再次“邂逅“程华奕，是在亚马逊云科技智能湖仓发布会媒体专访上。而他的身份，已经是驰骛科技CEO，公司专注于消费者数据资产化，提供营销云平台产品和服务。

很多媒体同行都在追问程华奕在阿里的经历，但他更“华丽”的职业身份其实是广告网络平台四巨头之一易传媒的CTO。阿里的短暂经历仅仅是业界并购交易约定俗成的方式，事实上，就专业性而言，程华奕在营销技术领域的影响力远大于阿里的这一短暂时期的背景。

在易传媒并入阿里之后，程华奕实现了财务自由。他敏锐地发现，在人口红利和互联网流量红利锐减的时候，企业在进行数据化、私域化和直销化转型，这正好促进了Martech产品的市场发展。他将自己未来的方向定为围绕品牌企业提供相应的产品和服务上。在接受媒体采访时他表示，“这件事对于市场和行业都有价值，易传媒后期也在往这个方向发展转变，只不过易传媒还没有转型完就被收购了，所以我想把这个事情接着做下去。”基于此，2016年程华奕创办了驰骛科技。

毕业于清华大学计算机科技专业，并获得美国佐治亚理工学院计算机科学硕士学位的程华奕，在加盟易传媒与闫方军搭班之前，曾在eBay和PayPal担任首席工程师，参与制定有关技术的愿景和战略，“work in the future, think in the future“的思维习惯是他必须具备的职业素养。

此后几年，程序化广告领域RTB、DSP风起云涌。最终易传媒与阿里结缘。

程华奕进入CDP领域，一点不让人意外。作为国内既懂技术又懂营销的专家，程华奕在营销技术领域的游刃有余和前瞻思考，很被资本看好。

浸润营销技术领域多年。程华奕认为，数字化趋势下，营销已经是数据驱动而不是创意驱动或者是流程驱动。并且要真正以消费者为中心，围绕消费者获取和触达，强化个性化运营能力。

针对这些趋势和痛点，程华奕的解决方案是基于亚马逊云科技产品打造了底层的数据平台。包含数据引擎，BI引擎、AI引擎、算法引擎等。中层以消费者为中心的CDP数据分析、CRM客户管理以解决用户的生命周期里如何跟踪和触达。而上层则营销自动化，解决不同人、场景、时间的个性化运营。

程华奕认为未来消费品、消费服务企业可能在十年内的趋势是数据化、私域化、直销化。“我需要拥有消费者，需要拥有他们的流量，需要作为他们的入口，需要作为他们消费的出口，这样才能真正地去数据驱动，真正地去个性化触达，否则的话我都不能掌握他们，怎么对他们去做营销。“

驰骛科技自2016年创立开始，就与亚马逊云科技深度合作。谈及与亚马逊云科技合作带来的价值，程华奕表示，第一是亚马逊云科技“智能湖仓”架构帮助客户快速安全实现数据资产化。第二是高性能高性价比对数据计算、分析，帮客户找到解决方案。第三是高性能业务场景的快速创新。“通过跟亚马逊云科技的合作，利用高性能、高敏捷的弹性结构，按需调用，我们能灵活响应消费者更大的需求的响应，开箱即用, 我们可以做机器学习, 个性化推荐，把企业的需求变成产品化，实现快速的创新。“

当前CDP行业正处于鱼龙混杂的野蛮发展时期。程华奕认为CDP行业门槛一方面是对数据的理解，数据处理能力至关重要，如果数据平台不稳固，真正搭CDP会非常困难。另一方面是对营销环境的理解。“CDP本质上是要最终被使用的，而不是只把数据堆起来作为一个消费者的数据中台，光放在那里也没用。跨营销整个链路的应用场景，包括媒体场景，自有阵地的场景，CRM场景或者是导购的场景。从媒体到销售这么长的链路，需要至少对某些部分是深入理解的，真正能产品化的。“

