在大数据迅猛发展的时代，各大企业纷纷投入这场竞争，争相抢占市场。而作为大数据的实践者，我们如何在这个智慧时代中跟上大数据的发展步伐，抓住其未来方向呢？
前言
大数据的概念最早出现在2000年左右，伴随着互联网的飞速发展。经过几年的演变，Hadoop在2008年成为Apache顶级项目，标志着大数据走向体系化发展的快速阶段，Hadoop也因此成为大数据生态体系的象征。
自2014年起，国内出现了大量大数据企业，形势可用“乱花渐欲迷人眼”来形容。正是在这一年，我国的《政府工作报告》首次提及大数据，正式将其视作新兴产业，并上升为国家战略。从此，大数据频繁出现在各大媒体的报道中。
互联网企业在大数据的布局方面较早且深度融合，这一行业凭借其互联网属性，迅速进入大数据领域。
提到国内的互联网大数据企业，百度、阿里和腾讯三巨头不可忽视。它们的大数据业务围绕自身核心业务展开：百度专注算法，阿里重视电商，腾讯则偏向社交。三者在大数据布局上各有侧重，反映了各自的战略方向与思路。
BAT的大数据产业
在我国，BAT三家公司是较早布局大数据的互联网企业，并且具备明显的竞争优势。其中，阿里最早进入大数据产业，腾讯次之，而百度则相对较晚。
阿里
阿里在2008年提出了其大数据发展战略，随后围绕电商业务进行了数据集群和数据仓库等方面的布局。
如今，阿里大数据的发展可从两个方面来看：一是建立在电商基础上的阿里数据；二是阿里云。
阿里数据通过淘宝、天猫、阿里妈妈等平台，形成了从数据采集到应用的闭环系统，涵盖数据采集、计算、服务和应用等环节。
阿里云则以在线公共服务的形式，提供云服务器、云数据库、云安全、大数据、人工智能及行业解决方案。自2009年成立以来，阿里云已跻身全球前三大公共云服务提供商。
同时，阿里在2015、2016年间开始尝试Flink，积极布局并参与双11活动，甚至组建了上百人的团队，致力于技术推广。2019年，阿里以9000万欧元收购了Apache Flink的母公司Data Artisans，使Flink在Apache基金会中成为最活跃的项目之一，全球范围内的知名企业如优步、Netflix和微软等也逐渐开始使用Flink。
腾讯
2009年1月，腾讯建设了第一个Hadoop集群，正式开启了其大数据之路。
与阿里不同，腾讯的大数据业务主要围绕社交和游戏展开，拥有海量用户数据。
通过微信、QQ等社交工具，腾讯能够分析移动用户数据，建立用户画像并提供相应的营销服务。
此外，腾讯还开发了信鸽这一推送工具，旨在为社交用户提供消息推送服务。
虽然腾讯云起步较阿里云晚，当前在市场上仍落后于阿里云，但云计算市场的竞争如同马拉松，关键在于谁能坚持到最后。
在一次中国IT领袖峰会的对话中，李彦宏提到云计算本质上是重复已有的概念，而马化腾则认为云计算让计算能力的使用更为便利，尽管实现这一目标仍需时间。马云强调，云计算是当务之急，如果阿里巴巴不参与这一领域，其他竞争者将会将其挤出电商市场。
这段对话显示出马云的长远眼光，而李彦宏和马化腾尽管都是技术背景，但马云的视角更为前瞻。
另外，腾讯在技术宣传方面相对低调，技术人才不常出面，执行力却十分强大。腾讯的开发团队往往进行封闭式开发，集体加班已是常态，然而丰厚的激励措施也能有效推动团队的努力。
百度
在BAT中，百度提出大数据战略的时间最晚，但其举措频繁。
2013年，百度成立深度学习实验室，开始进军人工智能领域。
2014年，百度对外开放其大数据引擎，核心组成包括开放云、数据工厂和百度大脑，通过平台化和接口化的方式，开放大数据存储、分析和智能处理能力。作为全球首个开放大数据引擎，百度与多个传统领域展开合作。
同年8月，百度与联合国达成战略合作，共同建立大数据联合实验室，探讨利用大数据解决全球问题的新模式。
2017年3月2日，百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室，成为国家级AI实验室。
与阿里和腾讯不同，百度的大数据布局更多集中在新兴方向，特别是人工智能领域，然而其大数据产品也包括数据分析、风险控制、数据营销等多个方面，布局较为广泛。
大数据领域分析
如今的大数据技术已经形成了完整的体系结构及应用方向，技术迭代速度迅猛，新框架不断涌现，应用方向日益细化，从业人员也在不断增加。
在大数据时代，海量数据、异构数据源和数据时效性等特征催生了大量新技术需求。因此，分布式计算框架如MPP应运而生，针对海量非结构化数据，出现了Hadoop、Spark等分布式批处理框架，而为满足实时处理需求，则有Flink和Spark Streaming等分布式流处理框架。
下图展示了Apache生态下的大数据框架：
未来，Apache生态中的大数据框架将会不断增加，大数据生态体系将愈发完善，这也意味着大数据的门槛将逐渐降低，越来越多的人将加入这一行业。因此，我们需要不断学习，在前期广泛学习的基础上，后期专注深入，磨练一技之长，达到极致。
应用层面：
在应用层面，大数据可分为金融大数据、营销大数据、交通物流大数据、医疗大数据、教育大数据和文娱大数据等多个领域。
接下来，我们将分析大数据科研和大数据企业两个方面：
1. 大数据科研
自2012年大数据广泛应用以来，产业界和学术界在相关技术和应用方面不断取得创新突破，论文发表数量迅速增长。
以下是2012-2020年全球大数据论文发表数量及各国占比：
数据来源：Web of Science，2020年10月
从图中可见，2018年论文发表数量达到顶峰，是2012年的5.4倍，年增长率为32.5%。然而，2019年后论文数量开始下降，预计2020年将进一步下滑，这表明随着科学研究的进展，大数据相关理论逐渐成熟，未来学术论文的增长速度可能会放缓。
在国家层面，中国和美国仍然是大数据学术研究的核心，发表的论文数量远超其他国家。未来在大数据领域，预计中国和美国将继续引领技术的发展。
再看看国内大数据产业的发展情况，根据工业和信息化部的数据，2019年我国基于云计算和大数据技术的平台类技术服务收入达到2.2万亿元，其中典型的云服务和大数据服务收入为3284亿元，提供服务的企业数量达到2977家，显示出大数据产业的日益壮大。
2. 大数据企业
大数据企业数量增长统计
数据来源：中国信息通信研究院，2020年10月
从图中可以看出，国内大数据企业在2014年和2015年经历了爆发式增长，之后在2016年出现回落，这与我国大数据的发展状况相符。2014年被称为大数据元年，受国家政策推动，各大数据企业纷纷涌现，然而随着创业者的冷静，企业数量也逐渐减少。
是否有国资背景
