8月29日-30日，以“數據重構未來”為主題的D-Future七牛數據時代峰會在上海舉行。七牛攜百名創業明星，技術大咖匯聚國際時尚中心，共話數據發展，探討行業未來!

360 高級總監劉鵬在30日的會議上帶來《大數據交易與變現》演講，主要講述如何把數據變成錢，怎么給數據定價，以及大數據時代隱私安全的問題。以下是他的演講實錄：

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劉鵬：今天非常的誠惶誠恐在這么一個高逼格的地方做演講。那數據到底有沒有價值，從廣告的行業來看的話，數據的價值和數據怎么樣變成錢這個事，已經完全不需要討論了，它已經有了十年以上的歷史了，而且是在規模化的創造整個互聯網的營收。

今天主要是闡明一個問題，數據是如何創造價值的，重點是說的關于用戶的行為價值，別的變現的手段不在我們的討論范圍里。第二點是比較有意思的，以廣告市場為基礎，我們實際上已經形成了一個比較完成的數據的交易和定價的這么一個機制。我們知道在中國，今年有二個數據交易所誕生，一個是貴陽的，一個是武漢的長江以交易所，我也和他們一些人做過溝通，我特別強烈的建議，所有的對數據有興趣的人，不管是從事數據變現，還是從事數據交易的，必須是要了解一下廣告，因為廣告的商業化的機制有過非常多的探索，而且有過非常多的彎路。

今天看一下廣告相關的數據的交易，真正的理解數據的價值，做好數據交易有非常多的幫助。另外數據交易是非常前沿和不成熟的。它有一些什么問題呢，也是我們今天要討論的一部分。

我經常在一些報告里提我的觀點，互聯網思維是什么，第一點我要提一下，互聯網就是三個不要，首先是不要錢。我們用免費的產品加上后向變現的商業模式，最大的價值使我們過去很多不能做的事，現在在互聯網可以做了，過去是沒有商業模式的，為什么可以賺錢，它的價值是在哪里呢，有沒有這種后象變現的邏輯，使數量和流量可以變成錢，這是互聯網真正的創造了價值的地方。我個人認為互聯網巨大的發展，并不是顛覆過去的行業，而是創造新的行業。

第二個是不要臉，這是每一個做互聯網的人必須堅守的行為準則，中國的互聯網的傳播是一種無底線迎合用戶的產品與營銷方式，很難說對或者是錯，這是市場的趨勢。

最后一點是不要命，如何讓產品的程序員以自愿的以996或者是007的方式加班，硅谷就是強調的做到這一點。有的時候變成了一種常態。

我的個人的觀點三個不要。和什么有關呢，和不要錢有關系。我們看一下不要緊，我們把所有的傳播信息的商品，包括了我們的網站，比如是我們推廣一下，電影也是一種傳播信息的商品，價格會趨向編輯成本。那是怎么賺錢的呢，就是把流量和數據變成錢，流量變成錢比較好理解，數據變成錢是最近幾年特別熱的話題。

所以要做一個廣告，為什么要做這個廣告呢，我還是建議大家要了解和數據相關的東西，并不是因為我做廣告的說這個話，但是你不了解廣告的話，會走很多很多的彎路。市場上沒有人系統的整理廣告里面的產品技術，所以我寫的內容當然也不成熟，有興趣的話，大家可以去計算廣告就可以了。內容會比較的簡單粗暴一點。包括象三個不要這樣子的論調也會比較多。

我們切入我們的正題及這個會是關于大數據的，我個人覺得我對大數據的認識和其他的人有一點不一樣。不一樣在什么地方呢，我并不認為傳統的數據的分析問題是屬于大數據，這是從我的實踐來說的，比如是我統計360公司在每一個省的用戶的比例，這個問題要處理大量了日志，這個我個人這個不是大數據，這個我是屬于傳統的數據分析的問題，大數據的問題是屬于怎么樣的呢？就是我們在圖里畫的，A類這樣子的問題，如果是通過你的數據采樣解決這個問題，如果這個問題解決的效果是迅速的下降，那這才是大數據的問題。我舉一個例子，廣告就是典型的大數據，為什么呢？我需要對全中國每一個人分析他的行為的特征，分析他的購物的偏好，十億人里面的100萬分析，進行廣告的RPM的優化，顯然最后的受益也只有在這100萬人產生，這樣子的才是大數據的問題。只有這樣子的問題，才需要用到快速的處理大量數據的基礎架構，否則的話，我是不需要的。

