1、隨著全球大數據應用的大潮，國內BAT三巨頭都渴望通過這股熱浪向行業展示自己大數據挖掘和應用的技術實力和存儲實力，越來越多的人開始關注什么是大數據。阿里巴巴CTO、阿里云負責人王堅博士說過一句話：“云計算和大數據，你們都理解錯了。”事實上，什么是大數據還沒有共識，大數據也不是什么新鮮事。然而，隨著信息爆炸和數字平臺的普及，人們的工作、生活、學習、休閑娛樂、消費等。每時每刻都在產生數據，而這些數據在互聯網的浪潮下，通過挖掘、篩選、處理、分析，產生了無限的價值，讓我們都感受到了大數據帶來的無限潛力和價值。

2、BAT巨頭在數據上各有特點。首先是百度：百度有阿拉丁獲取的用戶搜索、爬蟲、公共網頁數據為代表的需求數據；阿里巴巴有交易數據和信用數據；騰訊有用戶關系數據和基于它產生的社交數據。而且BAT對數據的應用和實現形式也有所不同：百度的數據來自數據自產的第三方合作，采用的是研究和實踐相結合的方式；騰訊的數據是自己生產銷售的，主要是針對自己的產品；阿里巴巴感興趣的是數據的流通和數據的集散地。

3、從數據產生的根源來看，BAT三巨頭擁有的大部分數據主要基于B2C服務產生。然而，隨著網絡技術的發展和數字營銷的普及，另一部分非常重要的大數據應運而生，即在B2B服務模式下，消費者廣告行為、趨勢、品牌輿情等與消費者行為相關的數據。被開采和收集。針對這些數據的收集、管理、分析和應用，國內出現了像AdMaster這樣擁有數據應用和管理解決方案的公司。AdMaster是一家成立于2006年的SaaS公司，專注于通過技術驅動進行數據挖掘、分析、管理和應用，利用技術和數據為客戶創造商業價值。據了解，AdMaster的數據應用是多源的。目前收集分析的數據主要有數字廣告效果評估及優化數據、社交媒體營銷數據、移動廣告效果評估及優化數據、多屏優化及效果研究數據、品牌電商數據、RTB域DMP數據平臺及廣告主私有數據管理平臺等。同時還包括第三方合作伙伴的對接數據，以及廣告主提供的自有CRM系統數據。

4、面對如此海量、多源的數據分析和管理，主要推動AdMaster業務快速發展的是其核心的數據應用技術。AdMaster的技術實力雖然不能說能和BAT的巨頭相提并論，但在數字營銷領域的技術優勢屈指可數。據AdMaster高級技術總監盧介紹，“目前AdMaster的數據處理每秒可以接收超過50萬個并發請求，每天新增超過4TB的數據，在1000多個維度上計算1000億條記錄。”同時，為了保證數據質量，提供高可靠、高可用、高擴展、高性能的系統服務，AdMaster的所有服務都實現了無單點、多數據備份。系統采用分布式集群，主要分為四個分布式集群：WEB集群、存儲集群、數據庫集群和計算集群。根據海量數據處理的需求，AdMaster自主研發了業界領先的ADH(廣告分發Hadoop)數據處理平臺。ADH平臺可以幫助AdMaster在完成數據采集后快速進入計算流程，可以更快的為廣告主提供數據支持。與同行業相比，數據處理速度提高一倍以上。同時，ADH平臺還具有以下優勢：減少數據膨脹，優化合并流程，使采集的數據直接生成客戶要求的格式，提高處理速度；內置廣告行業算法，無需編寫MapReduce即可計算PV、UV等維度數據；優化Hbase查詢，針對社交數據進行定制，提升處理性能；集成數據任務調度系統，可根據業務需求自動調整計算資源；整合風暴，優化風暴傳輸，減少數據延遲，實時提供數據計算；整合Spark，優化迭代工作量，提高系統可靠性。

5、“此外，AdMaster的技術應用優勢還體現在對數據應用的深刻理解，以及對多源數據的挖掘、分析和處理能力。同時，具有超大規模集群實踐經驗，對推薦算法、分類、聚類、NLP等算法有深入研究的各類人才。”伊蕾強調。

6、在數據應用標準方面，魯也自信地闡述了AdMaster在數據應用和合作方面的開放態度。為了擴大AdMaster的多源數據范圍，AdMaster全面擁抱開源技術，加大研發力度；d對分布式存儲和計算的投資(包括Hadoop、Spark、Storm等。)和算法優化(包括NLP，機器學習等。).目的是為行業提供優質服務，促進行業標準的完善，全面提升數據可靠性和安全性。

7、技術再強大，也無法超越人才和團隊的力量。據魯，AdMaster有兩個技術研發；北京和上海的d中心，技術人才占公司總人數的60%。他們主要來自百度、阿里、騰訊、新浪等互聯網巨頭。他們對大數據處理技術有著深刻的見解，包括在Hadoop等離線、流和實時分布式計算方面的豐富積累和經驗。

8、未來，隨著數據價值潛力被更多挖掘和重視，數據應用技術和系統將在市場需求的刺激下持續快速發展。一路走來，像AdMaster這樣以技術為核心的公司，不可避免的要面對行業發展帶來的各種挑戰。當然，挑戰也是機遇，只有敢于迎接挑戰，才能抓住機遇。我相信，只有這樣的領導者，才能引領整個行業的發展和繁榮。