據騰訊煙臺新工科研究院介紹，作為大數據領域的前沿探索者，騰訊大數據從2009年開始, 經歷離線計算、實時計算與機器學習三個階段，在實踐中積累了大量的經驗。

據劉煜宏介紹，2009年之前，騰訊主要使用傳統的關系型數據庫。2009年開始，傳統的單機數據庫所提供的服務，在系統可擴展性、性價比方面已不再適用騰訊業務爆發式的增長。面對這種變化，騰訊大數據轉向分布式，基于開源的Hadoop體系，構建了騰訊第一代大數據平臺，并建設離線計算平臺，主要發力規?；?。騰訊大數據由此進入第一階段。三年里，騰訊實現了從關系型數據庫到自建大數據平臺的全面遷移，到2012年，騰訊大數據的單集群規模突破了4400臺。

2012年，移動互聯網爆發，應對業務數據統計及時性、快速性的需求，騰訊大數據從Hadoop轉向Spark和Storm體系，在吸收開源技術的基礎上，結合騰訊自身的需求進行重寫，探索流式計算、秒級采集系統的建設，構建企業級的實時數據分析體系，騰訊大數據發展進入第二階段。

2015年至今，騰訊大數據邁入了第三階段。隨著數據挖掘、數據應用的深入，騰訊大數據再次自我迭代，于2016年推出了自研機器學習平臺Angel，專攻復雜計算場景，可進行大規模的數據訓練，支撐內容推薦、廣告推薦等AI應用場景。它由騰訊與北京大學聯合研發，兼顧了工業界的高可用性和學術界的創新性。不僅支撐騰訊自身業務需求，在行業上也具有里程碑意義。