大數據，無疑是這幾年最熱門的話題。利用數據，可以幫助企業贏得更多的客戶，利用數據，可以為人們的生活出謀劃策。作為***的中文搜索引擎百度來說，對大數據有著天然的優勢，通過搜索引擎可以產生大量的數據，從而進行數據的組織、分析和挖掘，帶來商業價值。百度云作為百度的技術輸出，自然在大數據方面也不甘示弱，那么百度云的大數據有著怎樣不凡的實力呢？

大數據改變生活

你是否還記得，在2015年的春節時期，央視的新聞中公布了中國大遷徙的路線圖？

你是否還記得，在2015年的五一小長假，我們足不出戶就知道峨眉山景區的游客擁擠程度指數為嚴重擁堵？

你是否知道，外賣點餐，送餐人員的行走路線都是經過***優化的，以保證在最短時間送到用戶手中？

這些都是百度在大數據領域的突出表現。2014年，百度發布大數據引擎，***對外開放了自己的大數據能力。除了開放自己大數據技術外，百度還將自己的能力產品化，服務著人們的衣食住行。

我們可以通過百度統計，來查看網站各方面的數據，從而進行商業布局；我們可以通過百度遷徙產品，來查看全國人口的流向；我們也可以通過景區熱力圖，來查看景點的擁擠指數，從而對出行做出計劃。百度的大數據不僅僅是停留在技術上以及商業方面，還融入到人們的生活，利用科技改變人們的生活。

百度云的大數據天算

數據光是存儲下來，其實一點意義都沒有，只有利用數據提煉出價值，進行分析預測，才是將數據變活，從而成為企業的重要資產。而作為大數據背后支撐的云計算平臺，承載著大量的數據運算。

俗話說“人算不如天算”，的確，人所掌握的信息數據是非常少的，并且人的計算能力也比較有限，很難處理錯綜復雜的數據。因此，也就要依靠天算，那么天算是什么呢？天算是百度云推出的大數據平臺，提供了大數據托管服務、智能API以及眾多業務場景模板，幫助用戶實現智能業務。

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百度云在大數據應用方面，更加強調開源開放，擁抱開源生態，將自己的能力融入到開源社區中，更多的做出貢獻，因此我們也看到，百度云的大數據產品中也更多的融入了開源技術，用戶也無需擔心被特定平臺或者技術綁定。而開放就是要有開放的心態，與合作伙伴一起共同建設并完善大數據生態。

此外，百度云希望幫助用戶降低行業使用成本，所以百度云選擇了特定的領域和行業進行深度的集成支持。目前主要在五個方向上進行定制化開發，包括生命科學、日志分析、金融風控、數字營銷和輿情分析。

天算的強兵利器

天算平臺整合了百度大數據服務和人工智能技術，提供從數據收集、存儲、處理分析到應用場景的一站式服務。在天算平臺下，百度云推出了九大產品，包括百度MapReduce BMR、百度機器學習BML、報讀深度學習Paddle、百度OLAP引擎Palo、百度Elasticsearch、百度日志服務BLS、百度批量計算、百度BigSQL、百度Kafka。

·百度MapReduce：百度MapReduce提供全托管的Hadoop/Spark計算集群服務，用戶可以按需部署并彈性擴展集群，而集群的運維工作由百度的運維團隊來負責，用戶可以更加專注于大數據處理、分析、報告。

·百度機器學習BML：百度機器學習BML是云端托管的分布式機器學習平臺，提供特征工程、統計、訓練、評估、預測和模型發布等功能，覆蓋機器學習全流程，高效易用。

·百度深度學習Paddle：百度深度學習平臺Paddle是云端托管的分布式深度學習平臺，對于序列輸入、稀疏輸入和大規模數據的模型訓練有著良好的支持，支持GPU運算，支持數據并行和模型并行，幫助用戶輕松使用深度學習技術，降低使用成本。

·百度OLAP引擎Palo：百度OLAP引擎Palo是PB級聯機分析處理引擎，為用戶提供穩定、高效、低成本的在線報表和多維分析服務。

·百度Elasticsearch：百度Elasticsearch提供托管的Elasticsearch服務，幫助用戶快速具備對日志、點擊流等海量半結構化數據進行在線分析的能力。

·百度日志服務BLS：百度日志服務是百度云提供的日志收集與投遞服務，依托云計算與大數據的技術優勢，用戶只需簡單地部署配置，就可以獲取到海量日志，低成本、高效率地實現日志的采集、聚合與傳輸，輕松應對設備運維管理、商業趨勢洞察、安全監控審計等業務場景。

·百度批量計算（Baidu Batch Compute）是高效運行大規模并行作業的分布式云計算服務，支持海量規模的并發作業，系統自動完成數據加載和作業調度、并彈性縮放計算資源。

·百度BigSQL：通過SQL接口實現超大規模（TB級至PB級）結構化與非結構化數據集上的即席查詢，洞察行業實現智能商業，而無須擔心集群與運維。

·百度Kafka：基于Apache Kafka的分布式、高可擴展、高通量的消息托管服務，用戶可以直接享用Kafka的功能而無需考慮集群運維，并按照使用量付費。