数据宝藏“淘金热”，腾讯云大数据愿做“卖铲人”

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大数据产业作为数字化时代的基础设施之一，正在成为新时代经济发展的重要动能之一。11月30日，在2022腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据重磅发布了两款具有高频应用场景的产品体系——智能推荐平台和BI（商业智能）。两大产品体系将进一步帮助企业释放数据价值，实现业务的增长转型、精细化运营和快速商业决策，同时，也帮助企业提升产品和服务的用户体验。在产品战略对谈会上，腾讯云和IDC共同发布了《2022年云上产品趋势报告》，洞见云上产品的十大技术趋势。

腾讯云大数据源自于腾讯内部十多年海量数据业务实践、技术沉淀和新技术孵化。2016年7月，腾讯大数据云平台TBDS正式发布，并在当年的Sort Benchmark全球排序竞赛中获得冠军。之后的几年中，随着企业数字化变革的不断深化，腾讯云大数据先后发布了弹性MapReduce、Elasticsearch Service（ES）、云数据仓库、流计算、数据湖、数据治理等产品，赢得了众多企业用户的欢迎和认可。截至目前，腾讯云大数据的算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，并且形成了从底层大数据计算引擎，中层数据治理，及上层丰富业务数据应用的全体系大数据产品矩阵。

腾讯作为领先的科技公司，其数字化应用的深度和广度一直吸引着外界的关注，尤其是正处在数字化转型中的公司，都想了解拥有海量数据的腾讯，究竟如何实现高效的商业分析和决策，究竟哪些产品和技术在发挥关键作用。

产品家族够细致、更完善

在腾讯，有句话叫“大数据 in all”，是因为大数据平台支撑了腾讯集团庞大的业务线，比如说最常用的微信、微信支付，“国民游戏”王者荣耀，还有腾讯视频、腾讯新闻、QQ音乐，以及腾讯广告等内部业务。腾讯云大数据在腾讯自身业务快速稳定的发展中发挥了不可替代的作用与贡献，其产品体系恰好可以充分展示腾讯的“制胜法宝”。

（腾讯云大数据全景图，来源：腾讯云大数据）

以云原生算力资源与存储资源为基础，腾讯云大数据产品矩阵可以分成三大层次：大数据基础引擎、数据开发与治理平台、数据应用与可视化，其上则是联合优秀的生态合作伙伴深度打造的行业场景解决方案。

底层的大数据基础引擎围绕客户在离线计算、实时计算、实时湖仓等场景，提供一系列性能强大的云原生数据分析基础设施，快速高效构建企业级数据分析技术架构。比如：弹性MapReduce作为云原生开源大数据计算框架适用于对技术灵活度要求高的场景，云数据仓库CDW以其云端托管产品形态帮忙客户在轻运维投入下满足多样化的实时数据仓库需求，轻量化的数据湖计算DLC广泛应用于多数据源的联邦分析，ES大量应用于信息搜索、日志分析、可观测性等场景。在底层的产品体系中，任何一款产品的“基因”中都具备着低成本、高效率、重安全的特点。

中层的一站式数据开发治理平台 WeData ，融合了全链路DataOps数据开发能力，以及数据地图、数据质量、数据安全等一系列数据治理和运营能力，帮助企业在数据构建与应用过程中提高数据开发效率，提升数据质量，建立常态化数据运营能力，实现数据价值增长。

上层的数据应用与可视化则是依托腾讯自身丰富的业务场景所打造的一系列SaaS化数据应用，包括智能推荐、BI、隐私计算、移动推送、产业分析等，构建应用层数据安全与全链路增长解决方案。无论是基于数据的各类分析还是智能推荐，它们都是企业数字化变革最终的“落脚点”之一。

在面向政务、金融等行业的私有云场景，TBDS则是基于腾讯多年海量数据处理经验，整合腾讯内部大数据技术能力，将云端大数据产品能力完全复刻，面向数据全生命周期的企业级大数据云平台。客户可以借助 TBDS ，根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的数据开发治理工具，构建数据仓库、用户画像、精准推荐、风险管控等大数据应用服务。值得一提的是，腾讯云副总裁刘煜宏透露，TBDS在今年8月份经过全面升级之后，将更多基于自主研发的大数据底层核心技术引擎，全面打通底层基础引擎和数据开发治理工具层，为更多政企客户提供端到端、安全可控的大数据解决方案。

