擁擠的搜索引擎市場，并憑借快速的反應速度、簡潔明了的界面設計，迅速獲得追捧，在競爭之中脫穎而出。目前，這一網站還提供包括Gmail電子郵箱、谷歌地圖、Google+社交網絡在內的服務。它也引領了人們瀏覽互聯網的方式。
3.YouTube.買粉絲-7.219億獨立訪問者：
4.雅虎Yahoo.買粉絲-4.699億獨立訪問者：
雅虎是20世紀90年代誕生的塬始Web門戶。用戶常常登錄雅虎，瀏覽新聞、體育賽事信息、財經，以及使用雅虎電子郵件服務。
5.維基百科WIkipedia.org-4.696億獨立訪問者：
維基百科允許用戶在網站上發布、編輯內容，這也讓它發展為了一個教育內容的重要資源網站。與Answers.買粉絲類似，維基百科的網絡流量主要是來自谷歌的訪問。
6.Live.買粉絲-3.841億獨立訪問者：微軟新的電子郵件服務。成長歷程：微軟擁有Outlook、Hotmail兩大電子郵件服務，而且都能偶通過Live.買粉絲進行訪問。現在，如果你輸入Hotmail.買粉絲、Outlook.買粉絲，都會被重新定向到Live.買粉絲。
7.騰訊QQ.買粉絲-2.841億獨立訪問者：QQ.買粉絲的擁有者騰訊，創造了中國最具領導地位的即時通訊服務。這一即時通訊客戶端，擁有超過7億活躍客戶。極大的用戶基數，也推動了公司包括QQ空間、騰訊微博在內的其他服務的發展。
8.微軟Microsoft.買粉絲-2.717億獨立訪問者：世界絕大多數電腦，都采用了微軟Windows操作系統，而其中大部分將Microsoft.買粉絲添加入書簽，以獲取服務信息以及其它功能支持。
9.百度Bai.買粉絲-2.687億獨立訪問者：百度是中國最受歡迎的搜索引擎。擁有中國數千優秀工程師，并不斷更新，提升搜索引擎質量和反應速度．
10.MSN.買粉絲-2.541億獨立訪問者：MSN已經從ISP發展成為了在線服務匯集的網站，提供包括Hotmail、MSNMessenger在內的服務。這是一家門戶網站。
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阿里巴巴國際站成立于1999年，是阿里巴巴集團的第一個業務板塊，阿里巴巴國際站已成為推動外貿數字化的主力平臺。
累計服務200余個國家和地區的超過2600萬活躍企業買家。
它通過向海外買家展示、推廣供應商的企業和產品，進而獲得貿易商機和訂單，是出口企業拓展國際貿易的首選網絡平臺之一。
傳統媒體可以借助新媒體拓展自己的報道形式，以增加報道效果和讀者/觀眾參與程度。以下是一些示例：
1. 使用社交媒體：利用Twitter、Facebook、Instagram、Linkedin等社交媒體平臺，傳統媒體可以增加自己的影響力和可見度。它們可以用這些平臺發布新聞、評論和觀點，并與讀者/觀眾交流。這會加強品牌形象，提高聲譽，同時加深讀者/觀眾對媒體的信任。
3. 開設博客和專欄：傳統媒體可以為自己的新聞網站或印刷媒體開設博客和專欄，讓編輯和專家在這里發布自己的文章、分析和評論。這樣一來，讀者/觀眾可以更深入地了解新聞事件，并參與到相關討論中。
4. 利用數據新聞：傳統媒體可以利用數據新聞技術，把統計數據、調查結果和分析報告可視化，讓讀者/觀眾更好地理解新聞事件背后的數據和趨勢。
總之，傳統媒體借助新媒體，可以更好地滿足讀者/觀眾的需求，并與他們建立長期穩定的關系。
大數據與AI、5G、IoT等應用為公有云創造了巨大的需求，扮演著大數據基礎設施服務提供者的角色，在大數據核心訴求的存儲和計算能力上給予不可或缺的支撐。
