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大家好,今天小编带来阿里香港上市他们的区块链和百度腾讯有什么不同的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。

来源：区块链研习社

没有巨头想成为没落的巨头。

新技术的兴起伴随着老巨头的没落，新巨头的崛起。

区块链作为一项新兴技术自然受到广泛关注，而依托新趋势、新技术崛起的巨头们，自然对下一个新趋势、新技术密切关注，防止自己成为下一个没落的巨头。

巨头们在区块链早期就开始布局，成立研究院、申请专利、构建基础设施，进而实现应用落地，每一步都没落下，每一步都紧跟趋势，到现在一些巨头的布局已经颇为广泛，使区块链技术覆盖到多个领域。

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阿里区块链落地案例一览

阿里作为国内互联网的一座大山，业务范围广泛，应用场景多元，无论是用区块链改善自身业务，还是外部拓展应用场景，阿里做的都很不错。

在国家网信办发布的两批区块链信息服务备案名单中，阿里系备案了3个产品，分别是蚂蚁金服旗下蚂蚁区块链BaaS平台、阿里云旗下阿里云区块链服务和恒生电子的恒生共享账本HSL。

阿里系区块链业务由两个主体承担，分别是蚂蚁金服和阿里云提供。蚂蚁金服蚂蚁区块链负责各种底层技术研发，阿里云以提供BaaS平台的形式提供企业级区块链开发平台，支持蚂蚁区块链、【【微信】】、以及企业以太坊【【微信】】三大底层。

阿里Baas服务中【【微信】】底层根据资源类型不同分为联盟和组织，上表默认是联盟价格，组织则价格减半，按年付费。

除BaaS服务外，蚂蚁区块链才是阿里区块链布局的重头戏，大部分落地案例也都落在了蚂蚁区块链上，区哥根据公开资料统计了阿里区块链业务的落地情况，下表中列出的案例大部分都是蚂蚁区块链承接的。

阿里把区块链业务分为了四个主要场景，其中生活场景落地范围最为广泛，电子票据、相互保险、数据管理、医疗信息存证、公积金存缴证明等均有落地。

其中区块链电子票据已经从浙江扩展到福建，浙江已经使用区块链电子票据实现商业保险报销等场景，并在不断扩展覆盖范围。

依托阿里系庞大的用户量，相互保险平台和公益慈善平台均已为海量用户提供了服务。我们熟知的“相互宝”产品就使用了区块链技术来保证数据的公开、透明、不可篡改，目前“相互宝”官方显示已超过1亿用户加入。

通用场景下的合同存证是比较适合区块链技术提供解决方案的领域，也是阿里发力较大的领域，存证领域的落地案例官网列出的就有杭州互联网***、钱塘公证处、上海计算机协会司法鉴定中心、法大大、新华智云等十几家合作伙伴。

零售场景下溯源更是重头戏，依托天猫庞大的供应商体系，溯源体系的落地案例已有不少，茅台、五常大米、比利时钻石、天猫国际美妆、海淘商品等，从媒体报道看阿里体系覆盖的溯源产品已经超过30000种。

而蚂蚁金服副总裁蒋国飞在双11期间介绍，仅今年就有4亿件天猫海淘商品实现了溯源认证。

同样依托于自身业务开发的版权存证平台“鹊凿”，旨在为平台卖家的“卖家秀”提供版权保护，仅双十一期间就有500万张“卖家秀”实现了区块链版权存证，帮助卖家进行盗图***。

但其实阿里在区块链领域可能走的比想象的更远一些，蚂蚁金服总裁胡晓明在今年的云栖大会上介绍，蚂蚁金服的区块链技术已经可以支撑10亿的账户规模、10亿的日交易量，以及弹性扩容能够实现每秒10万以上的跨链信息处理。

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腾讯区块链落地案例一览

腾讯作为国内互联网企业的另一座大山，在区块链领域的布局同样很早，且斩获颇丰，腾讯本身布局更侧重金融场景，但生活场景中的区块链发票同样做的出彩。

在国家网信办发布的两批区块链信息服务备案名单中，腾讯系备案了5个产品，分别是腾讯区块链、腾讯云TBaaS区块链服务平台、BCOS、链盟区块链底层开源平台、WeIdentity，其中后三个均是以微众银行为主体。

可以看出腾讯的区块链业务分成了三块，分别是腾讯区块链、腾讯云和微众银行。

腾讯区块链云服务支持腾讯区块链TencentTrustSQL、【【微信】】增强版、FISCOBCOS三种底层，其中TrustSQL和FISCOBCOS均是腾讯自主研发。

腾讯BaaS服务的费用根据地区不同价格略有增加，但差异不大，支持按月购买。

在腾讯的区块链产品备案中可以看到BCOS，BCOS是微众银行联合万向区块链、矩阵元共同研发的企业级联盟链底层平台，而腾讯云提供的BaaS服务中的FISCOBCOS，是基于BCOS研发的金融分支版本，也是腾讯系重要的一个底层开源平台。

下表为腾讯系区块链落地部分案例，可以看出腾讯确实在金融领域的探索更多一些，且因为腾讯本身的特性，不少产品知名度较高，比如微黄金、一起来捉妖等。

金融场景下微企链是腾讯与保理公司联易融共同建立，基于腾讯区块链TrustSQL与财付通支付底层技术，今年5月“微企链”ABS项目获得深交所无异议函，获批100亿元。