我曾經說過一句話，多少也得罪了不少的人，象IBM，思科這種公司，他們對大數據也是說了很多，但是我覺得他們整個的產品線和大數據是毫無關系的。就好比是你去麥當勞吃西餐，真正的大數據應該是處理海量的用戶行為數據，并且是在不能采樣的情況下進行的。當然不是說大數據處理的難度要高，因為它對移植性的要求，為它的困難的程度，但是它不是必備的，這是我個人的觀點。

數據有二類的基礎應用，我們總結一下，這二類的基礎應用，對應了我剛才說的觀點，我們叫做洞察和自動化。洞察是全局或者是局部統計，比如是我要統計360在每一個省的用戶占比，我要的是一張表，與它相對應的是個體的行為統計，這個個體可能是人，可能是一個網站，大量的個體的非聚合的特征。洞察我們大多數是用于宏觀的決策支持，說的簡單一點，給人看，而自動化比如說是定向的廣告，個人的信用，面向的是機器的。用于微觀業務的實施。所以最后的數據的結果是給人看的，還是給機器看的，如果是給機器看的話，我覺得應該是在大數據的今天，應該是放在更優先的地位。這是我的想法。

然后我用一個詞來和大家說一下，數據是怎么變成錢的，大家對廣告熟悉的人都很熟悉，不熟悉的人，正好可以了解這一點。數據變成錢的方式非常的簡單。比如這是一個廣告位，流量價值一萬塊錢，投的是吉列剃須刀的廣告，很顯然一半的女性的用戶對吉列購買的潛在的可能性是比較小的，我說的是理論，實際上不一定，如果是把流量區分開，比如說把吉列的廣告投給男性的用戶，這樣子的話，對廣告主是好事，因為只要付出六千塊錢，有效的用戶沒有損失，并且成本變化程度了60個，剩下的一半的流量，女性的流量，我可以再投給另外一個化妝品的廣告。

6000+6000=1.2萬，等于流量價值的一萬塊，二千塊錢這個就是數據的價值了。為什么是數據的價值呢，因為你知道每一個用戶是男是女，使你多賺了這二千塊錢，這個是廣告行業對用戶的屬性和變現的非常簡單的原理，用這種方式來賺錢，特別特別的容易，數據一定是在規模化大量的賺錢，我們知道性別就可以多賺2000塊，知道的更細，就可以賺更多的錢。

比如是有一塊地，有的地的下面是有金子，有的是有銀子，你知道有金子的話，把地買下來，把金子買下來，地還是原來的價格，但是你知道了這個信息，就得到了下面的金子，這個是數據變現的基本的原理。在互聯網的廣告里是可以規模化的變現的。有一個圖，這個圖是很有名的，如果是大家做廣告的話，應該都知道，有一個咨詢公司盧馬（音）畫的廣告產品的示意圖。

在廣告市場上面這一大部分是從事廣告交易的公司，廣告交易是很復雜的。下面的一大塊，全部是從事數據加工和交易的公司，所以實際上在廣告的市場上存在這么一個分工，有人專門的從事數據加工交易，和廣告絲毫沒有關系，在廣告的市場里是非常的核心的。大家也就可以知道數據對于整個互聯網變現的核心的地位。所以在這個市場里面，其實就是存在著所說的數據加工交易的問題。

要說一下概念，我們說的數據交易，因為我了解的都是和廣告相關的，其他的數據交易，現在并沒有發展起來。說幾個概念，所謂的三方數據，第一方的是廣告的第一方的數據，廣告平臺比如是Facebook給我提供的用戶的標簽，這是第二方的數據，其他的來源數據，他的手里就是有數據，愿意從事廣告的活動，把數字變成錢，這種數據叫做第三方數據，需要一個交易的過程，我把這個數據提供出來怎么樣收到錢，這個數據的規模也是很大，但是還很不成熟。我們看一下下面有一些什么問題，這些問題也是需要我們在座的各位一起好好的想想，把它給解決了。

我們現在的數據交易的產品是叫做數據交易所，我會聚合很多人的數據，比如是你開的小網站，你想把數據變現，說實話不現實，不如把數據托管過數據交易所，把你的數據拿走以后，通過廣告的過程賣了去，然后和你分成，這個是在北美市場和其他的市場很成熟的流程，交易量也很大。聚合了多種原始的數據加工成統一標簽以后售賣，但是它不從事廣告交易，很典型的只從事數據交易，不從事廣告交易，但是又是寄生在廣告市場的這么一種產品。

