据腾讯烟台新工科研究院介绍，作为大数据领域的前沿探索者，腾讯大数据从2009年开始, 经历离线计算、实时计算与机器学习三个阶段，在实践中积累了大量的经验。

据刘煜宏介绍，2009年之前，腾讯主要使用传统的关系型数据库。2009年开始，传统的单机数据库所提供的服务，在系统可扩展性、性价比方面已不再适用腾讯业务爆发式的增长。面对这种变化，腾讯大数据转向分布式，基于开源的Hadoop体系，构建了腾讯第一代大数据平台，并建设离线计算平台，主要发力规模化。腾讯大数据由此进入第一阶段。三年里，腾讯实现了从关系型数据库到自建大数据平台的全面迁移，到2012年，腾讯大数据的单集群规模突破了4400台。

2012年，移动互联网爆发，应对业务数据统计及时性、快速性的需求，腾讯大数据从Hadoop转向Spark和Storm体系，在吸收开源技术的基础上，结合腾讯自身的需求进行重写，探索流式计算、秒级采集系统的建设，构建企业级的实时数据分析体系，腾讯大数据发展进入第二阶段。

2015年至今，腾讯大数据迈入了第三阶段。随着数据挖掘、数据应用的深入，腾讯大数据再次自我迭代，于2016年推出了自研机器学习平台Angel，专攻复杂计算场景，可进行大规模的数据训练，支撑内容推荐、广告推荐等AI应用场景。它由腾讯与北京大学联合研发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。不仅支撑腾讯自身业务需求，在行业上也具有里程碑意义。