中国IDC圈9月1日报道，8月29日-30日在上海国际时尚中心举行的D-Future数据时代峰会是七牛为大家带来的一场数据盛筵，汇聚了业界领袖、行业专家，他们将从产业的角度和技术的角度来解读数据从何而来，数据如何应用，数据重新构未来。

来自AdMaster公司的副总裁卢亿雷以《大数据技术对于数字营销的核心驱动力剖析》为主题，为大家带来了精彩的演讲。

AdMaster公司副总裁卢亿雷

以下是卢亿雷演讲内容（根据速记整理）：

卢亿雷：大家上午好，非常的容幸在七牛做分享，我的题目主要是讲大数据营销带来技术的一些洞察力的分析。首先我们看一下大数据技术到底有多少的高深，前面的都是大咖，我就不多介绍了，对于大数据来说，我的想法把大数据做出来的时候，其实我觉得这才是第一步，很小的一步，最重要的是怎么样运营好，所以这里有7个运营的特性。BAT公司，他们的产品做出来的话，最最关键的不是产品做的多么多么的好，而是保证24小时服务不停。所以有高可靠性，高可用性和高扩展性是大数据提供的一个方式。

高安全和易监控维护为什么会重点的提出来呢，对于安全来说，因为大数据的话，人在大数据前面就没有隐私可言了，所以对于大公司来说，安全也是非常的重要的。象一些物理的隔离，最后一点是硬件维护，我们最最关心的是怎么样在第一时间里发现问题，并解决问题，这个是最最重视的部分，所以AdMaster公司除了做系统监控，还做应用的监控。保证了我们的数据可靠性。接下来我们看一下整个数据平台的架构。也是比较通用的，这里我只是说了二个点。一个是做搜索的分布式系统，这个大家可以搜索一下，我只说几个最关键的点。

关于Flink，叫增量迭代，买一次计算，把数据内存拿过来做计算，可以保证把中间数据迭代的结果保存在内存里面，这样子的性能可以更高一些。这个技术我们看下来，数据营销的分类有一些什么特点，上午刘老师会详细的介绍。我这里简单的介绍一下，第一点，数据营销分了二大类，一类是叫全流程营销。比如是做一个活动的页面，你可以做一些推广，整个的广告会流起来了。

第二个是实时竞价营销，就是我们做的交易系统，AD，DSH，SSP和DMP，这个我就不详细的展开了。这个是流程图，我们AdMaster公司，做所有的数据投放的，我们是做DMP是做一个数据管理的平台，不光是把广告交易的数据，包括一些搜索的数据，包括微信微博，还有新闻，还有一些门店的数据，把整个做一个大融合给广告主提供服务的。

这里的一个非常的基本的投放的原则，我们做广告营销或者是数字营销，无非是你怎么样在合适的时间，在合适的地点，把适合的商品推给最适合的人，所以广告都是非常的精准。这里有一个最最重要的就是时间，因为大家知道，特别是政府的数据，要把我们所有的信息公开，但是不知道时间，比如是今天上午，我们做一些什么，这个时间的话，分了行业的。

接下来我们看一下核心的技术，这个是我把它总结了一下，整个大数据平台的传统的架构，因为大数据里面，你怎么样把这个数据存储做分析，最基本的是怎么样把硬件更好的结合起来，大家知道现在的硬件是越来越便宜了，那怎么样把好的硬件用到最适合的系统里面，第一个是是普通的硬盘，  发现如果是你想提高性能的话，调很多的参数的话，可以解决90%多的问题，也可以节省时间。

还有一块如果是你对时效性的要求很高的话，百度他们的机器可以达到秒级甚至是毫秒级。Redis这个就不用多解释了，我们看一下数字营销的核心的算法，有SVM，聚类，分类，这一点的话，其实做一点算法的同学，他们很多都是原来的模型来做的，举一个例子来说的话，一个人他的属性是在变化的。我们听了分享之后，你回到了家里，可能会转变角色，可能你是爸爸妈妈，或者是兄弟姐妹，你在投放广告的时候，一定是要根据不同的时间来做变化，这样子可以达到很好的效果。