BlueVenn调查了美国和英国营销人员如何利用数据、未来趋势和消费者的想法，并组成了“2017年Data Deadlock”报告。

报告发现，虽然可用数据越来越多，但是，营销人员仍然没有针对消费者提供有效的广告内容。

同时，BlueVenn发现，虽然营销人员没能有效利用数据，消费者对有针对性的内容和广告却越来越开放。

网络购物时，近半数消费者希望电子商务网站能够根据自己的口味和兴趣重新组织商品（46%）。

目前，营销人员没能提供有针对性的内容，主要是由于对复杂工具投资不足。87%的营销人员表示，除非使用正确的工具，否则不可能有效地分析消费者数据。

营销人员在有效利用数据方面仍然存在问题，很多营销技术提供商忽略了基础数据，并将数据管理的工作留给了其他人。因此，客户数据平台成为一项令人兴奋的新兴技术。

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在互联网时代，该机构拥有了调查职能。PLC知识产权部门的律师Jennifer Woods提到：“联邦贸易委员会法第五节给予了FTC权利来调查那些“商业活动中的不公平和欺诈行为”，FTC也已经越来越多地将这些权利用在隐私及数据安全内容上，并开始调查各种各样的“不公平”或“欺骗性”行为。”

通过这些调查，FTC成员在如何在不断变化的数字环境中保护消费者上形成了一些有趣的见解及独特的视角。为了分享这些知识，FTC发表了从安全开始，业务指南：FTC案例中得到的经验教训(PDF)。

该指南的介绍解释说，这些“经验教训”是来自FTC调查的50个执法行动案例的结果。该指南介绍说：“这些解决方案及案例细节仅仅适用于这些公司。但这些案例中涉及的失误可以帮助企业改善其做法。”

1：从安全开始

这听起来很简单，但并非所有的企业都意识到安全应该是首要考虑的东西。指南建议：“将安全当作企业每个部门(人力，销售，财务，信息技术等等)决策的考虑因素。”

例如，没有特别的原因就收集和保存信息不再是一个稳健的经营策略。这份指南举了RockYou的案例为例子。该公司出于某种原因收集了用户的电子邮件地址以及密码。

2：控制敏感数据的访问权限

如果企业有正当的理由有保留敏感数据，指南建议企业采取一些合理措施来保证数据的安全。如果员工工作中不涉及机密信息，那么企业也没必要让这些员工访问这些数据。管理访问权限的设置也是如此。

FTC用Twitter的案例来说明了这一点。FTC指控该公司将Twitter系统(包含会员账户)的管理控制权授予了几乎每名员工。指控称，这种类型的访问会增加数据泄露的风险。

3：要求使用密码及身份认证

如果企业存储了敏感信息，那么企业需要部署一个强大的身份认证策略及密码验证以确保仅有授权用户才能连接数据。负责人应该坚持使用复杂，独一无二的密码，确保密码安全存储并防范暴力攻击。

还是Twitter的案例，FTC调查发现Twitter允许员工使用常见的词汇作为管理密码。调查还发现，很多不同的账户可以使用相同的密码访问。FTC称：“宽松的做法让Twitter系统很容易被那些使用密码猜测工具的黑客侵入，或被窃取员工设备的人用同样的密码登录。”

4：加密存储敏感数据并在传输过程中进行保护

对于那些存储敏感数据是业务需要的企业。该指南提供了一些建议。

存储及传输过程中，使用强大的加密算法来保证机密数据安全

专家们以及开发出适用于您的业务的加密标准—-使用它

适当的安装和配置很有必要

该指南也给出了加密措施应用不恰当的案例。Fandango及Credit Karma在移动应用中使用SSL加密。没有部署其他安全补偿措施的话，SSL证书验证可以被关闭。指南解释说：“这使得应用程序容易受到中间人攻击，这会让黑客给对这些应用传输的敏感数据进行解密。”

5：分段网络并监控进出网络的人员

通过防火墙将敏感数据隔离在一个受限接入的网络段，这也是企业需要思考的一些问题。

该指南还强调入侵检测系统(IDS)的需求，指南举了一个CardSystems的案例。没有使用IDS，该公司无法发觉黑客侵入公司网络，收集敏感数据并每四天将数据发送到远程位置。

6：保护网络远程访问

很多著名的数据泄露事件都是从远程访问开始的。回顾这些案例，研究人员发现，企业应重点关注两个因素：确保终端安全及限制远程访问的可用性。

该指南谈到对Dave & Buster的调查时称：“FTC指控该公司未能限制第三方访问其网络。通过利用第三方公司系统的安全漏洞，入侵者多次连接网络并截获私人信息。”

