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1、随着全球大数据应用的大潮，国内BAT三巨头都渴望通过这股热浪向行业展示自己大数据挖掘和应用的技术实力和存储实力，越来越多的人开始关注什么是大数据。阿里巴巴CTO、阿里云负责人王坚博士说过一句话：“云计算和大数据，你们都理解错了。”事实上，什么是大数据还没有共识，大数据也不是什么新鲜事。然而，随着信息爆炸和数字平台的普及，人们的工作、生活、学习、休闲娱乐、消费等。每时每刻都在产生数据，而这些数据在互联网的浪潮下，通过挖掘、筛选、处理、分析，产生了无限的价值，让我们都感受到了大数据带来的无限潜力和价值。
2、BAT巨头在数据上各有特点。首先是百度：百度有阿拉丁获取的用户搜索、爬虫、公共网页数据为代表的需求数据；阿里巴巴有交易数据和信用数据；腾讯有用户关系数据和基于它产生的社交数据。而且BAT对数据的应用和实现形式也有所不同：百度的数据来自数据自产的第三方合作，采用的是研究和实践相结合的方式；腾讯的数据是自己生产销售的，主要是针对自己的产品；阿里巴巴感兴趣的是数据的流通和数据的集散地。
3、从数据产生的根源来看，BAT三巨头拥有的大部分数据主要基于B2C服务产生。然而，随着网络技术的发展和数字营销的普及，另一部分非常重要的大数据应运而生，即在B2B服务模式下，消费者广告行为、趋势、品牌舆情等与消费者行为相关的数据。被开采和收集。针对这些数据的收集、管理、分析和应用，国内出现了像AdMaster这样拥有数据应用和管理解决方案的公司。AdMaster是一家成立于2006年的SaaS公司，专注于通过技术驱动进行数据挖掘、分析、管理和应用，利用技术和数据为客户创造商业价值。据了解，AdMaster的数据应用是多源的。目前收集分析的数据主要有数字广告效果评估及优化数据、社交媒体营销数据、移动广告效果评估及优化数据、多屏优化及效果研究数据、品牌电商数据、RTB域DMP数据平台及广告主私有数据管理平台等。同时还包括第三方合作伙伴的对接数据，以及广告主提供的自有CRM系统数据。
4、面对如此海量、多源的数据分析和管理，主要推动AdMaster业务快速发展的是其核心的数据应用技术。AdMaster的技术实力虽然不能说能和BAT的巨头相提并论，但在数字营销领域的技术优势屈指可数。据AdMaster高级技术总监卢介绍，“目前AdMaster的数据处理每秒可以接收超过50万个并发请求，每天新增超过4TB的数据，在1000多个维度上计算1000亿条记录。”同时，为了保证数据质量，提供高可靠、高可用、高扩展、高性能的系统服务，AdMaster的所有服务都实现了无单点、多数据备份。系统采用分布式集群，主要分为四个分布式集群：WEB集群、存储集群、数据库集群和计算集群。根据海量数据处理的需求，AdMaster自主研发了业界领先的ADH(广告分发Hadoop)数据处理平台。ADH平台可以帮助AdMaster在完成数据采集后快速进入计算流程，可以更快的为广告主提供数据支持。与同行业相比，数据处理速度提高一倍以上。同时，ADH平台还具有以下优势：减少数据膨胀，优化合并流程，使采集的数据直接生成客户要求的格式，提高处理速度；内置广告行业算法，无需编写MapReduce即可计算PV、UV等维度数据；优化HBase查询，针对社交数据进行定制，提升处理性能；集成数据任务调度系统，可根据业务需求自动调整计算资源；整合风暴，优化风暴传输，减少数据延迟，实时提供数据计算；整合Spark，优化迭代工作量，提高系统可靠性。
5、“此外，AdMaster的技术应用优势还体现在对数据应用的深刻理解，以及对多源数据的挖掘、分析和处理能力。同时，具有超大规模集群实践经验，对推荐算法、分类、聚类、NLP等算法有深入研究的各类人才。”伊蕾强调。
6、在数据应用标准方面，鲁也自信地阐述了AdMaster在数据应用和合作方面的开放态度。为了扩大AdMaster的多源数据范围，AdMaster全面拥抱开源技术，加大研发力度；d对分布式存储和计算的投资(包括Hadoop、Spark、Storm等。)和算法优化(包括NLP，机器学习等。).目的是为行业提供优质服务，促进行业标准的完善，全面提升数据可靠性和安全性。
7、技术再强大，也无法超越人才和团队的力量。据鲁，AdMaster有两个技术研发；北京和上海的d中心，技术人才占公司总人数的60%。他们主要来自百度、阿里、腾讯、新浪等互联网巨头。他们对大数据处理技术有着深刻的见解，包括在Hadoop等离线、流和实时分布式计算方面的丰富积累和经验。
8、未来，随着数据价值潜力被更多挖掘和重视，数据应用技术和系统将在市场需求的刺激下持续快速发展。一路走来，像AdMaster这样以技术为核心的公司，不可避免的要面对行业发展带来的各种挑战。当然，挑战也是机遇，只有敢于迎接挑战，才能抓住机遇。我相信，只有这样的领导者，才能引领整个行业的发展和繁荣。
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