大數據又賦能公有云行業的發展，將更好地參與到行業應用與數據變現的發展，催生大量的行業應用，為云服務未來擴充發展提供想象空間。積極的國家政策將持續推動各行業企業積極上云，擁抱數字化轉型，公有云服務應用場景特別是數據應用不斷拓寬。
近幾年我國云計算行業的市場規模和滲透率均在持續增長，使得我國公有云市場進入了一個新的發展階段。除此之外，在5G商用以及AI等技術發展的推動下，我國公有云市場規模始終保持高速增長趨勢，根據中國信息通信研究院的數據統計，2018年，中國公有云市場規模達到437.4億元，較2017年增長65.2%。
2012-2018年中國公有云市場規模統計及增長情況
數據來源：前瞻產業研究院整理
IT基礎設施建設日益完善，服務質量持續提升，中國公有云市場有望迎來更廣闊的發展空間。在大數據市場，PaaS市場保持穩定增長，而私有化大數據平臺因為提供服務仍然是各家大數據企業的主要收入來源。
5G將成為物聯網增長的引爆點，將催生出新的業態和獨角獸企業
5G的低延時、高速率、高容量等特性，將使物聯網設備安裝數量呈現爆發式發展，一批“未來感”十足的物聯網應用正從概念變成現實，在孕育龐大市場的同時，也醞釀著物聯網產業的一場深刻變革。IoT所產生巨量數據，既是數據應用的重大挑戰，也是大數據產業發展的巨大機遇。
5G技術主要特點分析情況
資料來源：前瞻產業研究院整理
單一大數據平臺正向大數據、人工智能、云計算融合的一體化平臺發展，中國在一體化大數據平臺自主技術創新上獨辟蹊徑，取得突破
目前人工智能技術已步入全方位商業化階段，并對傳統行業各參與方產生不同程度的影響，改變了各行業的生態。傳統的單一大數據平臺已經無法滿足用戶的應用需求，而將大數據、人工智能、云計算融于一體的大數據分析平臺，將成為一個聯系IT系統與從員工、客戶、合作伙伴、社會，到設備的一個全生態的核心系統。
近年來，中國人工智能產業發展迅速，語音識別和計算機視覺成為國內人工智能市場最成熟的兩個領域。自2015年開始，中國人工智能產業規模逐年上升，據中國信通院數據，2015年到2018年復合平均增長率為54.6%，高于全球平均水平(約36%)。2018年，中國人工智能產業市場規模已達到415.5億元。
2015-2018年中國人工智能產業市場規模統計情況
數據來源：前瞻產業研究院整理
大數據如何據顛覆傳統電視行業
在媒體業界，大數據主要在以社交媒體為代表的新媒體領域的蓬勃發展當中大行其道。傳統媒體也不甘落后。2013年出現的許多成功案例表明，大數據已經成為傳統媒體實現業態升級的重要驅動力。
《紐約時報》、《衛報》等老牌報紙利用大數據挖掘技術，推動新聞向“利基化”、“縱深化”發展。在社交媒體當道的今天，面對新聞日趨“碎片化”、“扁平化”的嚴峻態勢，傳統媒體可以借助于大數據技術繼續保持其在新聞品質和專業水準上的領先地位。
與報業相比，電視業對大數據的運用相對遲緩和謹慎。
然而，星星之火亦能看出燎原之勢，隨著電視從傳統的“一對多”式的“廣播”型媒介升級為“多對多”式的、以移動化、互聯化、多屏化為其核心競爭力的“窄播”、“互播”型全媒體平臺，網絡運營商、廣電運營商、服務提供商等產業鏈主體能夠以各類數據為“杠桿”，挖掘和撬動各類不同層次受眾的需求，提供更加個性化、更具互動性、更有深度的媒介體驗。
具體來說，大數據技術的廣泛運用在收視測量、節目策劃與改進、觀眾互動參與、廣告精準投放等各個環節上產生了顛覆性的影響，推動了電視業的全方位變革與重構。本文擬從電視業運營的幾個關鍵環節入手探討大數據技術所產生的顛覆與變革，供我國從業者借鑒和參考。
