2月底，在美国好莱坞第85届奥斯卡金像奖颁奖礼上，李安凭借《少年派的奇幻漂流》荣获最佳导演。有意思的是，这是微软研究院专家David Rothschild通过大数据分析预测的本届奥斯卡各奖项归属中，唯一出错的一个——David Rothschild对奥斯卡主要奖项其他各项奖的预测则全部命中。更早些时候，在2012年美国总统大选中，他还正确预测了51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。
这只是一个缩影，2012年以来，大数据已经在越来越多的领域和场合被人熟知，大数据的呼声此起彼伏，无论是科技博客，还是各种业内人士，抑或行业论坛，媒体专题，都会有大数据的相关探讨。事实上，在科学、体育、广告、公共卫生、经济发展和经济预测等诸多领域，“大数据”的预见能力正在被开发中，数据开始驱动决策发生转变。金融行业通过大数据来鉴别个人的信用风险，快递领域通过数据来确定行驶路线、减少等候时间，政府通过大数据来找出最容易发生火灾和井盖爆炸的地点，商场通过大数据发现产品之间的关联，还有微软这样的科技公司来分析病患的再入住率，Zynga通过数据分析修改游戏设计等。
数据之上的精准营销
当有了各种数据还有使用方法的时候，我们最不能忽视的就是大数据时代的大数据公司。在传统行业，有价值的数据一方面依托于整个物联网的兴起，一方面来自于自身信息部门的数据积累，这些数据大部分有助于这些行业自身的发展，但具备真正的大数据公司潜质的并不多，目前的大数据公司主要还是集中在IT互联网行业。
互联网企业的优势在于，在数据分析处理基础技术方面领先，而且其服务开始涉及各行各业的组织、管理和运营之中，数据积累更广泛；而另一方面，通过互联网又对接着数亿网民的行为、需求和生活。由此产生的大量非结构化数据，具有更大的商业价值。
网络广告则成为推动互联网行业大数据发展的重要力量。互联网及移动互联网高速发展带来的合力，使得越来越多人将选择数字媒体作为获取信息的渠道。网民涵盖了主流消费人群，他们对数字媒体的接触和依赖超过了电视和平面等传统媒体，而消费决策也将越来越取决于互联网——网络广告成为验证大数据价值的最前沿产行业之一。
互联网进入了个性化、社交化、开放化和移动化的时代，社交媒体、电子商务以及智能终端的快速发展，每天都在产生海量的半结构和非结构化数据，比如，淘宝每天活跃数据量已经超过50TB，有4亿条产品讯息和2亿多注册用户在线活动——由于网络广告公司的服务延伸到了几乎所有成熟的互联网平台之上，他们对这些数据有着极为可观的获取量。用这些数据支撑精准广告便是网络广告公司在大数据时代重点喊出的口号。
除开基础设备和技术提供商，Facebook、Twitter这类社交平台被业界认为是最具大数据商业价值的互联网公司，谷歌在搜索引擎中开始更多探索数据在人工智能领域的应用，兴起的实时竞价广告则以受众数据为服务核心。
传漾科技是国内较早把数据视作未来广告市场核心价值的网络广告公司。自成立之初，传漾就把建立网民行为数据库作为工作重点，积累至今，就数据挖掘的广度和深度而言，传漾的数据库已经建立起行业优势，不仅有超过9亿的独立Cookie数据库，覆盖活跃网民超过4.73亿，同时还拥有分类比较完备的分类模型，能够对一个用户进行多维度全方位剖析。
传漾科技技术副总裁王跃曾向记者表示，在传漾的广告生态系统中，最核心的部分就是被内部人士称为打开精准定向黑匣子的产品“SameData”网民数据智能引擎。
SameData具有智能网聚、算法挖掘、集成清洗等功能，它打通了传漾的9亿Cookie数据库和1000多家媒体资源，拥有传漾科技领先的数据分析技术和挖掘内核，经由分析和挖掘内核不断追踪、分析、收集信息，对受众的人口统计学特征进行认证，通过机器人学习分析模型，最后将中国海量的受众信息数据整合清洗为可被广泛应用的集成数据库，为关键词定向、语义主题定向提供底层的数据接口及应用匹配展示，从而指导整个传漾广告平台服务的商业智能。
在传漾科技广告营销生态链中，SameData处于其中的数据管理平台DMP环节，用于为整个竞价模式提供实时购买的受众数据。在RTB领域，相较于需求方平台DSP、供应方平台SSP，DMP在其中也扮演了重要角色。因为没有DMP就无法实时判断目标受众和单个受众价格，更无法谈及实时竞价。SameData发挥出传漾庞大数据库的优势。通过传漾的ABP受众购买平台(DSP平台)做广告投放，它能够在广告执行前后，以非常直观的、可视化的形式，通过各种维度向广告主和代理公司展示投放全过程。
具体来看，SameData在传漾广告营销生态链中工作原理和流程是这样的：交换平台或者媒体的impression产生后，平台或者媒体通过标准的协议发送请求给DSP平台，通常携带的信息有媒体名称、媒体分类、页面URL、页面的上下文关键词、媒体设定的最低价以及最重要的信息一一用户Cookie。DSP通过查找事先已经建立的用户映射库，将用户转换为DSP平台可以识别的用户，然后将从交换平台或者媒体收到的所有信息综合计算，筛选出适合的广告以及广告的最高出价，然后将广告ID、素材地址、跳转地址、尺寸、类型等回传给平台以及媒体。当竞价成功后，平台将发送成功信息给DSP平台。实施竞价中整个涉及受众购买的环境数据都需要DMP底层提供。
