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互动讨论:如何掘金大数据

来源:艾瑞网    作者:Maggie      2015/8/26 14:39:44

导语:2015年8月26日,悠易互通再次携手艾瑞咨询,共同举办的“第三届中国广告技术峰会”在北京千禧大酒店盛大开幕。

【艾瑞网 直播】2015年8月26日,悠易互通再次携手艾瑞咨询,共同举办的“第三届中国广告技术峰会”在北京千禧大酒店盛大开幕。此次峰会保持一直以来的高品质,来自全球的行业领军人物为众多行业与会者解读全球数字营销最新的发展趋势,中国程序化购买的趋势,以及大数据营销和最佳应用案例,并与大家共同探讨时下最热的多屏营销及其全球发展趋势。

以下是以“如何掘金大数据”为主题的互动讨论实录:

主持人:谷歌大中华区平台解决方案总经理 郭志明

互动嘉宾(从左至右):

蒙牛乳业集团品牌总经理 陈颢

MediaMath亚太区总监 Rahul Vasudev

阳狮锐奇中华区董事总经理 陈骥

群邑互动中国董事总经理 宋文锋

京东数据中心总经理 万昊

精硕科技首席执行官 闫曌

金电联行首席营销官 张天


郭志明:大家用30秒时间自我介绍一下。

张天:大家好,我叫张天,我是在一家做大数据金融的公司做CMO。我们公司是做大数据,做中小企业纯信用贷款,还有银行监管,都是通过大数据解决金融问题。

闫曌:大家好,我叫闫曌,我们公司主要是设计公司,主要帮助品牌广告主监测他们互联网上的数字广告效果,同时我们在这个生态系统里面扮演一个第一方的DMP,数据管理中方的数据结构和数据资产。

万昊:大家好,我叫万昊,来自于京东,我们所有在线广告的业务都是在说我们是甲方。另外一个业务是京东品牌上的商家和品牌营销提供服务,说白了就是卖广告。我本人是做数据挖掘和技术方面的工作,我属于是码农行业。

宋文锋:大家好,我来自群邑互动的宋文锋,我主要负责群邑的运营管理,大家知道群邑,都在讨论程序化购买,所以接下来跟大家有一些话题进行交流。

Rahul Vasudev:各位好,我是Rahul Vasudev,我是MediaMath亚太区总监,我们是数据生态系统的工作,希望更好的把数据进行优化。

陈颢:大家好,我是陈颢,来自于蒙牛。

郭志明:在开始之前,我们先说一下怎么程序化购买在大数据方面应用,我想从你开始。

我觉得在2015年上半年看到在程序化购买当中,越来越多的品牌,比如说英特尔,我们合作的一个品牌,他其实受到美国市场很多思考和程序化市场的影响,他们的一个品牌趋势是越来越多的公司管理好自己的数据,他们愿意给技术公司帮助他们打造属于自己的一个小家。打个比方,比如说大家有提到第三方数据,你可以把BAT理解成豪华的五星级酒店,你花钱就可以住,但是你走的时候这不是你的。但是每个人都是想有自己的一个家,不管是二环内的豪宅,还是八环外的一个小家,都是自己的品牌,他希望自己的拥有的地方,属于自己的房子,打造自己数据的一个中枢。所以我在离开可口可乐之前其实也是应该有这样的思考,就是把大数据怎么结合起来,能够再结合外部的数据做更性感的数据。

郭志明:你们从甲方角度怎么看产品角度?

陈颢:作为企业就像欧莱雅一样,每个企业都希望打造自己的数据管理平台,蒙牛也是希望拥有用户最多的消费数据公司,这是我们数字化愿景,也是我们在程序化购买当中不断的优化大数据,我们同时在打造一个基于大数据直接2C的纯粹电商的网络化产品,新鲜牛奶48小时到站,我们正在跟360正在进行。这些企业最终要有一个数据,但是可能不同的企业在不同的阶段要走很长的路。

郭志明:汪浩和张博士有没有补充?

张天:我其实想提一个问题,咱们一直认为说程序化购买,甚至这种模式,是萝卜青菜各有所爱,理论上应该给流量变现,或者创造更多的价值。但是我们现在看到京东作为自己甲方的实践,我们自己看到目前为止并没有放到程序化购买的价值上去,实际在中国现在的业界现状当中不是这样。尤其是大的媒体黄金位置都没有放进去,只有一些边边角角的东西放进去了,当然我们这里没有媒体代表,我只是抛出这么一个问题跟大家一起分享一下。

郭志明:数据很多,流量很多,好像边边角角的位置比较多,这个现在是不是就是这样子?

