【大数据技术分享 AdMaster在大数据商业化上的实践】
AdMaster是一家专注于大数据分析的公司，其在大数据商业化领域的实践涉及多个方面，包括数据收集、处理、分析和应用。在本分享中，我们将深入探讨AdMaster如何利用混合异构数据平台实现大数据的商业价值。
1. **AdMaster混合异构数据介绍**
AdMaster的数据来源广泛，涵盖了搜索引擎、展示广告、社交媒体、品牌官网、电子商务、品牌调研和视频广告等多个领域。这些数据类型多样，包括广告曝光数据、网站数据、调研数据、电商数据、社会化数据、物流数据、门店数据、渠道数据以及广告点击数据等。通过整合这些异构数据，AdMaster能够提供全面的市场洞察和消费者行为分析。
2. **AdMaster混合异构数据平台架构**
平台基于先进的技术构建，包括MapReduce分布式计算、Storm实时处理、Open API数据采集和Crawler。文本分类、聚类和情感分析等数据挖掘技术用于深化数据理解。前端应用服务、Data API和Text Analysis API提供API服务，支持Spark进行数据可视化。同时，HDFS用于离线计算，HBase和MongoDB等存储系统用于在线计算和流式计算，如Storm和Spark。此外，YARN资源管理系统协调计算任务，而Mahout等机器学习库则用于模式识别和预测。
3. **AdMaster数据管理平台（DMP）**
AdMaster的数据管理平台（DMP）致力于实现多源数据融合，例如AdMaster Passport ID、广告主ID、官网登录ID等。通过匿名ID Mapping，该平台能将不同来源的数据进行有效链接，例如广告监测数据与社交媒体数据的打通，以及官网数据与CRM系统的对接。DMP的核心功能包括人群管理，通过标签化、标准化和多维细分，构建精准的人群画像，并通过Lookalike方法扩展目标受众。
4. **数据采集与处理**
AdMaster的数据采集涉及网络爬虫服务和API接口，确保实时获取互联网上的信息。例如，通过对Linux系统参数的监控（如tcp_mem、tcp_max_orphans等），优化系统性能，提升数据处理效率。在离线数据分析中，使用Pig和Hadoop MapReduce进行大规模数据处理，Storm用于实时计算，而Spark则兼顾离线和在线计算需求，以实现快速响应。
5. **数据分析应用**
在线数据分析中，AdMaster依赖MySQL、MongoDB、HBase等数据库进行数据存储，通过Kafka、Tail、Storm和Rsync等工具处理实时流数据。利用NLP（自然语言处理）技术和机器学习建模，进行语义分析、情感分析、标签分类和行为模型的构建。这些分析结果被应用于Social CRM、数据中心分析报告、点击数据跟踪系统以及其他核心应用模块。
6. **行业标准与合作**
AdMaster还积极参与行业标准的制定，如MMA中国无线营销联盟的标准介绍，推动大数据在广告行业的规范化应用。
7. **人群细分与营销策略**
AdMaster构建了四层标签体系，包括基础属性、行业分类、用户行为和购买倾向，形成超过13000个行业标签。通过机器学习模型，AdMaster可以自动生成5000+人群矩阵，进行自动聚类和类别扩充。这种精细化的标签系统使得广告商能更精准地定位和影响目标受众，提升营销效果。
AdMaster的大数据商业化实践展示了如何通过集成各种数据源，构建高效的数据处理和分析平台，实现数据驱动的智能决策和营销策略。通过持续的技术创新和深度的数据洞察，AdMaster为行业提供了宝贵的案例和经验。
