行为数据交易三定律

大数据
数据交易有什么特点呢?

行为数据交易三定律

数据交易有什么特点呢?刘鹏谈了自己对于数据交易的认识,并总结为以下三定律:

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l 第一定律,数据只能交易,不能交换或者共享;

数据共享的事件似乎正在发生,各公司之间在相互的交换数据,希望能够对彼此的业务产生一些贡献。但事实上,结果只有两种:一种是在线上系统进行大规模数据 共享交换的案例,这种只存在于有投资关系(即母公司和子公司控股关系)以后才会发生的数据交换,定价或者交易实际上发生在更高的资本之间。另一种,很多人 的交换或者共享,这种的结果往往不会有下文,大家只是相互测一下数据对于双方是否有用,测完就结束了。其实,数据在互联网市场上变现很容易,这也是拥有大 量数据的巨头公司不会共享数据的原因。即便百度这种大公司拿出一些数据进行共享,也只是短时的贴补,主要用于刺激市场的流动性,但这短期是可行的,长期很 难形成规模。数据具有变现的价值,所以真正的共享是不存在的。唯一可共享的是政府数据,因为政府没有盈利的需求,但如果无边界的共享,也会成为一种灾难,所以政府数据的共享可描述成一种政府的转移支付。

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l 第二定律,只有按效果而非购买量付费,才有足够的需求。

广告的程序化交易过程中,ADX在每一次impression(印象,放置广告图像的网页每一次显示,就是一次印象)都会向DSP发一次请求,所以每一个impression都会做广告交易。对方想要什么数据你就给他什么数据。结算不根据数据结算,你给了对方一百万个标签,他就给你标签的钱,而是根据最后赢得的广告展示量(即数据最后实际产生的效果)付费。

广告市场这样做交易,规模才可以做得更大,因为它解决了购买部分数据和按照效果购买数据的问题。如果整体购买数据,数据交易市场会做不起来。互联网所有的 产品,不管是广告,还是将来的数据,一定是靠长尾的客户,靠头部的客户。现今的解决方案只适合广告产业,其他的场景怎样部分交易,怎样按效果交易,需要结 合每一个场景讨论,全量交易没有前景。

现今的数据交易所还很初级,它还未发现数据交易中购买需求方的问题。数据需求方要买一部分数据,如果给他全量数据,不仅大量数据用不上,还会给对方造成成本的增加。但在广告交易里,这个问题已经获得解决。

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l 第三定律,数据交易跟流量交易本质的不同在于,同一数据被越多的人使用价值越低。从流量看,一个广告位投一次展示,只能是一个人在用,而从数据看,知道这个人是男性,并告诉十个人,它的价值就自然地下降。

给数据定价是数据交易里面最困难的一步。互联网的广告和传统广告不同,互联网是通过拍卖的方式竞价,定价权掌握在需求方,广告主给要买的流量定价。广告对于不同的广告主,其价值不同,对甲方广告主可能值1块,但对乙方广告主可能值2块,这时广告定价1块或2块都不合适,而竞价可以解决资源的分配。数据最终也会走向竞价的模式,但数据的交易和流量的交易却有本质的差别,流量交易的量会受到限制,即一次就是一次,不可能两个同时投放。而数据的一个标签可以给十个人,现在的数字交易是不限量的,会发生数据的价格向流量价格的转移。

现在的数据交易市场存在一个很大的问题,即数据本身的交易量很大,但价格偏低。这是由于没有限制数据供给量,使得竞价环境不能形成,因此抬高了流量价格, 低估了数据价格。但这个问题并不好解决,因为它会对前面的交易过程有深层次的影响和变化。只有把限量供应和竞价的问题解决掉,数据才能真正的合理定价。

未来的大数据行业,需要彻底解决数据交易的问题,数据交易市场才能爆发成长,因为一个没有交易的商品,很难获得大规模发展。

大数据隐私问题大数据

关于隐私,你肯定不希望自己的个人数据泄露给不相关的人。欧盟负责隐私保护条例制定委员会——A29协会,对于隐私给出了一些基本的原则,这些原则也是现在欧美互联网公司的共识。基本原则包括:

  • PII(Personal Identifiable Information)不能使用,如家庭地址、电话、名字等信息。PII严格禁止使用,也不能变成标签。
  • 用户可以要求系统停止记录和使用自己的行为数据。
  • 不能长期保存和使用用户的行为数据。以一年半为周期,数据超过一年半,备份也不允许,因为备份很可能会泄露出去。

实际碰到的隐私问题会更严重,比如朝阳区某个人xx岁,在xxx公司上班,如果对这个人较熟悉,对他有一定背景信息的了解,如果没有对这个人做任何的PII,就非常容易根据信息把他定位出来,如果表格上面有这个人的月薪,该信息就泄露了。

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互联网大数据真正严重的问题,其一是稀疏行为数据的新挑战。这里分享一个故事,Netflix曾经有一个100万美金的推荐大赛,给的是每个人的观影记录,让大家给新的影片打分,并预测新影片是否会受欢迎。有个人参加了这个比赛,他看到了一条记录,关于ABC影片的观影时间和评价,立刻反应出该记录是由自己同事产生,同时,他发现除了这些观影记录之外,记录里还有很多关于同性恋的电影。但该同事并不想让别人知道自己在看同性恋相关的影片,当这位同事知道Netflix公司泄露了自己的隐私后,将Netflix告上了法庭。

因此,隐私的问题并不是指有人把用户的信息卖出,而是指熟人之间的隐私,即甲对乙有一定背景信息的了解,同时甲正在不计成本地了解乙的隐私。

隐私是大数据头上的达摩克里斯之剑,只是现在还未到爆发之时,大家也没有技术手段去规避这种问题。很多科学家和数学家现在都在研究,怎样在一个个性化的 系统里和数据交易里降低风险,但至今还没有找到答案。但随着大数据产业的发展,我们有理由相信,数据交易里未解决的定价和隐私问题,终有一天会得到很好的 解答。

责任编辑:李英杰 来源: 36大数据
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