大數據已成為驅動全球數字經濟發展的核心引擎。在中國，大數據技術已從概念探索走向深度融合與規模化應用，成為國家基礎性戰略資源和推動產業升級、社會治理創新的關鍵力量。其中，以阿里巴巴和騰訊為代表的互聯網科技巨頭，依托其強大的計算機系統服務能力，不僅深刻重塑了自身業務，更引領了行業乃至全社會的數據化進程，展現了中國大數據發展的前沿圖景。
一、 我國大數據發展的宏觀現狀
我國大數據發展已步入快車道，呈現以下特點：
- 政策環境日益完善：國家層面相繼出臺《促進大數據發展行動綱要》、《“十四五”大數據產業發展規劃》等文件，為產業發展提供了明確方向與政策支持。
- 基礎設施全球領先：以5G、光纖網絡、數據中心為代表的新型信息基礎設施規模居世界前列，為海量數據的采集、傳輸與存儲奠定了堅實基礎。
- 產業生態繁榮多元：形成了覆蓋數據采集、存儲、處理、分析、交易、安全等環節的完整產業鏈，并催生了眾多新興業態和應用場景。
- 融合應用持續深化：大數據與實體經濟深度融合，在金融、制造、醫療、交通、政務等領域廣泛應用，催生智能化生產、網絡化協同、個性化服務等新模式。
在此背景下，頭部企業的計算機系統服務能力，成為將數據潛力轉化為實際價值的關鍵樞紐。
二、 阿里巴巴：以云計算為基，構建商業與技術的雙重數據智能
阿里巴巴將大數據視為其商業操作系統和技術創新的核心。其大數據發展緊密依托于強大的計算機系統服務，尤其是阿里云。
- 底層系統服務：飛天操作系統與云計算平臺。阿里自主研發的“飛天”云計算操作系統，是承載其大數據能力的基石。它能將遍布全球的百萬級服務器連接成一臺超級計算機，提供彈性計算、海量存儲、大規模數據處理（如MaxCompute、Flink）等核心服務。這種強大的、可擴展的系統服務能力，使得處理阿里巴巴電商、物流、金融等場景產生的EB級數據成為可能。
- 數據中臺戰略與業務賦能。阿里巴巴率先提出并實踐“數據中臺”理念，通過統一的數據平臺和技術工具（如DataWorks、Quick BI），將散落在各業務線的數據資產進行整合、標準化和治理，形成可復用的數據服務能力。這使得前臺業務（如淘寶的“千人千面”推薦、菜鳥的智能物流調度）能夠快速、靈活地調用數據智能，極大提升了運營效率和用戶體驗。
- 外部賦能：云上數據智能。通過阿里云，阿里巴巴將其大數據處理和分析能力以產品和服務的形式（如實時計算、機器學習平臺PAI、數據可視化DataV）輸出給各行業企業，幫助它們實現數字化轉型，例如助力城市構建“城市大腦”優化交通，幫助工廠實現智能制造。
阿里巴巴的模式體現了 “商業場景驅動數據積累，強大計算系統處理數據，數據智能反哺商業與賦能社會” 的閉環。
三、 騰訊：連接為本，聚焦社交與產業互聯網的數據融合
騰訊的大數據發展根植于其“連接一切”的戰略，其計算機系統服務同樣圍繞海量用戶連接所產生的數據展開。
- 底層系統服務：自研存儲與計算引擎。面對微信、QQ等社交產品產生的超大規模、高并發的實時數據流，騰訊構建了TFS、TcaplusDB等自研存儲系統，以及Angel、Hermes等分布式機器學習框架和實時計算平臺。其云服務（騰訊云）提供了包括大數據套件TBDS、彈性MapReduce、流計算Oceanus在內的一系列產品，支撐內部海量數據的穩定、高效處理。
- C端數據洞察與體驗優化。騰訊利用大數據深度分析用戶社交關系、內容偏好和行為模式，為微信朋友圈廣告、騰訊視頻內容推薦、游戲匹配等提供精準支持，提升C端產品的個性化和吸引力。其數據能力深刻理解“人”與“社交”。
- B端賦能：深耕產業互聯網。騰訊將大數據能力重點投向產業互聯網。通過騰訊云的大數據和分析服務，結合企業微信、小程序等連接器，助力金融、零售、醫療、教育、文旅等行業客戶。例如，在智慧零售中，幫助商家融合線上線下的會員與交易數據，實現精準營銷和供應鏈優化；在智慧醫療中，輔助醫學影像分析、藥物研發等。騰訊強調 “數據連接器” 角色，幫助客戶打破數據孤島，實現跨域數據價值的挖掘。
騰訊的模式更側重于 “基于社交連接匯聚數據，通過強大計算系統分析‘人’與‘關系’，進而將數據智能滲透到各行各業的數字化進程”。
四、 對比分析與啟示
阿里巴巴和騰訊在大數據發展路徑上既有共性也各具特色：
- 共性基礎：兩者都擁有世界級的、自研的計算機系統服務體系（云計算平臺、分布式計算引擎），這是處理海量數據的先決條件。它們都將大數據作為核心戰略，并積極通過云服務對外賦能。
- 路徑差異：阿里巴巴從電商交易場景出發，數據中臺思維突出，強于商業流與供應鏈的數據整合與運營；騰訊從社交連接場景出發，強于用戶理解、內容生態和產業連接端的數據融合與應用。
它們的實踐共同揭示了中國大數據發展的關鍵：強大的、自主可控的計算機系統服務是釋放數據價值的“發動機”；清晰的業務場景是數據采集和應用的“源頭活水”；而通過平臺化、云服務化開放能力，則是推動全社會數據化轉型、構建數字經濟生態的必然選擇。
隨著人工智能、物聯網等技術的進一步融合，數據規模與復雜性將持續攀升。對計算系統服務的性能（如實時性、智能化）、安全性、綠色低碳等方面將提出更高要求。阿里巴巴、騰訊等領軍企業，在持續夯實自身系統能力的其探索也將為完善國家大數據產業生態、推動數字經濟高質量發展提供重要參考與實踐樣本。
