2019年第二季度，中国互联网营销数据市场在技术迭代与合规深化的双重驱动下持续演进。纷析智库发布的《中国互联网营销数据厂商生态图》对该季度的市场格局进行了系统性梳理，重点聚焦于10家领先厂商及其推出的13个代表性产品，并深入剖析了其背后的存储与支持服务生态。本报告不仅是一张市场“地图”，更是洞察行业技术路径与商业逻辑的关键窗口。
一、 生态图全景：10大厂商的市场站位
报告甄选的10家厂商代表了当时市场的主流力量，可大致分为三大阵营：
- 互联网巨头系：以阿里巴巴（阿里妈妈数据平台）、腾讯（腾讯广告数据智库）、百度（百度观星盘）等为代表。它们依托自身庞大的生态流量与用户账户体系，构建了从数据采集、分析到应用的全闭环能力，其产品往往与广告投放平台深度耦合，强调品效协同。
- 独立第三方数据服务商：如TalkingData（TalkingData智能营销云）、友盟+（友盟+全域数据智能）、神策数据（神策分析）等。这类厂商以中立性、跨平台数据整合能力及深度的分析工具见长，为广告主提供跨媒体测量、用户行为深度分析等服务，是连接多平台数据孤岛的关键桥梁。
- 营销技术/云服务商：如华为云（华为云数据湖）、京东云（京东数坊）等。它们将数据能力作为云服务的一部分输出，强调底层基础设施的弹性、安全与企业级服务能力，尤其受到中大型企业的青睐。
二、 核心产品纵览：13个代表产品的功能聚焦
报告详解的13个代表产品，集中体现了当时市场的产品创新方向：
- 消费者深度洞察与人群画像：如腾讯广告数据智库（TD）、阿里妈妈达摩盘、百度观星盘等，核心在于将散点数据转化为具有营销指导意义的标签与人群包，用于精准定向。
- 全链路分析与归因：如神策分析、GrowingIO等，专注于用户从访问到转化的全旅程行为数据采集与分析，解决效果归因与用户体验优化问题。
- 跨屏跨渠道测量与数据管理平台（DMP/CDP）：如TalkingData、nEqual（恩亿科）等提供的DMP，以及后来演化为CDP（客户数据平台）的产品，核心是统一ID识别、数据清洗整合和受众管理，为程序化广告和个性化营销提供燃料。
- 智能投放与优化：部分产品内嵌或服务于广告智能投放系统，利用机器学习模型进行实时竞价与创意优化。
三、 基石能力：存储与支持服务的战略价值
报告特别强调，数据产品的竞争力背后，离不开强大的存储与支持服务体系。2019年Q2，这方面的竞争已非常激烈：
- 海量数据存储与计算架构：厂商普遍采用混合云架构，结合公有云的弹性与私有云的安全可控。分布式存储（如HDFS、对象存储）与实时/离线计算引擎（如Spark、Flink）的成熟应用，是处理日均百亿级数据条目的基础。数据湖概念开始兴起，旨在实现原始数据的低成本、高保真存储。
- 数据安全与合规支持：随着《网络安全法》的深入实施，GDPR的影响波及全球，厂商将数据安全与合规作为核心服务能力。包括数据加密传输与存储、严格的访问权限控制、数据脱敏工具、审计日志，以及帮助客户满足合规要求的数据处理协议（DPA）和法律咨询支持。
- 系统稳定性与运维支持：提供高可用（HA）架构保障、SLA服务等级协议、7x24小时技术运维及快速响应机制。这对于广告活动实时竞价、大促期间营销系统稳定运行至关重要。
- API生态与集成支持：开放丰富的API接口，允许企业将数据能力灵活集成到自身的CRM、ERP等业务系统中。提供与主流媒体平台、广告交易平台（如AdX、SSP）的预集成，降低客户接入成本。
四、 生态图启示：趋势与挑战
2019年Q2的生态图揭示了几个关键趋势：
- 从DMP向CDP演进：市场关注点从服务于广告投放的DMP，逐渐转向以客户为中心、整合全域数据的CDP，强调第一方数据的价值挖掘与长期运营。
- “云+端”协同深化：数据产品的部署模式更加灵活，云端SaaS服务与本地化部署（私有化）方案并行，满足不同客户对数据主权和定制化的需求。
- AI驱动智能化：机器学习与AI能力被深度植入产品，从规则推荐走向智能预测（如潜在客户挖掘、流失预警）。
- 合规成本成为关键门槛：数据安全与隐私保护的合规要求，大幅提高了行业的技术与运营成本，加速了市场向头部合规厂商集中的进程。
###
纷析智库2019年Q2版的生态图，精准刻画了在中国互联网营销从“流量红利”迈向“数据红利”关键转折期，数据厂商的产品布局与底层能力建设。它所展现的以存储与支持服务为基石、以场景化数据应用产品为锋刃的竞争格局，为此后数年CDP的爆发、公私域联动等行业发展主线埋下了伏笔。选择数据合作伙伴时，不仅要评估其前台产品功能，更需审视其后台的数据存储、安全合规与技术支持等“隐形实力”，这些才是数据资产能否安全、稳定、持续产生价值的根本保障。
