行為數據交易三定律

數據交易有什么特點呢？劉鵬談了自己對于數據交易的認識，并總結為以下三定律：

l 第一定律，數據只能交易，不能交換或者共享；

數據共享的事件似乎正在發生，各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。但事實上，結果只有兩種：一種是在線上系統進行大規模數據 共享交換的案例，這種只存在于有投資關系（即母公司和子公司控股關系）以后才會發生的數據交換，定價或者交易實際上發生在更高的資本之間。另一種，很多人 的交換或者共享，這種的結果往往不會有下文，大家只是相互測一下數據對于雙方是否有用，測完就結束了。其實，數據在互聯網市場上變現很容易，這也是擁有大 量數據的巨頭公司不會共享數據的原因。即便百度這種大公司拿出一些數據進行共享，也只是短時的貼補，主要用于刺激市場的流動性，但這短期是可行的，長期很 難形成規模。數據具有變現的價值，所以真正的共享是不存在的。唯一可共享的是政府數據，因為政府沒有盈利的需求，但如果無邊界的共享，也會成為一種災難，所以政府數據的共享可描述成一種政府的轉移支付。

l 第二定律，只有按效果而非購買量付費，才有足夠的需求。

廣告的程序化交易過程中，ADX在每一次impression（印象，放置廣告圖像的網頁每一次顯示，就是一次印象）都會向DSP發一次請求，所以每一個impression都會做廣告交易。對方想要什么數據你就給他什么數據。結算不根據數據結算，你給了對方一百萬個標簽，他就給你標簽的錢，而是根據最后贏得的廣告展示量（即數據最后實際產生的效果）付費。

廣告市場這樣做交易，規模才可以做得更大，因為它解決了購買部分數據和按照效果購買數據的問題。如果整體購買數據，數據交易市場會做不起來。互聯網所有的 產品，不管是廣告，還是將來的數據，一定是靠長尾的客戶，靠頭部的客戶。現今的解決方案只適合廣告產業，其他的場景怎樣部分交易，怎樣按效果交易，需要結 合每一個場景討論，全量交易沒有前景。

現今的數據交易所還很初級，它還未發現數據交易中購買需求方的問題。數據需求方要買一部分數據，如果給他全量數據，不僅大量數據用不上，還會給對方造成成本的增加。但在廣告交易里，這個問題已經獲得解決。

l 第三定律，數據交易跟流量交易本質的不同在于，同一數據被越多的人使用價值越低。從流量看，一個廣告位投一次展示，只能是一個人在用，而從數據看，知道這個人是男性，并告訴十個人，它的價值就自然地下降。

給數據定價是數據交易里面最困難的一步。互聯網的廣告和傳統廣告不同，互聯網是通過拍賣的方式競價，定價權掌握在需求方，廣告主給要買的流量定價。廣告對于不同的廣告主，其價值不同，對甲方廣告主可能值1塊，但對乙方廣告主可能值2塊，這時廣告定價1塊或2塊都不合適，而競價可以解決資源的分配。數據最終也會走向競價的模式，但數據的交易和流量的交易卻有本質的差別，流量交易的量會受到限制，即一次就是一次，不可能兩個同時投放。而數據的一個標簽可以給十個人，現在的數字交易是不限量的，會發生數據的價格向流量價格的轉移。

現在的數據交易市場存在一個很大的問題，即數據本身的交易量很大，但價格偏低。這是由于沒有限制數據供給量，使得競價環境不能形成，因此抬高了流量價格， 低估了數據價格。但這個問題并不好解決，因為它會對前面的交易過程有深層次的影響和變化。只有把限量供應和競價的問題解決掉，數據才能真正的合理定價。

未來的大數據行業，需要徹底解決數據交易的問題，數據交易市場才能爆發成長，因為一個沒有交易的商品，很難獲得大規模發展。

大數據隱私問題

關于隱私，你肯定不希望自己的個人數據泄露給不相關的人。歐盟負責隱私保護條例制定委員會——A29協會，對于隱私給出了一些基本的原則，這些原則也是現在歐美互聯網公司的共識。基本原則包括：

• PII（Personal Identifiable Information）不能使用，如家庭地址、電話、名字等信息。PII嚴格禁止使用，也不能變成標簽。
• 用戶可以要求系統停止記錄和使用自己的行為數據。
• 不能長期保存和使用用戶的行為數據。以一年半為周期，數據超過一年半，備份也不允許，因為備份很可能會泄露出去。

實際碰到的隱私問題會更嚴重，比如朝陽區某個人xx歲，在xxx公司上班，如果對這個人較熟悉，對他有一定背景信息的了解，如果沒有對這個人做任何的PII，就非常容易根據信息把他定位出來，如果表格上面有這個人的月薪，該信息就泄露了。

互聯網大數據真正嚴重的問題，其一是稀疏行為數據的新挑戰。這里分享一個故事，Netflix曾經有一個100萬美金的推薦大賽，給的是每個人的觀影記錄，讓大家給新的影片打分，并預測新影片是否會受歡迎。有個人參加了這個比賽，他看到了一條記錄，關于ABC影片的觀影時間和評價，立刻反應出該記錄是由自己同事產生，同時，他發現除了這些觀影記錄之外，記錄里還有很多關于同性戀的電影。但該同事并不想讓別人知道自己在看同性戀相關的影片，當這位同事知道Netflix公司泄露了自己的隱私后，將Netflix告上了法庭。

因此，隱私的問題并不是指有人把用戶的信息賣出，而是指熟人之間的隱私，即甲對乙有一定背景信息的了解，同時甲正在不計成本地了解乙的隱私。

隱私是大數據頭上的達摩克里斯之劍，只是現在還未到爆發之時，大家也沒有技術手段去規避這種問題。很多科學家和數學家現在都在研究，怎樣在一個個性化的 系統里和數據交易里降低風險，但至今還沒有找到答案。但隨著大數據產業的發展，我們有理由相信，數據交易里未解決的定價和隱私問題，終有一天會得到很好的 解答。