腾讯的另一个重磅产品是区块链发票，截止今年8月初，开出近600万张，日均开出4.4万张，累计开票金额达39亿元。并且腾讯和中国信通院、深圳税务局联合代表中国主导制定区块链发票标准，这也是区块链发票首次制定国际标准。

结合区块链特性的区块链有游戏“一起来捉妖”获得广泛关注，截止6月份已产生数百万个区块链活跃地址以及近千万次区块链交易数。

广西柳州基于腾讯区块链实现了“院外处方流转”服务，涉及卫计委、医院和药企等多个环节，通过区块链技术，实现处方不被篡改，防止隐私信息泄露的目标。

法务存证方面没有意外腾讯也有布局，联合中国网安和北明软件成立“至信链”，针对聚合盗链、网盘分享和盗版小网站等侵权盗版行为，提供知识产权确认、版权登记、***检测、一键诉讼等全流程解决方案。腾讯旗下企鹅号、原创馆等数据已经在"至信链"存储上链。

上表最后部分颜色加深部分是以微众银行为主导的落地案例，其底层均是基于FISCOBCOS，FISCOBCOS作为金链盟开源工作组主导的一个联盟链开源底层，通过各种方式实现了不少落地案例，上表所列仅为一部分案例。

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百度区块链落地案例一览

国内互联网领域一片兴盛，头条、京东、美团势头凶猛，而曾经的巨头百度俨然已经没落，但作为BAT成员之一，百度依然有其值得探究的点。

在国家网信办发布的两批区块链信息服务备案名单中，百度系备案了5个产品，分别是百度区块链引擎BBE、超级链、图腾、莱茨狗和爱奇艺备案的百度超级链超级节点。

百度的区块链云服务支持百度超级链、以太坊、Fabric三种底层，用于构建私有链，同时还提供【【微信】】、Fabric联盟链构建服务，下表展示的是私有链构建方案。

百度的Baas服务为后付费式，按分钟计费，下表费用为预估费用。

下表为百度部分落地案例，知名度较高的是莱茨狗、度宇宙、图腾和百科上链，但整体看大部分案例声量渐弱。

百度区块链业务涵盖金融、生活、通用三大场景，百度的区块链业务主打金融场景，金融场景下百度与佰仟租赁、华能信托、天风证券等合作发行过公、私募ABS产品。

莱茨狗跟上了加密宠物的热潮，也着实获得了一定热度，但后续听到的声音较少。生活场景下度宇宙和网易星球类似，后期同样声量渐弱。百科上链和图腾比较符合区块链特性，有一定发展空间。

展望

从以上内容可以看出，百度在区块链领域布局比较薄弱，有品质的产品较少，整体乏善可陈，亮点较少。

腾讯亲自下场来做的区块链业务涵盖金融、生活、通用三大场景，业务更侧重金融和生活场景。依托腾讯的社交优势，大众相关产品容易获得广泛传播，腾讯微黄金、一起来捉妖等获得了大量关注。

未来腾讯如想将区块链结合到更多场景，依托庞大用户量，有其优势所在。

微众银行主导的FISCOBCOS开源平台，在推进底层使用，扩展应用范围上颇为积极，应用范围涵盖多个领域，多个场景，目前仍在持续发力中，发展势头良好。

阿里把区块链和自身业务进行了深度融合，比如跨境支付和本身的支付业务，溯源和本身的电商业务，以及使用区块链本身的特性结合保险、慈善、版权保护等业务，把区块链作为解决方案融入到了自身业务的各个方面，不是为了做区块链而做区块链。

从落地场景看阿里涵盖的范围比较广泛，金融、生活、通用、零售四大场景均有不俗成绩。蚂蚁区块链技术实力强劲，性能强悍，加之阿里本身庞大的用户量，在生活和零售场景下，阿里优势明显，必将触达到大众生活的方方面面，深切影响大众的生活方式。

一句话总结:百度乏善可陈，没有亮点；腾讯发票领域强劲，社交优势明显；阿里深入融合自身业务，场景丰富多元。

三大网络商的目的就是垄断+利润腾讯的方向是利益最大话，没有永恒和方向，只有净利润。凡是能赚钱的电子商务，他都会做，拍拍、QQ拼音、QQ游戏，这些产品的推出，无一例外都是有的和其他网络商相似的地方，腾讯的主要客户群集中在普通用户，包含的行业也是方方面面，可以说腾讯的成功是建立在数以亿计的QQ用户群只是的，渗透的面积不可谓不广，不可谓不杂，生意理念就在于“把一切可利用的利益最大化”。相比较腾讯，其它二家发展的方向大致冲突性很小。百度主要以下载和影视为主，现在的趋势个人认为不是很乐观。百度一个垄断的搜索引擎，谷歌的推出，成就了百度，百度符合中国人的风格，适合中国人的需求，随着谷歌重返，搜狗入侵，以及一些系统自带的浏览器的蚕食，霸主地位也在寻求解决办法，目前百度利用搜索引擎之便，在发展百度推广，搞网络上的“广告竞争制造者”这一身份。阿里巴巴的发展是B2B、B2C两种，他的形式是交易平台，也可以说是阿里巴巴带动了中国的电子商务发展，你想找卖家或者买家都可以找到，他的方向类似于现实中的商城，各个品牌商家都可以入住，具体的利润算法不得而知。我个人认为的就这么多，不知道行不行？...

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。

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、图片和视频内容；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***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、图片和视频数据为主，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、视频和图片等数据，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、弹性高、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S【【微信】】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***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。

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

“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

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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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。

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