万昊:我觉得现在看到越来越多的媒体公司,对拥有的数据,BAT自己有自己MB产品,包括他们自己已经开始探索怎么样把数据变现,怎么样跟外部公司合作。当然这里还有一些问题其实他们并没有把这个模式特别想清楚,包括隐私问题,包括数据怎么样跟外界合作,包括怎么跟品牌广告主应用他们的数据,这是发展还不是特别成熟,但是至少我们看到了越来越多的公司想把数据拿出来看怎么做到商业化的运作。

万昊:我刚刚听了VENSE比喻特别好,看到BAT是五星级酒店,数据是自己的小家。现在大家认为程序化发展,任何程序化都不是讲数据,而是讲理念,如果没有数据,都是耍流氓。现实认识已经很清楚,但是有一些挑战,我觉得这个挑战刚刚MediaMath已经提出来了,我们怎么样度量数据平台带来什么样的广告价值,这个是很大的问题。而我们刚才聊到媒体是一个层面的挑战,因为用于DNP也好,还是用于程序化购买也好,不是很好的资源。如果我们要真的比数据价值带来的收入,我们媒介应该是用统一资源进行对接,但是我们现在往往有很多没有办法做这个事情。第二个,现在都想自己的一室一厅的小家,但是我们有这个房子目的是解决什么需求,这个很多人不了解。有的人买房是为了结婚,有的人买房是为了找女朋友。这是需求不同,所以程序化解决不同需求,而是由于客户在这个层面上对于这个定义不明确,也是这个原因。

刚刚万总说了一个问题我特别同意,现在营销历史负担也好,或者是转化过程,这是慢慢趋势转化的过程,但是我们看到越来越多的行业都进入到程序化过程里面,像腾讯也是,视频也是一样,我们看阿里也是搞了一个MediaNET,还有大量的城市也做了,只是发生的没有那么快。

郭志明:刚刚上午说底下是公开交易,上面是私有竞价,再上面就是所谓的NETVESION,上午周总说到,怎么样保证口袋的钱不变少,这个是正在解决的。但是从谷歌立场看到私有化交易的交易额迅猛增加,所以就回答刚刚汪总的问题。看到张博士就憋着,我觉得你有很多话想说,看得出来。

张天:广告资源问题可能我没有太多的发言权,BAT是最大的发言权。另外一个角度程序化购买这个产业链里面,我觉得现在价值怎么挖掘出来,刚刚我有一个观点和大卫非常接近,客户自己,不管我们自己做不做DMP,但是所有客户都会做自己的DMP,但是不管怎么做客户都在梳理自己的业务流程。你在大数据挖掘链条里面比较上层的模型,模型意味着你有一个目标函数,你的目标函数是什么?这种对不同的公司、不同的战略、不同的行业,这都是不一样的,如果往下捋,所有有了这个模型,目标都有了他就开始建立模型,然后就开始说我们到底采集什么样的数据。今天由于互联网,有大量的数据,我们把数据采出来,我看到手上的数据准备把这个数据用来做广告还是用来干嘛。但是总体来说目前这个行业里模型还是不多呢?最终就是这个问题是什么,就变成我们提高广告,但是这个不是广告的目的。

郭志明:不约而同的都提到了数据潮流,都提到了不同的目的。我们都提到目的,在这里想问一下程序化采购阶段,我们怎么使用数据呢?

Rahul Vasudev:我觉得70%的客户说他们的数据太多了,他们觉得有些担心,他们从电商,从电子里,从各种平台里获得很多的数据,他们很担心他们的数据太多的,他们其实希望能够精简一下他们所获得的数据。AKMS谈到了这一点,他希望数据应用在他们不同的平台当中,不希望每个平台产生很多很多数据,这个数据最终得不到符合目的规划的应用这是一个问题,我希望未来解决这样一个问题。

郭志明:所以刚刚提到建房子的概念。借着这个话题,企业的DMP,最近两年特别流行。企业DMP你们大家所在不同的角度来看,现在的状况是什么样子,还有发展方向,以后会是什么样的?要不也是从这里开始。