7：开发新产品时，应用完善的安全实践

这条经验教训是针对软件开发者的。通过系列调查案例，该指南明确指出了企业需要做的东西：

培训工程师代码安全相关知识

遵循针对安全性的平台指南

核实隐私及安全功能是否有用

测试已知的软件漏洞

最后一条似乎是显而易见的，但事实并非如此。FTC调查发现了十几个企业没有测试软件产品漏洞的案例，包括流行的SQL注入攻击。

8：确保服务提供商采取了合理的安全措施

谈到服务提供商时经常充满着很多假定条件。指南写到：“采取合理的步骤选择那些采用合理安全措施的服务提供商并监控它们有无满足企业要求。”

FTC在Upromise的案例上直接说到了这一点。Upromise雇佣了一个服务提供商开发浏览器工具栏。该软件理应在发送数据之前删除敏感数据。但实际上该服务提供商并没有这么做。指南并没有说敏感数据泄漏引起了什么问题。但如果引起了问题，Upromise就必须负起责任。

9：建立流程以保证安全，防止泄漏

流程看起来似乎并不重要，但如果有任何法律问题的话，有无适当的流程会对法庭审判产生大影响。FTC指南作者还建议：“确保软件及网络的安全并非一个一劳永逸的交易。这需要企业建立一个不断更新的流程并时刻保持警惕。”

10：确保纸，物理介质以及设备的安全

企业往往会专注数字安全而忘掉老式的纸质产品的安全。根据FTC的控诉：Rite Aid及CVS Caremark将敏感个人信息(如处方)丢到垃圾箱里。

来源：企业网D1Net

本文作者 Timothy Howes 是 ClearStory Data 首席科技官，引领 ClearStory 公司基于 Spark 的数据分析平台创新工作。

Apache Spark 在数据方面的贡献，是类似从拨号互联网到宽带之间的伟大跨越。

这种革命并不仅仅是关于应用启动速度加快，而更是消费者可能之前从来没有想象到的新型的应用程序，过去的管道太窄了，而且速率太慢，不足以支撑这些应用。

试着想一想实时的通讯，流式的媒体音乐或视频，多人游戏，以及其他要大量消耗带宽的应用。当问题变成将数据运送到需要的商人手里的时候，Spark 为我们带来了信息流通领域量子式的飞跃。

这个世界上有 90%的数据，都是在最近几年才创造出来的，所以数据创造方面的步伐只会加快而从不会减慢。毫无疑问，在数据历史上，经销商和顾客们都到达了一个关键时刻。

随着企业将他们的应用，以及其中附带的数据转移到云端，传统的企业数据分销商正面临着消失在尘埃当中的危险。就算他们不会彻底消亡，也只能变得苟延残喘。但是如果恐龙的兴衰教会了我们任何事情的话，那就是：一种物种的灭绝就是另外一种物种的发展时机。因此，请迎接云计算巨人的到来。

像是亚马逊，谷歌，微软和 IBM 这样的巨人，都渴望拥有云计算环境。企业可以在这个环境当中运营他们自己的应用，更重要的是，消费者们也会把数据存储在这里。这个链接就是关键，数据提供一种粘性，但是它跟随的是应用。接着，谁拥有云，谁就终将拥有消费者和他们的数据。

那么，Apache Spark ——这个由 IBM 这些公司大量应用，有可能会是接下来 10 年当中最重要的开源项目，将会为此有什么贡献呢？

就像在互联网带宽方面的量子式飞跃一样，有很多人认为 Spark 的实时处理性能，将会引燃与数据工作的新方式，提供持续刷新的数据，允许员工，合作伙伴和消费者参与其中。这更像是消费者们转向他们的电视或者其他媒体。

今天的移动设备是易于使用的，而且足够快，以至于可以交互进行工作。商业用户可以自行驾驭数据分析系统，寻求在他们的经营过程当中到底发生了什么的答案。端对端的数据流可以搬运数据，通过标准化规定数据的质量，以及通过观察生产全过程，让人们做出由数据驱动的更有自信的决策。

有一些云计算巨头将这种 Spark 相关的加速服务和一些公司的大量数据存储紧密联系，并且托管一些新的数据频道——他们将此看作保证客户品牌忠诚度的一种好方法，也定义了我们未来的工作手段。新的通过数据流来进行分享与合作的方式，将会是新企业的支柱。每一天，商业用户都可以处于信息的接收端，快速和轻松的进行意见整合，就像他们现在在宽带网络应用当中所做的那样。