整体来看，整个产品家族的内在逻辑清晰、结构完善，表面上看似乎并没有太多“稀奇之处”，但其实每个产品的底层技术和适用的场景，都领先于行业的发展趋势并且真正从解决问题的角度出发，既有适用于大型集团公司的半托管产品与私有云产品，又有满足中小微企业需求的轻量级产品，既能满足常见功能的需要，又可以在特别场景中展现灵活性。由此可见，腾讯云大数据对产品的思考并不仅仅局限于短期的功能和需求，更是着眼于长期产品的生命周期和企业发展周期。

在腾讯云大数据专场中，腾讯云大数据重磅发布了智能推荐平台和BI两大产品体系，不得不说，这两大产品体系的发布，使得腾讯云大数据的产品能力更加完善。

智能推荐够智能、“懂”用户

智能推荐平台可以算得上是互联网公司展现技术水平的服务。尤其是最近几年，互联网公司的各种智能推荐算法已经在其产品中越用越神，甚至可以做到“比用户本身更懂自己的业务”。

在数字化转型的大潮下，构建以用户为中心的数据驱动+智能算法双轮驱动体系无疑已经成为业界共识方向。然而，很少有公司愿意将自有的智能推荐平台对外输出。基于此，腾讯云大数据将多年实践积累的技术和产品主动对外分享，帮助更多企业更高效完成智能推荐技术的商业化，同时增强产品的用户体验。腾讯云大数据应用产品中心总经理吴俊彦表示，腾讯云智能推荐平台具备万亿级底层平台性能架构，同时基于腾讯内部多个头部业务的最佳实践经验，能够为企业提供包括多维内容理解、丰富的推荐算法、联邦推荐能力、白盒化平台等一整套开箱即用的SaaS服务，为信息流推荐、视频推荐和电商推荐等场景提供强大的技术支撑和业务便利。

（腾讯云智能推荐平台产品功能，来源：腾讯云大数据）

从具体的功能上看，腾讯云智能推荐平台确实具备腾讯的特色。首先，在腾讯云智能推荐平台上，运营者可以根据不同场景筛选指定推荐的物料范围，同时，还可以跨多个应用场景进行物料权重设置、上下架、置顶、必推、搜索等操作，满足多样化的需求；其次，运营者还可以对推荐结果进一步干预，比如打散、去重、混排等，保证推荐应用结果的多样性；第三，智能推荐平台整合了一系列腾讯独有内容，比如：腾讯内部平台百亿流量的图文、短视频、小视频等，提供“内容+推荐算法”一体化服务，运营者可以通过多种终端平台进行精准内容分发，降低了独立采购与对接成本，提高上线效率。

目前腾讯云智能推荐平台已经服务了一系列互联网应用、电商平台和传统媒体企业，帮助企业客户提升核心指标，并且降低了成本。国内的某头部运动品牌，在其微信小程序曾面临着商品点击率不够高，难以根据用户的情况做智能推荐，虽然有数据，但是智能算法的推荐一直跟不上用户需求的变化，后来，在商城场景介入腾讯云智能推荐平台后，结合用户实时兴趣画像建模、多目标联合建模等独特电商算法，在相关推荐、猜你喜欢等场景均实现了商品的点击率、转化率和GMV高达10-20倍的增长。

相较于企业自建推荐算法平台，腾讯云智能推荐平台的优势不仅仅在于技术和功能的成熟、完善上，拥有足够的数据、不断优化的模型更能帮助企业省时省力省钱。

商业智能够简便、更高效

除了智能推荐平台之外，在数字化不断推进、“拿数据说话”的新时代，企业管理、企业决策、商业决策等关键节点上，BI越来越成为重要的辅助工具，也成为众多企业关注和研究的重点。根据IDC的数据显示，2021年中国BI市场规模为7.8亿美元，预计到2026年达20.2亿美元。数据背后不仅展现了BI市场高增长的机会，同时也对BI应用的广度和深度提出了更高的要求。毕竟，越来越高的行业渗透率和越来越多的需求注定要求BI产品体系的功能必须更加符合行业和企业的要求。

腾讯云大数据BI产品中心副总经理陈凡凡表示，腾讯云深耕BI领域近10年，累计服务内外部近千款产品。此次推出的大数据BI产品，整合了腾讯云在行业沉淀的技术优势和服务经验，将为企业提供覆盖BI应用创建到数据连接、加工、呈现、分析、协作等全业务环节的数据分析能力，同时与腾讯云大数据其他产品生态腾讯大数据套件、腾讯云数据库产品等深度融合打通，助力企业数字化运营与决策。