陈颢:其实说到是住酒店还是买房子,买了房子之后给谁用的问题,作为一个纯甲方,必须要认真的说,我觉得所有品牌要打造自己的DMP平台,一定是有数据,很简单,不是为了结婚的谈恋爱说到底都是耍流氓。最终目的就是要结婚,要销售。销售是最终目的。你说建品牌,建品牌还是为了销售。所以只要是销售趋向这个一定要严肃一定要认真。谈数据和程序化购买,最多的是什么行业?快销品很多,因为快销购买力很大,所以欧莱雅是一个。但是这种快销品不是传统的互联网。我自己这边有的平台,但我自己还在打造一款牛奶,专门只针对互联网打造的,这个牛奶让你重新认识牛奶,让你跟牛奶打招呼。其实做这个产品你会发现在这个团队非常HI。你在这个产品非常有针对性了,再谈大数据合作。比如说我跟万达电影院老总谈合作,如果我看他定期的客户,帮我推牛奶,帮我拉新客户,这是不是很精准的客户了。这只是举一个例子。

郭志明:你们上百个客户,你们看到那么多客户,有没有看到企业现状和发展趋势?

大卫:现在企业DMP这个话题,已经讲的很多,CPRED的DMP,现在我们看到一个企业做DMP的挑战其实也提到过,不同的客户如果真的是目标很明确,或者是目的很明确的时候,他们最终对DMP的需求必定是不一样的,他们要实现的结果是不一样的。而这就对技术提供方或者是产品提供方提出了一个比较大的挑战,就是匹配,我们做产品不能够匹配对供应商是很大的挑战。千人千面这个东西很好,但是如果没有统一性这是很大的问题。这个可能是我觉得市场处在初期,还是发展初期阶段,这是必然的发展的时段。另外一点企业DMP目前我们遇到的一个挑战就是客户这边的准备度不是特别充分,因为之前从ADS角度我们都是跟媒体客户对接,最多跟品牌部门对接,一到企业DMP这个层面我们会议室基本上坐不下,有媒介有品牌市场部的人,到后来都会参与了,会有IT、信息安全、法务、一堆律师坐在旁边,讲很多各种各样的部门,所以从做DMP本身事情来讲,我们看到不单是我们内部在调整,从客户也是公司框架的调整,这个是我们目前的现状。

跟大卫类似,对DMP感兴趣的客户非常多,去年有很多客户找我DMP怎么建,我之前和他们聊了很多,但是真正做的不是很多。

郭志明:那你怎么建立?

A:我觉得是这样,看客户处于什么样层次的需求,因为有很多客户做广告营销这个需求,不需要做DMP,可以我只帮助媒体做营销。但是关键你要不要你的第一方数据。所以有的客户明确我做这个品牌我不需要第一方数据,这个可以完成。但是如果她要第一方数据,这时候DMP就一定要参与进来,这个层面就要更完美的需求。所以这一方面企业对自己的市场有清晰的认识,很多公司对数据认识还不清楚,包括DMP我觉得要走很长一段时间的路。

B:我先说一下这个概念,一个是Sass,一个是告诉你一个量,三天就可以装完。另外一种是你到我家里来,两个月到三个月的时间,一块儿打造特别适合我们自己的装修方案。像很多传统的公司做更加定制化的事情。我认为企业可能还是以sass为需求,那金融行业,银行有一些规定,我的数据不能到公有数据上面,必须在私有数据上面企业严格把控数据类型。第二点他得具备这个能力,比如有相应的Hadoop的大数据能力,如果你自己没有大数据投入能力,你满足不了这个房子。一是有更多的实力,二是花更多的前期投入。但是对于很多客户他们要的是快速能够解决问题,不管是市场部,你来我的网站但是没有成客户人群,这些问题我觉得得交给更SASS标准化的东西太好了,投入产出比特别高,基本上每一代技术行业跟进你就可以做。

郭志明:基于就是SASS模式,标准化,对于企业可能要定制化满足不同的需求。张博士,我问金电联行是做什么的,他说是做数据的。你怎么看企业的DMP发展?