因而，由SameData驱动的DMP将不再仅仅注重实时竞价广告的点击优化，而更多地以提供企业受众人群细分为基础，并进一步做到展示广告的精准定向、网站优化，搜索定位和多次重复定位，受众研究和数据挖掘DMP将受众（消费者）进行细分，并对于这些受众细分的广告展示机会进行采购或出售。数据管理平台将会提供更加合理和科学的算法和分析依据来帮助客户和媒介执行机构来判断什么样的受众才是高质量的，什么样的广告平台拥有更多这样高质量的广告受众群体，从而使营销推广的结果更加可信和更加出色。
要知道，大数据对于精准广告最直接的意义就在于，能够通过数据分析对网民兴趣进行定向，然后对单个目标受众进行定价。基于网民行为兴趣探索，传漾应用最新的算法研究成果，将网民兴趣共分为33兴趣大类、168兴趣中类、857兴趣小类，全方位用户兴趣追踪技术，近距离贴身目标受众。
2012年，传漾科技基于网民数据智能引擎SameData，先后发布了汽车网民兴趣图谱、母婴行业网络受众用户行为数据等诸多行业研究报告，对于不同年龄、性别、阶层网民对商品的不同兴趣、浏览习惯、关注重点、相互关联等各个角度都有详细的统计和描述。
广告业的进化
大数据时代的到来，为精准广告提供了发展机遇，但是仅仅把精准作为其带给网络广告的全部，已远远不够。
阿里巴巴研究大数据的工程师有这样一个发现：仅仅通过顾客的购买经历筛选出与其相近的产品向顾客推荐，这是徒劳的，相近的产品非但没使顾客产生购买欲，甚至会产生负面效果，削弱购买欲望。
你不能说这类广告不是精准的，因为从理论上来看它确实是正确的，问题在于，RTB和所有传统广告一样，仍然是生产者的大喇叭，是以生产者为中心，用推技术向消费者强推的广告。只不过，过去打的是散弹，一打一片，现在比较能一枪一准了。消费者接受广告的方式，仍然跟“躺着挨枪”差不多，不是找上门来，而是实在躲不过去。
中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平认为，之前的万维网正在逐渐升级为语义网，将会彻底改变网络广告的生存环境。语义网把WEB、移动、定位等等联系在一起，符合大数据的标准，是异构数据的聚合；其次它又代表着从WEB的P2P到移动互联网的Html5的前沿，是自组织自协调的社会网络计算。语义网采用给内容加入标记的方式构筑WEB环境，相当于将使广告屏之内和广告屏之外的界限被打破，语义网将会使用户每个网络活动都成为一次智能的广告行为。
传漾科技的SameData智能数据引擎，也正在基于所覆盖的1000家媒体进行长期的网页正文内容的语义模型分析及研究，对于受众浏览网页内容的轨迹探索，将网页正文内容通过成熟训练的不断应用、实时更新，组成智能网聚的搜索引擎，为关键词定向、语义主题定向提供底层的数据接口及应用匹配展示。
简单的说，在语义网下，网络广告将从现在的精准投放过度到未来有意义的推送。只有把消费者心中的意义打通，精准才有的放矢，避免出现上述的负面效果。下一代广告的精准就不再仅仅象RTB、LBS这样定位到人，而是顺着意义经络，直接定位到心，作用于人心的向背。将来的广告，也是Real Time的，只不过更加强调此时、此地的精准对撞，并且快聚快散，速配化。
这个判断也符合《连线》杂志最近一篇文章所说的“互联网将从空间模式转向时间模式”中的观点：互联网上的所有信息很快都将变成基于时间的结构，从静态到动态的，一直在流动。我们不再需要依靠亚马逊网站通知我们，某本关注的新书是否已经到货；电子商务将出现巨大变革，我们不必再刻意寻找有什么新商品。
当然，从精准到推荐，这意味着一个产品的广告，对每个人内容都不一样；意味着从中央计算模式向本地计算的转移。那么，未来广告公司的具体形态究竟如何还很难说。不过，日本野村证券提出了一个未来与此相关的趋势是“产消逆转”，意思是，未来分散模式中，消费者成了起点，生产者成了终点。对大数据，对广告来说，产消逆转将导致头脚倒立的新型广告的出现。
传漾科技在网络广告领域的探索颇具先见之明，其依托云端的数据库获取到海量可交互的结构与非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生出垂直的产业链形态。传漾打造的SameData，把数据内容组成高智能的搜索引擎并捷筛选及过滤匹配内容，为精准实现定向提供底层的数据接口及应用匹配，成为大数据入口、汇集和整合过程的公司。
某种意义上说，未来成熟的网络广告公司一定也是大数据公司。传漾可以在产业链底层深度布局数据收集和分析平台，以此跨终端、跨平台、跨行业来提供个性化、精准化、智能化的机制，并在在此基础上延伸出数据加工产业链，这个数据加工产业链将服务于媒体、代理商、广告主、用户、第三方咨询调研机构、电商企业乃至传统企业内部的生产环节，让消费与生产实现高度高效的吻合与匹配，探索新的商业模式。
在美国IT女王戴森看来，有一种可行的商业模式是，在充分的数据支持下，未来广告商可以搭建与顾客本地数据对接的数据采集与分析平台，并且同拥有众多生活方式设计师接口的众包平台进行对接，为消费者一对一提供生活消费各方面的咨询建议或其他个性化服务。在这个模式中，广告商挣的将不是媒体的钱，而是商务的钱。
