拥有海量数据，企业如何精准利用数据变现？

从消费者角度来说，目前消费者个人信息保护还不规范。不管大家是否愿意，网上还是线下，政府各个部门，还是银行，甚至包括保险公司留下的信息，数据都是在不断流转。

所以，从消费者角度来说对隐私担忧和信息保护的规则诉求是非常实际的问题。消费者通过提供这些个人隐私和信息都是希望得到个性化服务。比如消费者在淘宝上面去注册，在微博，微信注册留下个人信息都是希望得到这个网站或者app提供的服务。但是，实际上信息在后台流转，这些信息流转时消费者担心安全问题。

从媒体角度来看，包括移动端，PC端，电视端等考虑的问题是什么？

他们希望流量和资源价值最大化。媒体数据不可以跨屏打通，比如优酷每天的用户几个亿，但是在PC和移动端还是需要串起来。我早上在电脑上看了视频，一会儿路上用手机看，他们很难把我匹配起来，或者只有登录的时候才能匹配上。但是，去看优酷的时候大部分人并没有真正登录，所以很难打通PC端和移动端。

另外一些有帐号体系的，比如说，微博微信也很难打通。这样对于媒体来说，很难全面了解用户。因为优酷是做视频的，他知道看哪些视频，但用户在其他地方有什么动作他不知道，他其实又想知道，这就是个矛盾。

不少数据加工方缺少数据，也就是缺少需求对象，加工出来的东西也需要找需求方，同时缺少加工环境。当然，这个加工环境和数据是匹配的。不少数据加工方认为有很多算法和模型，实际上缺少应用环境。

很多第一方数据提供方，这个角色包括一些本身是媒体或者品牌方，自己有一些数据，他们面临的问题之一是数据孤岛的问题，自己的数据比较单一，但是不可以连接，很难360度了解一个人。同时，自己的数据加工能力不强，相对于专业数据管理公司来讲差很多。当然，还包括对数据的存储，处理、分析等等方面都不专业。

第三方数据提供方通过不同的角色、关系以及其他的服务，可能变相拿到很多数据。他们往往缺少数据变现方法，拓展起来很难。同时，很难有效增值，因为对数据理解不到位，只有数据连接才能实现指数级别增值。其次，数据应用渠道缺失，流动性差，就像是死数据，价值体现就非常有限。

再说到数据需求方。首先，消费者还原很难，很难了解消费者，现在大品牌有非常强的诉求。比如宝洁这种企业非常希望了解他的消费者，除了买宝洁哪些商品以外，周末去哪里玩儿，住在哪些小区，爱逛哪些商场等信息都是品牌商想要了解的。他们也愿意获得这些信息，但是现在很难。

另外，缺少专业服务。虽然宝洁这样的大品牌商有一些技术公司去帮助它解决，但是，同样也会面临一些新问题，之前更多是用调研方式去做，但调研这种模式很难获得全面的信息，尤其是现在的个性化时代，抽取5万或者10万样本想获得几千万消费者的需求很难。

谈到数据交易，实际上大家是在做数据交换，只是数据交换的标的物不同而已。

1. 跟数据交换。

你有10万数据，我有10万数据，我们俩各有20万数据，碰到的主要问题是归属权问题。但其实对于10万用户我可以用5个标签刻画，他可以有10个标签刻画。我们俩是不是对等呢？我认为现在应该搁置归属权，强调使用权，大家先使用起来。

2. 数据和服务。

用服务作为数据的标的物目前是用的比较多的。比如，品牌商有10万数据。但是，他只知道买了该品牌的洗发水或者洗衣液，但不知道10万人到底长什么样子，包括年龄多大，职业是什么，购买力到底多强等等，这时他把数据上传就可以换取对用户的画像，这是一种服务；另外一种是，在如今的多屏互动年代，我把PC端用户和移动端的行为数据进行上传，把双方匹配起来，这也是一种服务。但是，这种模式对用户数据量的要求很高，需要把用户串起来才可以提供这个服务。

3. 数据和权益也是可以去交换。

最典型的例子是，我是全球通用户，去首都机场就可以进VIP休息室，背后是数据和权益交换，或者某个公司的金卡会员去买某品牌商的东西时可以打折，或者获得专享商品等等。这些都是数据和权益的交换。现在更常见的做法是两个商家通过打通底层数据，可以发现有些人在双方都消费很高，这种交叉匹配可以为消费者提供更多的权益。