那說到了比較有意思的東西，數據交易有怎么樣的特點呢？從今年開始，中國有很多的談數據交易，我個人對數據交易有這么幾點認識，我把它的叫做三定律，這個是有一點大話，只是我個人的觀點，為了給大家加深印象，我用了這個詞，我個人對數據交易的認識是這樣子的。

第一定律，我認為數據只能交易，不能交換或者是共享。

第二定律，只有按效果而非購買量付出費，才能有足夠的需求。

第三定律，同一數據被越多的人使用價值越低，流量是這個廣告位投一次展示，只能是一個人在用，數據是可以告訴十個人，價值自然的就下降了，那會對數字產生一些什么影響呢，我們一會看一下。

關于第一個問題，為什么我個人認為數據不能共享？首先大家會有一些疑問，數據共享似乎是在發生的，各個公司之間在相互的交換數據，希望能夠對彼此的業務產生一些貢獻，但是我發現結果無非是二個，成功的有在線上系統進行大規模數據共享交換的數據，目前的話，有投訴的關系。就是母公司和子公司控股關系以后才會發生的數據交換。實際上這個定價或者是交易是發生在更高的之間。另外很多的人的交換或者是共享，往往我只看到了一個測試，大家測一下，你的數據對我有沒有用，我的數據對你有沒有用，測完了怎么樣呢，就結束了。所以BAT和360有這么多的數據，為什么你們這些土豪不把數據拿出來。

我希望大家走出這個會場不要問這個荒謬的問題了，數據就是錢。數據很容易的在互聯網的市場上變成錢，那你是不是可以要求百度你把現金拿出來，我們分一下，這是不可能的事。可是百度也會拿出一些數據，就比如是嘀嘀打車，為了讓大家用，可以貼給用戶一些錢，刺激市場的流動性，這種事情，短期是可行的，長期的話，很難形成規模。

唯有一點可以共享的是政府數據，政府沒有盈利的需求，但是如果是政府沒有無邊界的共享，也會成為一種災難，仍然是要一個做架的方式去做數據，這是我的看法。

關于第二點數據交易應該怎么樣做的問題，我們看到長江交易所和貴陽，那個交易我還是很初級的。為什么這么說呢，它的沒有摸到數據交易的一個特別重大的問題，就是我買數據的人，首先是我必須買一部分的數據，如果是你只給我的前二步，那買的人是很少的。比如是我就服務上海的幾個廣告主，可能我只要數據，我就要上海的這一點數據，你給了我多了也沒有用，我還造成了成本。在廣告的交易里，這個問題已經解決了，一點也不困難。

廣告的程序化的交易過程中，如果是你就要上海的數據，我可以同時的把數據帶出去，你要什么數據，我就給你什么，同時結算的來說，我也不是說根據，我給了你一百萬個標簽，你就給我這個錢，是根據最后贏得的廣告的展示量，數據展示的效果來付費的。這個是整個在廣告市場里做交易，為什么規模還可以做的比較大，這一點解決了部分的購買的數據和按照效果來購買數據，如果是整體的購買數據，我認為這個市場根本就做不起來，沒有幾家可以參與。互聯網所有的產品，不管是廣告，還是將來的數據，一定是靠頭部的客戶。

這一點我認為現在是初步的有了一些解決的方案，但是又不能是全部的解決方案，因為只適合廣告產業，其他的場景怎么樣部分的交易，需要結合每一個場景來討論，前二個交易沒有前景。

第三點就是最困難的怎給數據定價，今天沒有辦法展開了講，廣告行業解決了一個特別重要的定價的問題，互聯網的廣告和傳統的廣告不一樣，我們是通過拍賣的方式競價，完全是用市場經濟的方式定價，定價權是掌握在需求方的，誰買這個流量，你自己說是多少錢，這樣子解決了一個什么問題呢，就是廣告的本身，有可能對我來說值五毛，對他來說是值二塊，我是定五毛或是二塊，都不合適，大家競價解決資源的分配，數據遲早是會走向競價的模式，但是數據的交易和流量的交易有一個本質的交易，流量交易本身是受限的。數字一個標簽可以給十個人。現在實際上的數字交易是不限量的，帶來了什么問題呢，我覺得發生了數據的價格向流量價格的轉移，比如是地下埋了一塊金子，我告訴一個人，他得到了信息，把金子挖走了，現在我賣了十個人，他們都去搶這一塊地，地價就太高了，使他們拿到金子的交易就變少了，所以付出信息提供方的價格也就降低了。