就像有线电视和之前的那些工具一样，数据的质量——从数据制造系统到数据分发应用——会帮助我们将工作地点差异化。本质上说，高保真的数据将会区分服务之间的优劣：各种服务的加载速度，带给用户的商业利益，以及数据的可信度都会有区别。根据这些区别，商业用户们可以有更多自信采取行动。

为了创造企业对优质数据服务的依赖性，数据相关服务需要快速启动，其信息需要对每个人而言都方便获取。我们需要进一步解释 IBM“全面投入 Apache Spark”的承诺，而且需要弄明白为什么亚马逊、谷歌和微软这样的大品牌都在做同样的事情。他们让我们看到数据应用历史上的一个关键时刻，这将改变行业游戏规则，影响人们和数据共存的生活方式。

via：Cloud Giants And The War For Customer Data

         资深科技评论家德拉尼(JOHN DELANEY)在MarketWatch撰文指出，社交媒体、移动、佩戴科技、物联网、云计算，以及大数据等创新，其实很大程度上都反映了企业永不满足的收集、存储和开发越来越多的消费者数据的努力，归根结底都是为了卖出更多商品。

以下即德拉尼的评论文章全文：

作为一位科技法律博客作者，我一直在密切关注着信息技术的各种新发展。那么，今天IT领域，最炙手可热的都是什么呢？我们可以列一份简短的清单：社交媒体、移动、佩戴科技、物联网、云计算，以及大数据。

应该没有什么遗漏了吧？那么，接下来的问题是，从社交媒体到物联网，或者从佩戴科技到云计算，这些主题之间可有什么必然的密切关联？

我有一种理论：所有这一切其实都反映了企业永不满足的收集、存储和开发越来越多的消费者数据的努力。简而言之，所有这一切科技，归根结底都是旨在卖给我们更多商品。

脑子里有了这样一个整体性的概念，我们就会发现，这些看似彼此相对独立的技术其实是互相补充的，甚至互相配合的。它们所面对的挑战和风险也由此清晰起来。

数据收集

让我们先从消费者数据收集说起。当我们使用互联网的时候，营销人员也在追踪我们的活动；我们线上行为产生的数据被收集起来，用于向我们投放定向广告，后者较之普通广告，与我们关联更加密切。

如果我们浏览过电影网站，那么我们看到新片广告的可能性就会大增。如果我们看过美食博客，我们就可能会看到炊具广告。

是不是忽然有点害怕？这种感觉很正常。可是，如果没有这种追踪和定向，许多为我们提供免费线上内容和服务的网站就可能无法生存。许多人都相信，要让我们的互联网生态系统生存发展，这样的工具是必不可少的。(尽管据报道，谷歌正在进行一种为用户提供付费的无广告上网服务的实验。)

过去，营销者对我们的追踪受到各种严格的限制，那时候，我们还可以选择是否递交姓名、电子邮箱和家庭地址，也享有相当的保护。可是现在，社交媒体时代，我们都在例行公事地递交大量个人信息：工作、爱好、技能、喜欢的音乐和明星、关注的有影响力的人，甚至“感情状态”。结果就是，成功的社交媒体公司都建立起了关于我们的巨大数据库，比如Facebook，他们掌握了近14亿人的信息。

还有，就在不久前，我们还一般只能在家中或者办公室上网冲浪，这就使得我们的线上生活受到了物理位置的限制。现在，我们无论在何时何地都可以上网，而且移动设备还可以随时精准地确定我们的位置，哪怕在我们没有上网的时刻。营销者可以追踪着我们每天上班下班的脚步，完全可以在我们恰好经过某家服装店或者餐厅的时候为我们提供打折优惠的消息。

从营销者的立场看去，社交媒体和移动的关键就在于扩展数据库，让他们可以收集到数量更多，种类更多样的消费者数据。感谢各种移动app，追踪和定位再不需要在界面上弹出，而且哪怕我们没有连接互联网时也可以进行。

至于佩戴科技，就像手机一样，佩戴设备可以在我们不使用传统电脑，甚至在没有连接网络时让追踪和定位成为可能。这些设备还可以收集到一些手机收集不到的信息，比如我们的心跳或者体温，比如我们上周的睡眠情况。

