大家都在讲大数据，大数据是什么？

pgl147258 2017-09-05

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天天都在说大数据，今天我就来分析一下大数据到底是什么？以广告业为例来讲讲大数据对于广告行业是怎样的存在？

第一、大数据市场目前到底是个怎样的情况呢？

对于大数据，大家比较熟悉的是美国大数据landscape这张图。

Bloomberg Venture大数据产业地图

近日Bloomberg Venture发布了大数据产业地图2.0版本，其中将数百个大数据创业公司和IT厂商根据产品和商业模式划分为38种，这有助于我们更好地梳理和了解大数据产业的发展现状和市场热点。

从图中可以看出，大数据产业可划分为六大类，共38种产品/商业模式：

1. 大数据基础设施类（NoSQL数据库、Hadoop相关产品、NewSQL数据库、MPP受苦、管理监控等）

2.大数据分析类（分析解决方案、数据可视化、统计计算、社交媒体、舆情分析、分析服务、IT分析等）

3.大数据应用类（广告优化、出版工具、市场营销、行业应用、大数据应用服务提供商）

4.大数据数据源类（数据市场、数据源）

5.跨基础设施分析（主要为传统IT巨头业务延伸）

6.开源项目（框架、查询/数据流、数据访问、协作/工作流、实时、统计工具、机器学习、云部署）

看着38种产品/商业模式，我们的头一定就晕了，所以我们来看看大数据投资公司六和创投对其进行的一个简化，这样大家就比较容易懂了。

六和把它分成三类：数据源，技术，应用。数据源：直接关注人跟人，人跟机器之间的数据，是数据的金矿。技术本身是开采数据金矿的工具。

大数据的基础设施方面，中国做的企业相对较少。毕竟连在美国现在都非常缺少数据科学家，可以想象如果在美国，微软、IBM、Facebook等公司都在抢数据分析家，那在中国这样的人才会更缺乏。再加上中国的环境对企业主而言天然对数据带有畏惧感。数据听上去太高大上，或者IT部门本来是支持部门，突然要有大数据团队，不知道在哪招，也没有这样的文化来吸引大数据团队。很多公司有大数据应用需求，但是有阻碍，所以没推动下去。

所以中国企业在大数据领域创业的话，更多是在应用层面。在很大的应用层面的机会下，创业者应当具备对开源应用基础大数据软件使用的能力，同时可以很好的结合应用场景，来帮助中国企业更好的拥抱大数据，让大数据帮他们做商业决策。

在广告技术领域与大数据的数据源和技术整合方面最直接的当然是DMP了。

第二、大数据领域的机会到底在哪里？

Datacn.Net分析：在大数据生态地图3.0中的358家公司中，只有16家IPO，从这里是否可以推断，大数据市场尚处于初期阶段。虽然经过几年声嘶力竭的热潮后，媒体对大数据已经有些审美疲劳，但这恰恰是大数据真正落地的重要阶段的开始。未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。

从上文中我们有分析到，在大数据基础设施方面，中国做的企业相对较少。现在在美国，微软、IBM、Facebook等公司都在抢数据分析家，在中国这样的人才会更缺乏，所以中国企业在大数据领域创业的话，更多是在应用层面。

就创业者和VC的活跃度而言，大数据分析挖掘和大数据应用，而广告行业是大数据应用起步最早的行业，可以说是最有机遇的行业。

而DMP和DSP近几年是广告行业关注的重点大数据领域，近几年DSP的发展速度和规模已经有目共睹了，所以F姐首先简单说说这个DMP，因为DMP还没有像DSP那样的形成规模化。毕竟作为广告数据处理的主要工具，机器学习面临着数据量大、模型复杂度高、数据时效性快等问题。一个好的广告匹配系统，需要在解决上述挑战的同时，使用尽可能少的资源挖掘尽可能多的数据价值，提升广告匹配效率，DMP的责任自然不容忽视了。

其实DMP最近又成了数字营销界很火的一个话题，其实他以前也火了一阵，为什么最近又开始讨论了，这是因为移动广告的逐步兴起和兴盛有关。

RTBchina曾经在《移动DMP，盛名之下其实知易行难》，中有分析，哪些公司做移动DMP有优势。他认为主要是以下几大类：在移动时代新挑战下，移动终端厂家、超大型互联网公司，BAT等、运营商自身以及例如集奥、亚信等公司、拥有移动端SDK的独立第三方数据分析和广告监测公司，例如TalkingData，AdMaster、秒针、谛元信（移动开发者服务平台今年年初，缔元信与友盟、中文网站统计分析平台CNZZ合并为友盟＋）等。移动广告领域利用自己的技术和媒体资源满足了广告主的需求，通过提供营销技术服务而进入了积累数据管理能力、促进投放效果的良性循环的移动DSP力美等、拥有装机量大、覆盖面广的超级APP，如墨迹天气、今日头条、美图秀秀等。

虽然RTBchina已经给出了一系列做DMP具有优势的企业，但是这还不够。接下来我们看看六和创投怎么说。

六和创投也曾表示他们觉得大数据更大的机会在水平和垂直领域。从企业运营角度来说，市场营销、客服、招聘等，或者垂直的金融、旅游、商业地产、汽车等，觉得有非常多的投资机会。这里的机会会鼓励创业者能把技术背景和行业理解相结合。这样的应用在每个行业里都应该开花，没开花的原因可能是有轻重缓急，离钱近的比如金融、市场营销比较容易发展，因为企业能很快看到效果。但离钱远的也会慢慢发展，当数据出来后，数据会成为公司血脉，成为你业务的一部分，这样的应用在今后的时间内应该会大规模呈现。

第三、不仅是DMP，DSP同样是各家大数据营销的标配

数据量与算法是DSP的核心竞争力。在相同资源约束的情况下，算法和数据从本质上构成了DSP达成更优KPI的逻辑支撑点。价值主要体现在：一是为广告主精准识别和触达用户，二是对用户的价值进行准确的预估，三是按其需求认知阶段选择好打动TA的营销信息。此外，对于公开的RTB交易市场，还存在随时间而变化的流量变动及市场竞争等因素，解决了这些问题，就能合理分配预算，从而达到广告投放效果的优化。

近日，艾瑞咨询发布《2015年中国DSP行业发展趋势报告》，数据显示，2015年中国程序化购买展示广告市场规模为115.1亿元，增长率为137.6%，占到中国展示广告整体的14.9%。预期到2018年，中国程序化购买市场整体规模将达到469.6亿元，占中国展示广告市场的比例将达到34.7%。市场潜力无限。