id|MarTech月：数据不是营销万金油，千亿级市场背后“人味儿”不可或缺_星芒|于轲|mcn|商业化|ip|作者

8月起，亿欧EqualOcean&北拓资本围绕中国营销技术（MarTech）展开月度“高能分享”系列活动。
据IDC《中国大数据平台市场研究报告-2020》显示，2020 年全球大数据软件市场规模达 4813.6 亿人民币，包括硬软服在内的中国大数据市场规模达677.3亿元，其中软件部分达到92.2亿元，同比增长15.9%。据中国信通院数据显示，2020年，全球数字经济规模达到32.6万亿美元，中国位居世界第二，规模为5.4万亿美元。中国已成为名副其实的数据大国，新冠疫情冲击下，数据经济更是成为经济社会转型的重要选择。
8月25日，在“第三方数据如何赋能以人为本的营销策略”分享上，我们邀请到了MobTech袤博科技合伙人/CMO高晓思、一面数据合伙人王涛、数说故事VP许志华三位嘉宾，围绕外部数据的应用，用户数据资产，全域平台的搭建展开分享与讨论。
以下是嘉宾活动速记精选，经亿欧EqualOcean整理，供大家学习参考。
如何筛选和定义有效的外部数据？许志华：数据应用有一个说法叫以终为始，所以我们从目的，从应用来倒推的话，定义有效的外部数据就变成了筛选哪些是服务于我应用目的和直接需求的数据。
大数据本身比较繁杂，各类数据的可应用程度差异很大，比如人群基础属性就属于富矿基本拿来就能用，比如social listening数据噪音就非常大，我们的能力就是去识别情感，通过文本识别的方法把有用的信息提取出来，ETL的过程会相对复杂。所以有效的外部数据也不是简单的裸数据，而是经过定义的相对标准可靠的数据。
王涛：消费者留下的数字化痕迹其实很多，但真正对品牌特定问题有最直接价值的数据，还是来自于跟消费者之间最相关接触的场景。比如消费者在电商上买完产品后写的评论留言，是完全针对产品所表达出的态度，基于这套评论，我们可以通过定制的知识图谱，去解读消费者的评论，并在每一个维度里再进行更细颗粒度的解读。拿到这些数据之后，一方面我们可以判断出大家聊的最多的是哪些维度，另一方面可以知道顾客的态度是否满意。这样，不仅可以更有针对性地提升消费者最关心的维度，更重要的是可以横向跟同一品类中其他竞品用同一套指标体系进行对比，得出更合理的Benchmark，有利于我们明确自己产品以及竞品的强弱，更加有的放矢。
在社媒场景中比如小红书这类偏向于种草的分享平台，大家更关心这些产品和品牌与平台上所描绘的种种生活有什么关系。再比如买车会去看汽车的垂直论坛，看娱乐会在抖音等等，不同的APP就是在不同的场景下，服务不同的人群解决不同的问题。
大数据信息很杂，我们现在面临的问题不光是有大量文本要处理，还要开发把视频转成文字，再做自然语言处理的技术，因为视频占比越来越高。所以视频内容的识别也要叠加在数据处理中，才能综合的知道消费者在接收文本、视频、音频信息的时候，到底是什么态度。
高晓思：企业在数字化底层建设的过程中，有些数据在意的是覆盖率和准确度，有些应用层的场景在意标签的定向和精准度，所以不同的企业遇到的问题是不一样的。首先企业经营者要明确，企业发展到了哪一步，在这个阶段下对于数字化的定义和需求是什么，是需要在底层树上搭建，还是需要贴近使用场景去设计？
我们现在提到的大部分外部数据都是指数据融合，在整体数据的构成逻辑里面，三方数据的融合有一个大前提就是数据的安全性和交互的合规性。近些年国家在个人信息安全和数据安全合规方面有一些法律法规的界定，这对大数据行业来说是利好的现象。在政策合规的前提下，我们做外部数据运营有法可依，企业主最先需要判断的就是数据源是否合理合法，外部数据和数据交互的链路是否合规。