张天:DMP是这样的,我其实上个月和可口可乐也在做DMP,整个思考,刚刚我们说很多技术解决方案,大家如果是供应商,确实需要考虑规模效应,一个是可能给一些能够标准化的功能,给小客户做模式。对这些像可口可乐比较刁一点的客户我们可以做调整。我是老行业,老一批的CRM软件里面,TRIBO平台是做二次开发,他自己公司能够形成规模效应,给客户看上去提供一个技术解决方案。但是我从甲方角度,今天我们谈DMP,我们在跟广告主角度谈DMP,这个命题其实有点偏了,对广告主来说如果这么做,仅仅还是数据处理平台,但是所有的广告主要的是做生意的东西,所以真正能够对大家作为供应商,你在大数据产业链里面作为供应商,想要在市场上获得特别大的前途,你最好能够变成数据运营,帮助客户运营数据,实现商业目的。这个可能更多跟客户探讨商业上的需求,帮他解决提供商业解决方案,这个你在其实那边站的位置,不光是技术,也是在运营他未来的数据,这个战略上可能对所有做DMP的供应商的人来说,战略上的意义要大的多。

郭志明:万总我有一个具体的问题想问一下,京东有很多数据,比如甲骨文想跟你合作,你能不能把公司有关品类的数据放在我这里合作,你愿意合作吗?

万昊:我们当然愿意合作了,但是数据隐私是很敏感的问题,京东确实有很多隐私数据,但是我个人觉得整个互联网上最黄金的数据其实就是电商的数据,因为电商数据既有搜索,也有浏览,还有购买,尤其是对于快销品的数据,相对来说搜索数据和社交数据差一些。我们自己有黄金数据,当然也希望跟品牌商的数据能够结合,跟品牌商做定制化的一些合作。包括其实我还想说的是,咱们之前大家在想实际上都是很多效果类广告的电商数据,但是实际上拿京东数据可以对品牌推广来进行一些量化分析和度量,这部分数据其实是对于以快销品为代表的品牌广告主有非常好的积累。

郭志明:你们有计划推出这样的产品吗?

万昊:对,我们有计划推出这样的产品,但是这些数据确实因为隐私原因,以一种会员制的方式。

郭志明:会费多少?因为在中国有些DMP都是存在的,他们收费不多。

万昊:我们不是一次交易,为什么会员制,刚刚说了我们只做甲方也做乙方,我们也对北京平台交付服务,如果你购买我们的VIP服务,我们也可以提供数据应用分析,应用京东的数据,当然对于消费者隐私肯定要保护,只要是在我们平台上VIP的客户我们都可以提供数据分析。前提是当然要成为我们VIP客户,类似于会员制的方式。

郭志明:问一下对于公司来说,现在有很多公司DMP障碍妨碍了它的发展,你能不能列举一两个公司的名字和客户,有没有我们可以合作的,你有没有经验跟我们分享一下你是如何开展业务的,或者是如何进行定制化的服务和IP?

Rahul Vasudev:我们知道其实数据挖掘有不同的问题,有不同的操作方式,不同的用户。有什么问题吗,确实在市场中都会有不同的方案存在,我们需要考虑的是如何找到终端用户考虑他们的需求是什么,然后来发展一个可以使用的模板和模式给他们,所以我们必须要考虑到的是要区别用户的差异和特色。第二点就是我们要为这个产业提供一个整合的解决方案,当然我们现在也使用BMP的APP,我们现在针对是20%、30%的目标用户群体,我们会针对这些目标群体提供一些数据分析的工作。

郭志明:都知道现在我们会有一些数据,做DMP,比如有没有整体的数据能不能跟我们分享,你如何思考这样一个问题,解决这样的问题,也就是说如何能够保证我们的广告收益?

Rahul Vasudev:是的,我们企业有两种解决方案,第一个找到很好的途径解决这个问题。第二个我自己做不了就找一个合作伙伴帮助我们合作。

主持人:那就是你们是利用不同的合作?DSP和DMP?

Rahul Vasudev:是的。所以我们看到两类问题,第一个是DMP和DSP之间,我们必须要看一下很多DMP都是有一些公司,他们会同时使用两种服务、两种工具,所以你必须要考虑到你的这些客户他们的实际情况。第二个就是如果我们有一个共同的伙伴,比如在中国我们有一个伙伴,我们通过这个伙伴来开发或者是通过他们来获得一些数据。所以目前来看我觉得只有这两种解决方案。

郭志明:今天这个环节的主题是掘金,所以我想问一下大家从每个人角度,现在有什么招,从大数据里面掘金呢?还有可预见的未来有没有发展趋势,可以在大数据里面掘金?就是现在跟可见的未来,比如O2O和物联网等等。

