式进入中国以来，安联其实并没有很好的释放自己的长处。
受限于中国保监会的规定，传统保险公司开展业务必须在业务归属地有实际落地机构。安联自1999年至今，在中国市场只有屈指可数的8家分支机构。鸡生蛋还是蛋生鸡，这一直就是一个陷入不断死循环的命题。但中国保险业自古渠道为王，不能生根发芽，也就意味着业务拓展陷入死局。入股百安，则清晰明快的解决了安联一直以来的大难题，按保监会新规，获得互联网保险牌照，意味着业务开展范围直通全国，而不需要像传统保险公司一样按照分支机构再行申请各地业务开展资质，这种得天独厚的优势，怎能不让精明如安联这样的外资保险公司惦记。
对安联而言，参股互联网保险公司，一张牌照覆盖全国，等于直接在业务开展范围上大肆松绑，告别戴着镣铐跳舞的旧时光。以安联的产品精算和设计能力，全球鲜有可以匹敌的对手（承保能力排名全球第一），在中国市场上的优势立刻彰显，它唯一需要的，是获取客流的场景和针对中国市场的本地化，而这正是百度所能提供的。
百度破局，场景覆盖面更广，数据更有价值
阿里巴巴和众安在互联网保险的运营实验里，最准确的结论是，金融业务必须捆绑在互联网场景里才会生根发芽。无论是退货运费险、质量保证险，还是双十一期间名声大噪的天猫正品险，用一句话概括，在没有互联网的年代，这些保险产品都绝无存在的可能。但新带来的问题是，阿里巴巴和众安，除了基于电商交易场景的高频次、低保费财产险做的不错，在车险、寿险等低频次、高保费险种方面并无起色。
传统保险行业与互联网行业不同，互联网企业更加注重用户数，传统保险公司则只关注保费规模。这种看待业务指标的不同视角，也正是保费规模在2014年只有区区8亿人民币，但投保件数达到6.3亿、用户数1.5亿的众安保险估值80亿美金后引起各方震动的根本原因。传统保险公司的营收结构，与互联网保险公司完全相反，在整个保费大盘中，寿险所占比例最多，其次是基于刚需的车险，最后才是其它各类财产险。对传统保险公司来说，只赚用户不赚保费的生意，并不是一个理想的结果。而目前来看，基于交易的阿里场景，能带来海量用户数，不能带来保费规模，诱惑力着实有限。
百度的入局则给出了更大想象空间。相比较与阿里系电商场景，百度拥有的是更为庞大的流量和更加多元的业务场景，对非常规财产险的业务更具指导意义。以寿险而言，阿里系并无医疗场景流量，而这正是百度的强项；以车险而言，百度地图的打开频率足以让它成为一个更好的共建场景，而非保险公司在天猫开一个车险旗舰店的效果可以比拟；百度布局糯米后，甚至可以在线下O2O的场景中植入基于交易的保险——李彦宏本人在发布会上也提到了外卖延误保险这个例子。作为互联网非直接交易的第一入口，百度在线上生活场景+线下消费上，确实能够提供足够的场景流量，而且能够覆盖到诸如教育、医疗、B类财险等可能产生高单价保费客户的场景，这是阿里和腾讯完全不具备的优势领域，这些场景与互联网保险的结合，具备足够的腾挪空间。
在数据上，百度也能提供更强的支持。在与阿里的合作上，保险公司能够拿到用户作为消费者的画像数据，但这个画像目前看来，对保险公司的利用价值并不大。一是目前的业务客单价偏低，大数据的引入对业务的帮助有限；二是阿里的数据回流，仅限于对电商消费用户画像，但这部分画像数据，对高净值产品的售卖并无帮助。相较而言，保险公司更倾向于知道用户作为一名『自然人』、而非『消费人』的生存全貌。一直以来，保险公司都试图跟可穿戴设备厂商合作，获取用户的健康数据，但这种尝试收效甚微，用户不愿意为穿戴设备买单，收集的样本量非常可怜，与保险公司原本的数据库进行匹配的结果只能说是惨不忍睹。但对百度而言，其覆盖领域更多，获取健康数据的相对门槛更低。举个简单的例子，如果用户长期在百度搜索糖尿病的相关资料，那么无论是对用户病情的了解，还是对这个用户购买慢性病保险的风险抵御能力，百度掌握的数据，都会比其他平台来得更加精准，相对于用户的消费行为，这才是保险公司真正关心的数据。
业务破局，百安与其他巨头截然不同的利益诉求