現在的數據交易市場本身的交易量很大，但是價格偏低，這是為什么呢，我覺得是因為上面的這種交易的方式，競價的交易方式，不限量的供應商品，是無法競價的，這個對交易的過程，有很多深層次的影響和變化，這是一個問題，只有把這個問題解決了，限量供應和競價的問題解決了，數據才能真正的給合理的定價。我特別的反對有一個定價委員會，給這個數據說值五毛還是二塊，這個大家想也不用想，根本不可能，因為技術不是值二毛也不是值二塊，對A需求方和B需求方是不一樣的，根據自己的方式調整才是王道。

數據交易很有意思，我覺得是未來我們的大數據行業最有意思的一個點之一。誰可以徹底的解決數據交易的問題，一個沒有交易的商品，很難說大規模的發展。

最后還要提醒一下大家，關于隱私，大家根本不知道隱私是什么問題，大多數的人，我覺得在座的各位，90%的人不知道什么是隱私的問題。隱私呢，就是希望你個人的數據不要被泄露給不相關的人，他可以采取一些動作，最早的時候，發現這個隱私是在歐盟的A29協會有過一些討論，他們給出了一些基本的原則，這些基本的原則非常的好，也是現在的歐美的互聯網公司的共識，因為在歐洲作業必須是要符合這種表現。

第一個是PII不能使用，一個字段看上去可以找到你的這個是叫PII，比如是家庭地址，你的電話，你的名字，這種是PII。PII是嚴格的禁止使用的，也不能變成標簽。

第二個用戶可以要求系統停止記錄和使用自己的行為數據，中國的廣告有的也開始做了。

第三點不能長期保存和使用戶的行為數據。應該是一年半的周期，一年半以上的你備份也不可以，備份的話，就可能會泄露出去。

那實際的隱私碰到的問題比這個要嚴重的多，比如說朝陽區35歲在360上班，如果是熟悉我的人，對我有背景信息的了解，那你沒有任何的PII，非常的容易定位成我的信息，如果是后面跟上我的月薪，這個就泄露了。所以電信運營商他們討論脫隱，可以解決問題嗎，完全的不解決問題。

互聯網真正嚴重的是什么，稀疏的行為數據，曾經有一個100萬美金的推薦大賽，讓你們去預測對新的影片是不是喜歡，打幾分，有一個人參加了這個比賽，就看到了一條記錄，里面的ABC影片，什么時候看評價如何，他看了以后馬上反映出來，這個記錄一定是我同事的，這種事情的特點是什么，他發現了一個問題，除了這些觀影記錄之外那條記錄很多是關于同性戀的電影，也就是說，這個同事他不想讓別人知道自己在看這個影片，然后他把這個事告訴了他同事，他同事就把Intflix給告了，認為是泄露了自己的隱私，所以這個比賽搞了一屆，就搞不下去了。隱私是什么問題，隱私并不是說有人把我們的信息八毛錢一條賣出去，我們關心的是熟人之間的隱私，他對你有一定的背景信息的了解，同時他在了解你的隱私的時候是不計成本的。上海電信的數據是拿出來的交易的，但是做了脫敏，如果是有一天發生了這樣子的情況如果我在里面找上海市的某一個領導，我對他有足夠的背景的了解，絕對是有信心把他找出來，因為我不計成本的，找到了以后，還可以發現很多的事情。這個絕對不是危言聳聽。我們現在還沒有技術的手段去規避這種問題，很多的科學家包括數學家都在一起研究，怎么樣在一個個性化的系統里和數據交易里降低風險，但是現在還沒有答案。這個也是大數據交易的一個問題。

我就說這么多，希望大家對幾個問題有印象，就沒有白聽，首先數據是怎么變成錢的，希望大家都能夠了解，另外大家一起的想一下交易里的問題，主要的二個問題，一個是定價的問題，一個是隱私的問題。這都是很前沿的，未解決的問題，我相信這些問題隨著我們大數據產業的發展，一定有一天會有一個比較好的答案，需要在座的各位共同的努力，謝謝各位！