陈颢:其实在一个广告技术业的峰会很容易指向广告主,其实不尽然,广告主不实现消费广告主也不可以。所以我们消费都是要指向用户和消费者,我们通过广告主的产品给用户提供价值,这个是最最重要的,这是大家技术要解决的。

陈骥:掘进这个问题有两个层面的理解,时间成本是无价的,所以为什么做这个事情,最终就是DMP。现在我们看到有两种做法,一种是做了数据新闻类似的做法,腾讯也是这样,他在生态圈之内部署数据,还是有数据壁垒的效果,是限于这样一个数据积累。我觉得这个应用的形式还是一定程度上实现数据验证,这是一种,让数据去变现。另外一种是用数据,或者是用媒体消费,很多大的互联网公司也好,很多都是这样子的,你用我的数据之后,你到一定程度之后你就可以出局,但是还是以生态,以数据积累为主。但是如果这个行业把效率提升。我们需要做的一件事情就是要流转,数据其实是流转越大,数据就会越提高。而现在缺失的就是这个流失环节,这个是很大的问题。我个人认为是简单粗暴的想法,有一些数据是在各个不同的小的生态圈之内的这些数据,没有办法拿出来的一个原因我觉得可能是多种多样的,但是如果有一些数据源已经被证明了可以提高市场和公司的,这些公司可以拿出来分析,这可能是未来的一种变现模式。但是可能大家不确定的是因为数据,现在数据用到了市场部上面到底能不能提高,所以这个导致很多数据收集者不敢把数据拿出来。

郭志明:所以有很多行动,到最后的购买,所以不同的目的可能也是用的数据有所差别。迈克这边有什么?

迈克:我觉得这个大数据掘金地方特别多,特别是国内“互联网+”战略了,现在都是大数据,包括互联网基金都出来了,BAT基金都有。可能有几个点吧,比如说大数据时代,对全量数据和样本数据,从整个方法论来说是不是要全新颠覆,特别是调研公司,还有甚至包括我们在验证广告效果的时候很多在用样板数据在推。很多不管是国内还是国外都在开始用大数据来看整个的效果是什么样,我觉得到底好与坏,可能要后面再看。因为你现在的数据可能并不是说统一标准的全量数据,你可能从某一个机构拿到数据来验证,这个效果来看,整个方法论来说不一样。很多公司他们会拿样板数据,这个是考虑的点。

因为上午我没有参加,会提到关于全媒介的看法,因为谈到数字领域化购买,互联网电视完全可以做成领域化,以及户外。其实我们现在看到很多要素,常规的购买方式都是根据人群贴标签,但是我们会发现根据天气,地理位置,也有通过股票市场,汇率,不同的市场来做投放,这种方式越来越多,所以我会觉得把整个程序化购买会越来越引入到新的高度,所以我认为会有很多应用领域。

郭志明:刚刚说慢慢过渡到服务,包括存量,其实我们现在有使用习惯,包括我们使用什么程序,也有习惯的改变。万总这边有没有掘金秘诀?

万昊:在大数据营销讲两个方面的体验,一个是他的效果定向,另外一个是数据积累。京东有用户搜索、用户浏览、用户购买,所以从定向层面做到非常精,就达到广告主想要的。杨总说到说到他想做高端的牛奶,万达影院第一周他们就想这样做,那在京东我们平台上非常容易获得高端的牛奶使用者,你看过买过这个牛奶。

陈颢:我们马上会在京东上。

万昊:你们可以把高端牛奶人群自定义,这样还可以定向某个高端牛奶品牌,这是一个层面的例子。再举一个例子,咱们经常说到品牌想用自己的第一手数据来用于投放,经常是可能品牌商做过一些线下宣传,他获取了一些用户手机号,这个东西我们也是支持这样的定向,就是直接以一个包的方式上传到我们平台当中,我们自己用户可以覆盖到这个用户,因为京东就是有手机号的,所以这个精准定向非常容易做到,这是基于京东原有的大数据。另外一个数据是对于效果类的推广,就是非常直接了,京东是电商平台,最终他买没买东西这个很明确。这个不提,我想提的是品牌推广的效果度量其实也可以利用京东大数据来很好的量化度量。刚刚大家提到现在其实更多的品牌推广还是依赖于样板调研,可能逐渐在大数据向评估过渡,浏览了你的产品没有买你的产品,他买了什么,或者是买了你的产品还会买什么产品,这个在京东也是分析出来。因为京东黄金数据,而且京东还是自己的商品来说,尤其是标准派,他的标准品统称,举个例子,一个可乐就是一个可乐,它是一个标准品,就是一个SKU,它是跟第三方平台不一样,那个是各种各样的商家,一个可口可乐可能成千上万的SKU,所以这个数据积累起来就是很大的挑战,这是研发技术上的挑战。但是京东技术不存在挑战,这个牛奶,就是这样一个SKU,所以基于京东的数据行为是非常非常简单,而且最后会非常非常精准。

