单是大数据就能跟上广告技术的步伐吗

广告技术是独特的，有自己独特的要求和限制。数字广告正越来越多地通过程序化的方式进行交易，这就要求技术不仅能够适应极端的数据量，而且能够以实时数字业务的速度处理数据。问题是，仅凭“大数据”就能满足广告技术行业的所有需求吗？
数字广告的圣杯是在正确的时间和地点，通过正确的信息到达正确的消费者。跟踪营销预算的投资回报和正确的归因也很重要。挑战在于找到合适的技术来挖掘数据，并将其有效地处理成可出售的资产;正是提炼过程使原始数据变得有价值。在构建平台时，我们定义了三个必须执行的区域：
1、数据量
2、即时决策
3、可控成本

数据量
在广告技术领域，成功的客户参与需要对大量复杂数据进行闪电般的查询。我们必须能够容纳更大的数据集，并向最大的客户交付更复杂的交易和服务。部署必须足够灵活，以提供成本效益高、易于使用的服务。我们希望通过流式数据分析和精简的机器学习，让我们的客户能够以无与伦比的速度将大量复杂数据转化为数字洞察力。为了实现这一目标，我们将大数据平台扩展为以加速并行计算为核心的新技术。Kinetica是一个图形处理单元（GPU）驱动的数据库，提供高速数据处理能力，PubMatic可以授权给我们的客户实时汇报和一个复杂的广告节奏引擎。

单是大数据就能跟上广告技术的步伐吗
广告是互联网的命脉，数字广告越来越多地通过程序进行在线交易，eMarketer估计今年80%以上的数字显示广告将通过程序购买。程序化的广告购买和销售使用实时竞价来匹配营销人员，营销人员正试图通过桌面、移动设备和超高端设备接触消费者，而出版商和媒体公司则通过内容吸引人们。数字广告需求方平台（DSPs）、卖方平台（SSPs）、集中式数据管理平台（DMPs）和交易所正在处理大量实时数据，这些数据需要快速分析才能使广告有效。在PubMatic中，我们需要能够在几毫秒内扫描大量复杂的流数据，以便以惊人的速度和我们的签名精度创建、定位和投放广告。在技术方面，我们依靠Kinetica的GPU引擎的速度和并行处理能力来完成这项工作。由gpu驱动的人工智能可以通过在短时间内发现模式和发现隐藏的洞察力来优化拍卖。通过运行广告决策算法，我们更容易瞄准正确的受众，并显示最有可能吸引他们的广告。

可控成本
程序化交易的规模相当大，PubMatic每天生成超过400兆兆字节的未压缩数据，每月处理超过10万亿的广告商投标。然而，与其他行业相比，每笔交易的价值相对较低。因此，每笔交易的成本必须低于许多其他行业;这意味着基础设施的足迹必须更小。广告技术行业在定义下一代数据平台方面处于领先地位，该平台能够以更低的每字节需求成本处理大量数据集。我们相信采用我们的技术标准只会对每个人的底线产生积极的影响。
成功的关键是找到解决问题的正确方法。数字广告是在极端数据领域运作的，在极端数据领域，一切都与数量、速度和成本有关。数据量的增加是不可预测的，但成本是不可预测的。虽然人们很容易沉迷于熟悉的技术，但仅凭大数据还不足以跟上广告技术的步伐。