阿里巴巴大数据的价值在于层次化的交易信息，腾讯的大数据价值在于用户性格描摹，而百度的大数据价值则更多体现在预测的社会动向。那么，同样身为平台的大众点评，大数据的前世今生又是什么？
截至今年第三季度，大众点评的点评数已达4200万条，商户信息超过1100万，另据了解，目前大众点评的月活跃用户超过1.7亿，数据服务调用在10亿级别。由此可见，大众点评本身就是一个大数据网站。
大数据的整体发展遵循着这样的规律，前几年大数据处于高速发展阶段，技术上是巅峰期，而业务上则处于欲爆发期。也就是说，前期必须有数据的积累过程，然后才能有后续的开发应用，如果没有数据积累，根本谈不上大数据。
大众点评的大数据发展亦不例外，大众点评网站上的数据(即内容)都是通过UGC产生的，从第一个用户上传第一家商户开始，数据就开始产生。首先是商家的基础信息展示，然后越来越多的用户进行点评，在这个过程中，平台积累了商家和用户两方面的数据。
一个是关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据，一个是用户的消费习惯等，并且在用户点评过程中，也有一个对商家数据不断调整、完善的机制。
当大众点评开始涉及交易业务时，数据更加丰富。目前，在大众点评的大数据结构中，用户的行为日志数据量占总数据量的大部分，剩下的就是交易数据。
发展到这个阶段，大终点评的大数据应用就应运而生，目前已经在市场中国磨合得相对成熟的有两类：一类是商户通、推广通，这些是收费产品;另一类，比如大众点评指数，为消费者提供决策;还有餐饮行业风向标，提供行业发展参考；同时在业务方面可以为用户提供个性化推荐；点评管家则可以帮助商家分析经营行为、用户特点等。
同时，大众点评也在做开放平台，即将数据向第三方开放，他们在此基础上进行二次开发，走向开放是大数据的趋势。
随着智能手机的普及，移动端的发展也为大众点评数据价值带来加持，首先是用户量增加、数据增加，目前大众点评的业务超过80%来自移动端。其次，通过移动端可以获得PC端得不到的数据信息，比如地理位置信息。
对于O2O企业来说，这非常重要。比如一个用户经常在徐家汇附近活动，那么旁边的商户对他更重要，一般是在周边千米之内。而对于淘宝那样的实物电商而言，地理位置相对就不那么重要。
时间维度也会发生变化。比如查询，PC查询的时间相对固定，移动端随时随地查，对数据调用交互要求很高。
国内大数据创业团队越来越多，能否形成产业尚难预知，毕竟专门做大数据挖掘，要取决于对行业了解多少。大众点评的数据经过长年的积累，已经在平台化的基础上形成了一个良好的闭环，在大数据的挖掘和应用上，无疑拥有更多优势，大众点评联合创始人龙伟在接受采访时说。