郭志明:万总跟张总这边有没有合作点?

万昊:这个可能之后合作,今天看到是跨界,大家都跨到了互联网金融,大数据金融。我们目前都在讨论在这个领域里面如何掘金。我进入的金电联行公司,是创业公司,真正的业务做了两年。他找的中小企业贷款,如果你了解一点金融,你是个中小企业,银行没有人理你,他没有办法给你抵押品,中国没有一个信用体系,银行也不相信你的财务报表,中间这个卡住了,而且这中间也不用承担业务量。像这样的公司你把供应链数据亮出来,我分析数据做模型,做完模型判断你的信用,这个数据拿去银行看。他要钱,你要贷款,这个做了两年,为一千多家做。这个数据完全做了以后给银行。掘金这个问题两年已经做了60亿了,帮银行做贷后监管做了500亿。我想说的数据后面还是有很多取决于你如何找到这个痛点,就是要解决痛点。可能我们过去像我前面讲的,过去思路是说因为互联网数据,做下来好不好看。然后有一个目标,做大概的分类。这个东西的价值没有体现出来,当你从商业往回撤,我要解决这些商业痛点,我们看有没有模型可建,有模型可建你应该采集什么样的数据,倒回来想的话,可能掘金点更多。

郭志明:我看VISEN这边有没有补充?

Rahul Vasudev:这边跟张博士说的一样,就是数据创造价值。怎么创造价值,无非就是怎么花钱更好。到底具备什么样的条件数据价值才能体现出来?程序化购买是大力发展,程序化购买是以人为中心,不管是做管理还是什么,你的数据是要创造价值的。所以我坚信在未来,我不知道什么时候,我不说程序化未来怎么样,但是我觉得所有企业都要程序化购买。这里有两个点大卫提到,导致你们每个人都想做,但是做了之后又会有风险,大家在这个事儿上纠结,所以这个事儿要想做大、做成、做快肯定还是要建立起一个互信的机制,建立大家可以信任的一个PRATY之一,这就像打造一个安全港数据一样,这个数据来了,可能很多人不一样。比如这个数据一两年又变了,大家觉得这个价值失衡。所以怎么建立一个机制让大家信任你,都用这一次,而且真的就用这一次。所以我觉得真的像基础设施建设,是掘金的前提,这个东西有了我觉得才有后面大的爆炸性的增长才有可能性。第二点也很重要,京东的朋友提到就是评估,有的事儿可以销量直接评估特别好,有的事儿不能用销量直接评估怎么办,就像样本,从几十万到几百万,但是未来会上亿,谁都有样本,但是每家有一亿样本,他有一亿样本,大的公司都有,但是这个到底以谁的标准,不可能以阿里的样本阿里标准,京东样本京东标准,这个最后研究每家公司不玩法就够你累的。所以这种建设性的投资,最起码群邑互动我们想建立大家信任的标准,这个标准随着行业的发展也能与时俱进,大家都程序化,我们在程序化领域希望帮助大家降低成本,建立大家信任的标准。

郭志明:谈到了数据的现金化和资金化,你觉得如何使用数据产生价值呢?

Rahul Vasudev:根据很多的数据,产业化的行为,现在有很多不同的做法,像京东和其他的一些机构,他们可能会用这些数据来做一些广告的投放,但是其他的机构可能还有一些其他的做法,像我们英国有一个指南,有一个新闻的卫报,这些卫报会用他们收集到的数据去帮助广告主进行投放,也帮助他们做比较好的策略方面的决策。现在我们的营销者他们都在谈到一种数据的合作,他们希望能够监控到其他公司使用数据的情况,所以这种数据合作或者协同合作越来越重要,他能够帮助我们解决数据整合的问题,能提高我们数据方面的公信力与安全。

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