收視測量變革：從“抽樣”到“全采樣”
大數據技術對電視業最為直接也是最見成效的影響體現在收視測量的變革上。大數據的核心思想是用規模劇增來改變現狀。
正如維克托?邁爾－舍恩伯格、肯尼思?庫克耶所指出的，大數據時代最為顯著的特征就是“全數據”或“全樣本”成為統計的依據，而不再依賴于傳統的隨機抽樣。
抽樣分析是信息相對匱乏、流通受到限制的模擬數據時代的產物。它的信度和效度依賴于抽樣的絕對隨機性，但是在實際操作中幾乎無法實現。此外，隨機抽樣也不適合考察子類別的情況，當人們想了解更深層次的細分領域的情況時就無法采用這種方法。
換言之，隨機抽樣模式所依據的是“扁平化”的數據模式。
在全樣本模式下，數據處理技術發生了顛覆性的變革。專業機構可以收集到與某個特定變量相關的所有數據并進行處理，樣本可以等于總體。
對于電視業而言，這一變化直接體現在收視率調查上。對于電視媒體而言，基于隨機抽樣的收視率調查有望被基于海量樣本——甚至全樣本——的收視測量所取代，從而為電視業界的內容生產提供更為精準的數據支撐。
縱觀收視測量發展的歷史，經歷了由第一代電話調查、第二代日記卡固定樣組測量、第三代測量儀器記錄到目前第四代數字電視測量技術的發展。
前三代的測量方法均建立在抽樣調查的基礎上，樣本量有限，且有測量誤差較大、需要樣本戶配合的程度較高等缺點。伴隨數字電視的發展，頻道數量激增，業界對目標市場進行精準收視調查的需求愈來愈迫切。增加第三代收視測量儀的樣本數量可以在一定程度上滿足這一需求，但是樣本量的增加必然會受到成本控制的限制。
建立在大數據基礎上的第四代收視測量顛覆了以往的抽樣調查方法，通過對機頂盒的升級，能夠對觀眾開關機頂盒、轉換頻道、使用增值業務等操作行為進行精確到秒的準確記錄，不但最大限度保證了數據采集和傳輸的安全性，而且可以實現“全樣本”測量。
目前，世界上影響最大的收視率調查公司——尼爾森公司采用大數據挖掘技術，可以將收視率測量的樣本數量提升為過去的十倍或更高，甚至可以提供前一天的全樣本觀眾收視率數據。
社交網絡對電視觀眾的影響受到業界重視。近期發布的相關研究結果表明，電視節目在社交網絡上的關注度與傳統的收視率同等重要，即“我推故我看”。
因此，社交網絡的關注度成為衡量電視節目影響力的新的有效標準。更加重要的是，大數據能為我們提供實時、動態、高效的數據分析，與以往的靜態收視率分析相比，是一次質的飛躍。2012年末，尼爾森公司收購了以分析電視內容中的社交數據為核心業務的新興調查機構“社會指南”（Social Guide）公司，后來又與社交媒體巨頭“推特”（Twitter）公司合作，推出基于微博內容的電視收視率報告。
統計顯示，在晚間黃金時段，在微博上傳播40%的帖子均與電視節目相關。尼爾森公司通過對140家無線和有線電視公司的調查，證實了基于微博內容的電視收視率報告對于傳統的收視率測量是一個很好的補充。
內容生產變革：從“制播分離”到“制播同步”
如果說大數據在電視業的直接運用體現在收視率測量上，那么它所產生的更有意義的變革則體現在對節目生產模式和流程的重構上。
過去，電視節目的內容框架一般在播出前就確定了，在播出過程中進行調整和改變并不常見。在大數據時代，由于實時收視數據——特別是對節目內容的實時反饋的獲取和分析——越來越容易實現，節目的制作流程發生了新的變化。
“制播分離”的傳統模式被徹底顛覆，內容生產由“靜態”變成了