日前，由工业和信息化部国际经济技术合作中心主办的第三届中国国际云计算技术和应用论坛CloudChina2015在北京召开，晶赞科技联合创始人梁信屏受邀参加论坛，发表晶赞科技对于云计算、大数据应用的观点和实例，引起了大家的关注。

　　大数据应用愈发广泛，困惑也很多

梁信屏指出，随着互联网+的进一步发展，以零售行业为代表，更多的传统行业趋向互联网化，越来越多的行业、企业关注大数据应用。企业大多建有自身数据库，用以观察本站用户的消费等互联网行为，但由于缺乏维度的全面性，很多企业甚至无法判定不同渠道进入本站的客户，是否是同一个用户。以教育类网站为例，用户进入本站可能会通过网站、论坛、移动端等多种渠道进入，由于缺乏对于用户的多维度标签标示，甚至无法判定利用不同方式进入本站的消费者是否是同一个人。在消费行为观察和计算中就可能存在较大程度的重复计算和重复投放，造成资源浪费。

对本站的数据分析可以帮助企业分析消费者在站内的行为，但用户在进入本站之前和离开本站之后的行为却无法看到，做广告投放和市场策略定位时，需要对用户按照不同的转化率进行成本计算并投放，由于缺乏站外第三方数据的协助，无法了解用户的消费潜力、生活状态等多方位信息，无法在闭合的生存状态环中精准评估用户价值，从而导致在广告投放等策略中无法达到效率最大化。

晶赞提供定制化的大数据解决方案

大数据之所以为“大”，体现在数据量和数据来源两个方面。众多企业都有自己的数据库，只有拥有绝对数量的数据，并对数据进行各种不同维度的标签、分类，才能够合理的利用数据。数据的多方来源，是“大“数据的另一个衡量角度。静止的、单一维度的数据价值是有限的，唯有不断扩大数据来源，并且打破不同行业间的数据壁垒，不断扩充数据维度，是数据流动起来，才能发挥“大”数据真正的魅力。

2014年11月，由晶赞牵头发起的中国企业大数据联盟在钓鱼台成立，这个联盟囊括了大量拥有线上线下数据的企业，真正做到数据绝对数量和多方来源的保证，并且不断探索行业数据使用规则，以达成跨行业的数据打通和共享，在此基础上，运用数据进行广告投放或市场策略指导，提高准确性。

立足于为BDU联盟服务的数据交易市场DEP平台正是观察到这一点，希望借助平台涵盖的不同行业和线上线下数据，将不同行业、不同类别的数据重新进行标签整理和清洗，在一定程度上达成标签统一，进而可以根据消费者的属性标签，更好的分析用户在进站前、离站后的线性行为轨迹，不仅可以判断出用户是否对企业和该企业的产品感兴趣，更可以借助数据整理，评估用户的消费潜力，让企业可以通观自身数据库，识别同一用户的不同行为，增加数据维度，进行更加精准的分析，进而提升广告投放、市场策略等的准确率和转化率。

晶赞雷达可以帮助企业精准的找到自己的客户，并且和客户产生互动。根据客户不同的属性标签，实时进行客户行为预判，将人群按照转化意向分类，正确评估客户的获取成本，并相应地做出市场决策。同时，利用跨屏打通的功能，可以分析一个客户在PC端和移动端的行为轨迹，在正确的广告入口做正确的内容推送，达到成本效率最大化。