互联网保险这个概念第一次亮相，最早要追溯到2013年震惊业界『三马同槽』共同打造众安保险。彼时，保险业对互联网而言，仍然是一个未知的处女地。但经过两年的运营，阿里、腾讯、平安三方显然已经在众安保险上各取所需，明确保险业务对自身的价值。阿里通过前期不遗余力的投入和尝试，已经看到保险业务在其庞大电商场景中的巨大潜力，深耕保险是必然选择。而众安保险两年以来90%保费来源于阿里体系这一残酷结果，也让腾讯意识到受自身场景所限，其主营业务与保险的结合上，短期内不会再有大的突破，更好的选择是将互联网保险业务作为一项远期财务投资：一来能够获取互联网保险的发展红利，二来提前布局避免未来掉队。而对于保险巨头平安来说，入股众安的尝试让其看到，传统保险业在深度触网以后，在资本市场和业务覆盖面两方面所能迸发出的强大活力。借助『互联网保险』概念和运作方式改进组织，进入更多的互联网场景做出业务突破，是平安这样的传统金融巨头急切希望得到的区别同行业的核心竞争力。
简言之，众安的探索，给互联网保险画下了一个完美的感叹号。无论从以什么角色和方式参与这场盛宴，都会从中受益匪浅。以此而言，作为巨头中在中国市场上的暂时失意者，安联和百度的携手，是一个必然的结果。高瓴资本的接入，则把这次合作的基调上升到另外一个层级：百度做保险跟安联携手，是传统的数据大拿结合互联网数据大拿，迫切需要玩出点新的花样追赶领先者，高瓴的加入则从股东利益上定义了这是一个对业绩要求极高、需要回报的创业公司，而非巨头延展的触手。
互联网保险的1.0时代，是各保险公司自己搭建平台，以B2C的方式售卖各种传统保险，引流的唯一方式是做外部平台SEM投放。这种方式跟线下渠道相比，只能是大海捞针，有一单算一单。阿里开创的场景捆绑互联网保险2.0时代，在交易中让用户买单，能让保险公司规模化的海量获客，但每单几毛钱甚至几分钱的保费，对保险公司的业务规模并无实质影响。但这两种模式，前者受限于流量，无法做出用户规模；后者受限于单一电商场景，无法做出保费规模。对于保险公司来说，两者都不是最佳的结果。互联网保险业务突破的关键点，是急需一个又有庞大流量又有更多维度场景的巨头，起码从目前看，BAT三巨头里，百度看上去还像那么回事儿，而且还没有下场试水。
百安挂牌，百度是否想好了金融的打法和布局？
在最近一个月里，百度则突然以百信银行和百安保险的两连击，让金融业内的不少人为之侧目。在此以前，百度一直给业界一种在互联网金融领域颇有意图，但又小心行事的印象。自2013年开始，百度便相继与中国平安、华夏基金、兴业银行、中国银行、工商银行等金融巨头宣布合作，推出了一系列的合作计划。但百安保险和百信银行的成立，则采取了另立山头，并且选择了此前从未合作的金融巨头携手共建的方式。这种转变，意味着百度也许真的看清楚了，自己在互联网金融的布局和打法。
阿里和腾讯在互联网金融领域抢先起跑，成果斐然，失意也并不少。余额宝的爆发引来金融监管部门的瞩目，互联网保险在电商交易场景以外再无亮点，众安的崛起让阿里左右互搏，腾讯以微信流量之众也无法再造突破。不夸张的说，阿里和腾讯在互联网金融领域，替百度交足了学费，踩够了深坑。哪些能做，哪些不能做，做下去结果是什么，百度在按兵不动的两年里已经看够了风景，如果没想清楚，断然不可能以资本参与的方式再发新芽。对百度来说，用户的社交发生在腾讯，用户的消费发生在阿里，但用户的其它行为，都发生在百度。输出自己的大数据和云计算能力，辅佐金融业务进行产品设计和场景挖掘，互联网保险是块最合适的实验田，也是避开阿里腾讯趟过的那么多深坑的唯一路径。
2015年以来，百度其实动作颇多，糯米的『行业第二』制造了不少段子，但也真正把百度钱包对金融业务的支撑提升到一个新的纪元。百信银行的成立，则是在围绕支付逐渐丰厚的底子上再加一块垫脚砖。百安保险的突如其来，则第三次表明了百度布局互联网金融的决心以及业务切入点，这样的破局之旅，有理由引一众围观。
bat哪个技术实力最强
论财力，百度、腾讯、阿里都是想当当的集团公司，但如果论技术来说，阿里的更胜一筹！
从简单事件就可以分析，当年12306在线购票根本无法运行，而天猫双11的时候那么大的数据量也没有出现瘫痪状态，目前阿里协助12306做了购票系统，这也充满说明了他们的技术团队的牛X之处，而腾讯、百度技术虽然也是厉害的不敢想象，但毕竟他们的技术运用单一，前瞻性稍微比阿里差一点点，就现在的情况来看，三家公司在技术上不相上下，也没有可比性，毕竟你腾讯有的东西，我百度阿里同样也能做出来，如果真要比个胜负，那阿里还是强一点的！
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。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据bat哪个强的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～