数据本身在使用过程中会不断的增值，会产生新的数据，所以这些东西就是我们构建生态所需要做的。一方面我们可以提供一些数据，帮助这个DMP平台运转的更好，另外一方面我们也愿意成为他的客户，来使用DMP的平台，来发现我们潜在的客户，这样就会发现这个生态，在逻辑上是一个闭环。但是每一个人的角色在这里面，所起的作用是多样化的。

场景化应用，想在消费者前面

汤奇峰：

其实大家都在想智慧应用的可能性，举个例子，现在飞机晚点很严重，对于OTA来说，飞机晚点的消息一旦得以很好的应用，就可以基于你现在的位置和你延误时间以及到达目的地的时间，进行更多的服务推荐，比如可以推荐住宿、一日游、租车等等服务，这也是智慧应用可以提供的一些想象空间，这也是未来企业使用大数据的可以预见的场景。

今天发布的zampdmp晶赞天机作为受众数据管理平台，具备针对数据的整合、发现等诸多功能，其中一项重要功能就是多场景的数据应用。其中包含基于对受众的画像分析达成的广告精准投放;也可以根据用户在站内的行为进行站内推荐和个性化页面的设置，提升用户体验。并可以在客户未完成订单的情况下，进行后续再营销投放，增强转化率。另一种场景应用是基于用户数据输出，与其他营销系统无缝对接，提供人群决策，实现智能营销。多维度的描述对消费者的信用程度、消费能力、偿还能力、消费需求等信息进行精准画像，为征信服务提供数据支持。这些都是大数据不同场景应用的例子。

沈可：

关于数据的场景化应用这个事情是可实现的，为什么可实现?有几个要件：

第一，必须有三大数据整合起来。我叫做五维的数据：三维的地理空间，加一维时间，再加一维行为。就是在这个时间地点你在干什么，这五维数据整合起来以后，我们具备基础的条件。

第二，我们具备一个实事决策系统。这个实事决策系统，这么多数据拿过来以后，怎么知道这些人聚集在机场是因为天气原因产生的延误，这个东西有一点点像我们的DMP的平台，这个实事决策系统是大数据应用里面比较高阶层的应用，它靠人工智能来判断。

最后一个环节，要把实施决策系统里面可能涉及到的服务和实际的业务整合起来。这个整合起来以后，汇聚到这里，相当于我们做人脑判断一样，决策系统进行部署。但是这个整合的量非常大，最难的地方在于实施决策系统，实施决策系统和实际业务的对接。

五维数据我们现在可以拿到，时空数据加一维行为。上述提到的数据，联通全部可以拿到，上海联通用户一个月被降的问题，到杭州机场他在不停上网查，最近的酒店，最近的租车信息，这些我们都可以查到。但是我们现在缺乏的是什么?我们缺乏实事决策系统来说，我做了这件事情以后，电脑或者系统能不能知道你有这个需求，并且我手里有没有资源。比如我也知道你现在很需要车，联通有没有能力把出租车公司调度过来，我们认为在这个过程中，这个生态链就更长了，需要一个很强大的我们叫做生态链控制方要出现。

尤其是O2O的一些实例，和大数据结合起来，会产生各种类型的数据在场景上的应用，切实的解决客户找店铺和店铺需要客户的问题。

互联网的明天是物联网

严治庆：