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罗伯特·墨菲提出：经济学可以被定义为关于交换的研究。所有关于交换的例子中，都贯穿着稀缺这一共同主题。稀缺：资源是有限的，欲望是无穷的。所以稀缺是普遍存在的。 所以经济问题的源头在于稀缺。经济学的基础因而既不是理性也不是自私，而是稀缺!
在海量的业务和行为数据中淘出有价值的数据资产，用于具体的业务场景，本身就是非常稀缺的资产。而对于这些数据资产的收集、管理、应用与交易在2017年也出现了营销级Saas化的大趋势，尤其和广告系统的产品结合，用于精准营销。
狭义的广告DMP，主要是接受数据拥有者(可能是广告主、也可能不是)的委托，按照其需求进行数据加工，并将加工结果用于指导运营优化、广告投放等任务。其商业模式上做的关键，是“来料按需加工”，收取加工费用。
在非专业人看来，中国很多做大数据的公司，追求的是什么?追求的就是Data，追求的就是数量。
有一天有一个哥们把一个朋友介绍到我们公司来了，他说你们不是做大数据的吗?我们这儿有很多数据你买不买?我说啥数据?这个哥们从包里整出一个硬盘说，“80G，卖给你”。我觉得很好笑，大数据追求的不是数据的数量，追求的是数据的实时性，数据的维度、丰富度和特点。所以我们做大数据的时候，很多企业走了个误区就是像这个图显示的一样，追求的是多，但没有抓住大数据的内涵，这是个误区。
第二个，我们做大数据的时候需要对数据做处理和加工，分门别类的找出它每一个属性，你这个属性的实体代表什么，后面的属性是什么，你都要去做一些处理，而不是说数据就放在硬盘里面而已。这些数据的加工和处理意味着什么?意味着你对它背后所代表的数据属性的理解和洞察，对于数据算法能力的了解，如果没有的话，这些数据也仅仅是数据，它上升不到Information的阶段。
第三个，我跟很多人聊他们用DMP做什么，他们用DMP仅仅做数据的收集和统计，变成了KPI系统，每天看的是新增、留存、、渠道和数据，其他都不看了。我说各位老大，DMP不是一个KPI报表，系统里有自定义事件，有漏斗模型，有AARRR模型，有渠道质量评估，有各种能帮你降低成本的东西，能形成一套知识方法论帮助你，你为什么只看数字这一点?只看表面浮华的，夸张的数字，仅此而已。那你可以想象他对这个产品的运营粗略到什么程度，如果一个企业老板这样运营和看自己的数据，那你能想象这个运营团队是怎么样使用他的数据，不可能做得很深!
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