其实，物联网尤其会让营销者振奋，因为这增大了他们追踪消费者的可能性，哪怕他们并不在自己的电脑或者移动设备旁边。

想象一下，你的“智能”冰箱不但会发现你的牛奶存量不足，而且在你打算购买牛奶时会通知你，家门口的超市正在进行15%的打折。或者是，你的洗衣机根据数字监控，向你推荐一款新的洗衣液。

另外一种热门新技术商用无人机，在这个方面其实也大有可为。尽管大家现在关注无人机，主要是因为它们可以很方便地递送包裹，但是它们在消费者门外或者窗前的时候，同样可以收集信息。

数据存储

在社交媒体、移动设备、佩戴设备、物联网设备和无人机等等都在以史无前例的规模搜集信息的时候，得来的数据当然必须有个地方存放。这就轮到云登场了。所有这些设备其实都高度依赖云系统的强大储存能力，不管采取任何其他形式，都不可能这么省钱。(值得一提的是，2013年的一次研究发现，世界上90%的数据，都是在之前两年当中收集的。)

数据开发

当所有这些信息都被收集起来，并且存储到了云端，那么接下来呢？

大数据将进入我们的视野。大数据为企业提供了强大的分析工具，可以对庞大到不可思议的数据库进行细致研究，直至字节的层面。

比如说，你上传了一张照片到Instagram，现在别人就可以分析照片来寻找营销机会。或许，在照片当中，你拿着一袋薯片，那么，根据大数据分析，薯片的生产商在下一波广告宣传攻势中可能就会锁定你。当然，另外一家薯片公司也可能会试图让你改投他们的品牌。当然，一切绝不会到此为止。照片中，你穿着什么牌子的T恤衫？又穿着什么牌子的牛仔裤？

同样，佩戴设备搜集来的信息，经过大数据工具的处理，也会为营销者打开新的机会之门。医疗行业肯定会对你的脉搏数据感兴趣。你的慢跑锻炼习惯则会引来运动服和运动鞋公司的关注。

不过，真正的主矿脉还不在这里。具体说来，最大的财富是来自下一代物联网“智能”设备，它们遍布你的家中：温度调节器、炉灶、冰箱、咖啡机、烤箱、洗衣机/干衣机、加湿器、闹钟，等等。有史以来第一次，营销者将可以得到以前被认为是私密的，所有你的即时信息。

数据超载

总之，这就是我的看法：那些领先的科技之所以会被不断开发和投入使用，很大程度上都是企业不知满足地想要获取和储存更多消费者数据，然后利用这些数据进行更加成功的营销的欲望使然。基于这一点，对于那些靠着自己的数据发家致富的企业，一些建议就非常值得他们考虑了。

首先，新兴科技的发展速度要远远超过立法机构、监管机构和司法机构搭建相关管理架构的速度。因此，开发这些平台的企业的自我管理就非常重要了。一旦他们做不好这一点，就只能使得官方不得不拿出远超必需的繁冗规则，最终损害创新。

理想的情况下，消费者应该得到机会，去赞成或者反对将自己的个人信息拿出来共享，但是这在实践中又太难做到，比如，在一把智能电动牙刷身上，这该怎么实现？逻辑上说，这些协议应该是在新产品开发的早期阶段就予以落实，而事后再如何去补漏都难以达到目的了。

现在，我们的社交媒体网页，我们的设备和我们的家用电器都与云端庞大的数据关联日益密切，企业必须明白，这也就意味着整个生态系统的风险在增大。黑客们不必一定要攻破我们的电脑或者手机，也一样可以获得我们的个人信息，比如具有联网功能的烤箱，就不见得有充分的安全保障，而这就为他们打开了方便之门。

最后，企业其实也需要考虑限制他们收集的数据的规模，尤其是那些个人身份信息。营销者应该想办法让自己掌握的个人身份数据最小化，以降低他们必须为此承担的隐私权和安全风险，以及可能由此惹上的法律责任。

毫无疑问，这条建议，许多营销者都很难听得进去。毕竟，收集数据的概念已经进入了他们的DNA。其实，我们每个人的DNA里面也都天生有一样的成分，也都喜欢收集、存储和研究别人的信息，不这样的话，也就不是人类了。