大数据时代下的个性化推荐与DMP发展概览
在现今这个大数据时代，商业变革已逐渐被我们所感知。无论是新注册用户还是老用户，在登录电商平台或打开其APP时，所接收到的信息都是经过个性化处理的。从电商网站的信息展示到互联网广告的投放，再到收到的优惠券，无一不体现出个性化的特点。
这一系列个性化背后的驱动力，就是不断进步的个性化引擎，其核心技术便是数据管理平台（DMP）。因为个性化推荐的“比较优势”主要体现在数据上，而非算法和技术。DMP作为利用大数据技术从海量数据中提炼有价值信息的关键设施，其在商业领域的重要性日益凸显。
DMP的概念在互联网广告界得到了广泛应用。DMP通过JS插码和Cookie技术获取了大量的用户访问信息，并将其转化为用户关注和购买标签，为实时竞价广告（RTB）提供了重要数据支持。
DMP的发展也推动了广告的程序化投放向RTB的演变。据艾瑞咨询的报告显示，到2013年，RTB展示广告已占数字展示广告的相当一部分比例。与此TURN、bluekai、品友、易传媒等公司都是DMP领域的佼佼者。随着APP成为主流流量来源，原先依赖JS和Cookie的DMP模式需要调整以适应新的环境。
个性化推荐涉及到三个关键问题：依据什么样的数据、在什么场景下、给访问者推荐什么东西。DMP正是提供这些决策依据的关键所在。对于DMP来说，如何高效地收集、处理数据以及如何建立ID体系使得数据和使用方能够对应起来，是两个核心问题。在互联网广告中，这两个问题主要对应于浏览记录和Cookie ID的获取和管理。
在大数据时代，任何拥有数据的企业或实体都可以借助DMP的模式将数据转化为决策依据，进而实现数据的货币化。这种方式既可自动化执行，又能有效评估数据的作用，是目前最可靠的数据变现方式。
以百分点为例，其从电商网站、社交媒体等多渠道收集数据，形成用户标签，并通过DMP的形式提供给电商或其他有需求的企业进行个性化推荐。又如TalkingData的Mobile DMP，利用其在全球范围内的APP中收集的数据以及与第三方合作的数据来分析用户行为、兴趣和爱好，为APP开发者提供API形式的个性化推荐服务。
在互联网巨头中，如腾讯、阿里巴巴和百度等公司都具备做DMP的实力。他们利用自身庞大的用户基础和数据分析能力为其他企业和应用提供个性化的推荐服务。与此随着技术的进步和市场竞争的加剧，如终端厂家和运营商等非传统IT企业也开始涉足DMP领域。他们凭借其独特的优势和数据收集能力，正逐渐成为DMP市场上的重要力量。