然后第一大类就是离线数据分析，第二个是在线数据分析，我们先看一下离线数据分析，最特别的地方，用户自己的需求，一定是要转换到最后的计算，做一个切分。用户的需求提出来的时候，你肯定不能马上的解决，Rabbitmq，然后还有Redis，还有FIesever，你把结果计算完了以后，很多的用户，或者是客户，他们以前的是老系统，没有新系统，你拿大众的系统，才能满足他们的需求。

第二个是计算模型，我们用的很多，包括Pig，streaming，cascading，你要满足用户的需求，所有的模型都是不一样的接下来是我们通过平台，，每天新增5TB级的数据，每天对千亿条数据进行几千种维度的计算。我们会对上千亿条的数据进行计算，这一点的话，大家也可以看到，我们对一天五千到一万的维度进行计算。除了硬件，你怎么样可以解决问题，这一点和百度，阿里做了很多的沟通和交流，很有挑战性的，五签到一万例的话，你加的条件可能是随意的条件，有很多可以做的地方。

在线数据分析，这个是非常经典的模型，因为我们每天大概是有超过一百亿的请求接受，包括了新闻，BBS，各种各类的数据，然后就是一个调节器的系统。可以把数据源通过统计的平台进来，把数据进行一个处理。

接下来是一个Stom，我们这里用的一个最最关键的地方，一个是时效性，第二个是有一个时间序列的概念，我们认为必须是严格意义上的时间序列，原来是12345，计算的结果也应该是12345。通过一些算法模型，这地方我想说一下，在我们这里，我们不叫知识库，叫做社交图库，这个人一定是和社交有关系的，传统的数据库很难把数据表现出来，我们最近在做这一方面的研究，我们应该很快就可以上线了，还是不错的一个公司。

另外的话，大家知道，对于情感分析，一般就是正面负面，但是对于一句话来说，可以解释不同的类型，比如说A说B是好的，对于B肯定是正面的，对于A来说，可能是真心的，也可能是负面的。接下来我们会把一些数据的结果放到里面，象微博，微信。我们会处理各种不同的报表，对于数字营销最最痛点的分析，对于隐私来说，大家都是非常的关心的。所以这里我们提到的解决方案，既然是A公司和B公司，大家都不愿意把数据源贡献给对方，就是找一个可信的服务厂商做这个事。把数字加密，保证数据不会流失。或者是不会被人窃取。

我们看一些非常经典的实例，如果是A公司和B公司的IT不在一起也是很难做的，所以可以通过共有云的解决方案，自然是可以解决刚才的问题，所以我们找到了一个可信的云服务商，包括阿里，包括七牛，都是很好的合作伙伴，将来的话，就可以在七牛的服务器上做计算，计算完了以后，把报告倒出给客户最后把所有的数据都销毁。这样子了话，就可以做一个非常非常弹性的计算模型，包括把数据做的安全可靠。

另外一点，这个是我上半年做的一个研究，到底大数据，或者是数据是一个怎么样的意思，我这里说的数据流，对数据是不是越稳定越好的，比如说我们每一个人都可以拿到用户的身份号码，包括银行的卡号，是不是一个合适的方式呢，我说是No，第一点，整个的数据是有生命周期的，数据必须是活的。只要是这个数据流动起来，它就没有价值。

就好象是货币只有流通起来，才有价值，如果是不流动的话，是没有任何的价值。这是第一点。第二点一定是有寿命的。这个我说是整个行业的发展，比如说我们和某一个公司做了一个交易，把公司的安装ID买过来了以后，如果是IE一直没有变化的话，他们二个以后再也不会做交易了，因为数据我都已经有了，以后再也不会合作了，这样子会导致整个生态圈这是一条线。所以我们这里提了一点，第一点就是这个数据必须是有生命周期。大家都希望双方公司的合作是一直合作下去的，而不是我买了数据以后，下次就不用合作了。对于移动端的设备，包括现在的苹果的APP，里面的ADFA是苹果做的一个官方的SID，基本上会在三个月左右做一次更新，这样子可以保证整个的数据不停的被更新，而不是一成不变的。保证了数据源可以持续的合作。