（腾讯云BI产品架构，来源：腾讯云大数据）

腾讯云BI在底层连接性能强大的云原生大数据引擎，中层可集成各类组件、协同软件与终端，顶层开放了垂直服务的生态共建。在数据源接入环节，支持云原生数据、在线协作类数据、业务自有数据三大类数据源；在轻量加工环节，提供包括多表关联、计算字段等在内的轻数据加工能力，同时也能无缝对接腾讯云Wedata；在报表分析和使用环节，提供了50+可视化组件，“拿来即用”，通过简单的拖拉拽等操作即可快速制作匹配业务的报表。同时，借助腾讯企业微信等能力，腾讯云BI可以支持报表的嵌出及推送， “千人千面”的看到不同权限的数据，进行报表查阅、批注、修改等，实现更安全、高效、便捷的业务协同。

截至目前，越来越多的企业开始应用腾讯云BI产品，高效地处理日常经营数据的分析，辅助企业决策。神州路路通旗下的PP停车便是腾讯云BI的企业用户之一，通过腾讯云BI产品，PP停车快速实现了日常订单数据分析需求，从地区、厂商、渠道、车场等多维度快速完成数据可视化，满足公司管理层经营分析需求，为企业决策提供依据和支持。

产品方向够前沿、更实用

数据作为经济社会的生产要素和数字经济的核心动力来源，将越来越多的参与到企业的运营、发展和决策中，这就要求对于数据的挖掘、分析和模型的构建，需要更多的研发投入和创新技术，与此同时，也将会有越来越多的渗透到实体行业中。

数据猿认为，大数据是一个充满包容性的领域和技术，它可以与很多行业和新技术融合，发生化合反应。而且，大数据行业未来的发展热点主要集中在大数据应用和大数据服务，前者主要指大数据与各个行业的融合，根据不同行业的特点，运用大数据技术和工具提升商业效率；后者指大数据服务与创新技术的融合，比如智能推荐、BI、数据可视化等数据服务，通过与人工智能、云原生、数字孪生等技术的融合，提升大数据服务的效率。在腾讯云联合IDC发布的《2022年云上产品演进趋势聚焦报告》中，针对大数据的发展趋势也有相关的判断。

根据IDC的判断，云原生技术将全面支撑数据产业发展，大数据为实体经济创新提供强力引擎。根据IDC的数据，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。云原生作为分布部署和统一运管的分布式云计算，其高弹性和分布式的优势，正在成为云计算发展的方向。实体经济也将在云原生技术的支持下快速发展，尤其是随着“中国制造2025”的到来、工业互联网的推进以及数字化的不断渗透，海量数据必将在实体经济中快速积累，而大数据技术和工具将为实体经济的高速发展提供强力支持。

站在产品层面上来看，腾讯云大数据的产品家族一直走在行业发展的前沿。这体现在两个方面，首先，底层产品体系提供一系列低成本、弹性易用、高性能的云原生数据分析基础设施，符合行业发展的方向；第二，对于数据服务的供应商而言，其产品适用场景和功能可以主动兼容企业客户的各种需求，将是产品和服务的核心竞争力，只有让产品功能走在企业的需求前面，才能为数字经济和实体经济的共同发展与产业创新提供关键支撑，也就是说，客户需要的产品能做到，客户未来可能会用到的，产品也能满足。从腾讯云大数据的产品家族来看，这恰好是一直以来不懈努力和追求的方向。

自2018年以来，产业互联网成为腾讯的顶层战略之一，而腾讯云大数据是其中不可或缺的重要组成部分。历经十几年的发展，腾讯云大数据已经从原来的“内部特供”，增加了“对外出口”的角色，在经历了内部海量数据的验证、打磨和沉淀之后的产品体系，也将赋能更多企业，帮助它们高效、低成本的实现数字化转型。

此外，本次生态大会，腾讯联合IDC发布《2022年云上产品趋势报告》，除了大数据赛道，也对业界热门产品赛道音视频、云智能、数字孪生等赛道的未来市场规模及产品演进方向做了研判，点击下方小程序可直接下载，希望对致力于数字化转型的各行各业人士有所帮助。

文：赢家 / 数据猿