接下来我给大家分享几个案例，这几个案例我认为还是非常的经典的。第一个是象AdMaster主要是做的DA系统，这是一个广告的交易平台，里面最最关键的地方，不光是把交易里面的数据做出分析，还有它怎么样把搜索的数据加入进来，这时候大的特点是什么呢？因为每一个人，每一个用户买了东西以后，现在的微博微信发展的很快，买完了以后，一定会去朋友圈，微博，论坛会抱怨一下这个产品到底是好还是坏，对于广告主来说的话，他的品牌出现了任何的品牌，都可以实时第一手拿到材料。

最后我给大家举一个非常的有意思的例子，这个例子很火，我想问大家一个问题，大家都不喜欢看广告，特别是看电视和视频的时候，但是我想问一下大家，大家对于微信的朋友圈的广告，它是通过数据流通，你看到最近投的宝马，还有Mini的广告，大家认为喜欢这个广告的有多少，50%，40%？还有没有？我们有72%是喜欢这个微信广告的。为什么会喜欢微信朋友圈的广告，不仅仅是把广告推给你，最重要的是互动。每次出了广告以后，你们都会点一个赞，不光是广告主在打广告，其实用户也是在参与的过程中，这样子的话，不是很反感这个广告。

第二点，因为微信的发展很快，他们都说这次宝马推了广告给我，我本来是一个屌丝，推给了我，我感觉自己成了高富帅了，对于广告营销来说，不仅仅是一个数据分析，如果是把社会心理学加进去以后，可以把广告做的更好，比如我明明是一个屌丝，但是推给了我宝马的广告，这个广告可以达到很多次的口口相传，这个也是一个很重要的原因。

做广告的时候，首先是要做预测，不管是传统的视频，或者是电视，或者是大屏幕，电线杆之类的。首先是要做预算，预算完了以后做评估，然后会再做分析，怎么样做跨屏的广告的投放，这里是非常重要的，因为我们在看了广告以后，对于广告主来说，希望的是怎么样的把广告投放给更多的人看，所以怎么样做跨屏的分析。

接下来作弊识别模型，其实我和大家说一下，广告作弊的还是挺多的，包括地域，包括IT，包括页面，包括用户的一些分析，有很多的的手段来判断它是不是作弊的。所以我们在接下来12月份，会有一个防作弊大赛，告诉用户怎么样的是作弊的，所以的人都可以来参加这个作弊的模型。

这个是全流量的分析，你看过的一个广告过来以后，最后到了官网，到了它的首页，到产品的页面，到注册的页面，最后到成功的购买。这个有一点类似百度统计看到的信息，这里面还是有很多点的。第一点是怎么样把你的活动的效果，包括流量的分析。

这个是移动端的消费分析，移动端的发展很快，每一个人通过最后的一跳把APP下载，其实有可能最后安装这一跳的不是你花钱最多的地方，有可能是用户看了A广告以后，然后才通过APP搜索，作为广告主来说，不希望把这个钱直接花在安装上，他是希望在广告效果好的地方出现。所以我们会分析ABC媒体，怎么样做转换的分析，发现A的效果是好的。

最一个案例是在2013年的时候，可口可乐的昵称瓶的案例，可口可乐公司当时做的时候，怎么样可以提高它的销售，通过我们的搜索分析，就发现了包括用户，特别是80后，90后，对白富美，高富帅这种词是非常的有兴趣了，那是不是可以生产一些有昵称的瓶子作为销售，最后发现通过这种方式，销售额提高了10%以上，大家知道快销行业，可以提出5%个趋势，10%是一个很大的数字了。大家觉得不是说一次性的把这个词给可口可乐公司去生产，而是是一个迭代式的方式。第一次我们看到的是白富美，高富帅，第二次的时候，可以多一些其他的。这样子可以节省成本。通过一些生量，互动性，发贴率，做了很多的分析。

因为时间的关系，我就分析到这里，谢谢大家。