阿里妈妈上做商品推广展现的，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）。阿里妈妈（Alimama）隶属阿里巴巴集团，是国内领先的大数据营销平台，拥有阿里巴巴集团的核心商业数据。每天有超过50亿推广流量完成超过3亿件商品推广展现，阿里妈妈的使命是让天下没有难做的营销。从卖家在淘宝和天猫的营销端开始,阿里妈妈就一直在努力建立以数据为驱动的全网营销解决方案。旗下电商营销产品平台包括有搜索营销(淘宝/天猫直通车),精准定向营销(定向及钻石展位), 内容营销(淘宝客),激励营销(麻吉宝),全民互动分享,无线营销以及商机勘察等。阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台，依托阿里集团的核心商业数据和超级媒体矩阵，赋能商家、品牌及合作伙伴，提供兼具品牌与电商广告的产品及营销平台，帮助客户以消费者运营为核心打通品效全链路，实现数字媒体（PC端+无线端+多媒体终端）的一站式全域传播。扩展资料阿里妈妈的优势：阿里妈妈具备国内领先的数字营销技术和强大的数据优势，实现了数字营销的真人、实效、延续，重构了媒体资源的供需。基于阿里大数据，阿里妈妈能做到组成理想营销环境中受众正确、时间连贯、空间开放、闭环完整这四大要素，为品牌主、 商家、中小企业提供了精准高效的营销解决方案。阿里妈妈拥有的是消费数据，是真正能为商业所用的大数据。得益于阿里巴巴集团的大数据基础,阿里妈妈的数据已具备了较于其他营销平台的独特之处: 真人、消费、连续、跨屏这四大优势。参考资料来源：阿里妈妈官网-关于我们参考资料来源：百度百科-阿里妈妈
针对淘宝卖家做广告的。（淘宝卖家在阿里妈妈那里发了一个任务，如：只要帮我推销出去一件商品，我就给多少佣金你） 一般有空闲时间的朋友可以注册阿里妈妈做推广，可以赚取佣金。
阿里妈妈是做广告的，如果你是网站主你可以卖广告位，别人在你网站上做广告要花钱买的，你也可以挂阿里妈妈的广告，别人点广告你也会收钱的；
阿里妈妈是阿里巴巴公司旗下的一个全新的互联网广告交易平台。主要是针对网站广告的发布和购买平台。它首次引入“广告是商品”的概念，让广告第一次作为商品呈现在交易市场里，让买家和卖家都能清清楚楚地看到。广告不再是一部分人的专利，阿里妈妈让买家（广告主）和卖家（发布商）轻松找到对方！
不知道的东西都可以百度一下。是一个互联网广告交易平台。

我觉得他们在开发这个的时候，可能考虑了很多中国的传统元素，所以在设计方面比较的符合中国的国情，不管是用户的体验方式还是怎样，都特别的能够拉好感。但是从程序员的角度来说，我觉得它们的功能和模型做的也还是一般，虽然说在系统方面兼容性更好，但是缺点也还是蛮多的。层次之所以这样说，是因为他整个层次是非常丰富的，他很好的做了分层，也就是说，给不同的软件提供了不同的接入口，最底层是Linux+PC Server，上层软件是飞天，飞天是阿里云09年开始开发的一款分布式系统软件，主要提供分布式存储和分布式计算的调度、编程框架。开发语言是C++, 2013年该系统在生产环境支持调度5000台机器的集群。中国元素还有一点就是我刚刚提到的，在他们对中国元素的应用方面，可以说是非常的抖机灵，对于部分来说，可能特别拉好感，但是其实这并不是一个产品最重要的，飞天比较有意思的是模块的名字，都是从中国传统的神话中选择，比如分布式存储模块叫盘古，调度叫伏羲。功能因为我们最终看到的还是它的功能，或者说性能方面的优点，你既然想要推出一个新产品，那么你就必须得有所进步，否则你的更新换代就是毫无意义的，站在hadoop的角度看，飞天提供的功能和hadoop是类似的，实现的细节上当然完全不同，首先实现的编程语言飞天就选择了C++。其他像安全、运维体系都有很大区别。总结总的来说，他们开发的初衷是好的，但是出来的效果并不尽如人意，后续可能还要再看。
阿里我们总说阿里爸爸怎么怎么强，淘宝赚的怎么怎么多，但是阿里的技术为什么这么强，淘宝怎么做的这么好，你又知道么？在近期的2017杭州云栖大会阿里云大数据计算服（MaxCompute）专场上，阿里巴巴通用计算平台负责人/资深专家观滔为大家分享了阿里巴巴的大数据计算服务的进化演进之路以及MaxCompute近期的发展动向。希望可以解答您的疑惑。他的分享主要围绕以下三个方面：阿里云大数据计算服务概述、阿里巴巴数据平台进化之路、MaxCompute 2.0 Moving forward 。阿里云大数据计算服务概述有人说现在是共享经济的时代，有人说是创客的时代，但其实现在依然是大数据的时代，大数据决定着发展方向和模式。阿里巴巴大数据计算服务MaxCompute的前身叫做ODPS，是阿里巴巴内部统一的大数据平台，其实从ODPS到MaxCompute的转变就是整个阿里巴巴大数据平台的演化过程。所以在本次会着重分享阿里巴巴大数据在过去七八年的时间所走过的路以及后续技术发展大方向。阿里云不管是在商业，服务，或者是社区里，占有的比例都非常大，应用的人群，技术，领域也非常的广泛。在公共云上，MaxCompute每年以250%的用户量和计算量在增长。此外MaxCompute对接到专有云平台上提供了几十套的部署。现在懂阿里巴巴为啥是爸爸了吧？

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。大数据是需要更新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而这些信息资产依托客观的数据基础衍生出更多有价值的信息。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
大数据是什么？官方解答是巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据最早提出者，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。拥有4V特点，即大量、高速、多样、价值。上面是官方给出的解释，大概可以知道什么意思了。举个例子，在一个空间里一共有10个人，对于其他人9个人都有自己的看法，我们假设每个人都对另一个人有10个看法，那么一个人对其余九个人就有九十条看法。对于评估一个人来讲，在没有大数据的时代，我们会随机抽取一个人问他对另一个人的看法，这样总体一共有90个意见，其中一条，概率是90分之1，然后随机抽取几个，最后产生对一个人的大致评价。那大数据是怎样计算的呢？他把其他九个人每个人10条的想法全部收集起来，整合计算后得到对一个人全面的评估。这个过程计算，我们最后得到的结果就更精准，这就是大数据的价值。只要存在的数据全部收纳其中再进行计算。大量、高速、多样、价值。而怎样计算呢？这就需要把云计算拿出来了，和大数据息息相关的另一技术（一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式）大数据应用广泛，与人工智能和云计算处境频率较高。在金融领域、营销领域、甚至医疗领域等各行各业中发挥着它的作用。当你拥有了大量数据后，这些结果会对每个行业发展方向解决问题有指向性作用，得数据者得人心，得人心者的天下。祝你今天有个好心情，我是u由二毛（微信：ermaodaxia）
有商业价值、社会价值、如果对人有贡献的话，道德价值也可以算上
数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural LanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygrouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description andVisualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的）3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。
近年来中国的大数据行业蓬勃发展，目前国内的大数据公司可以分为两类，一类是已经获取大数据能力的公司，例如大家耳熟能详的百度、腾讯、阿里等互联网巨头，以及华为、中兴、浪潮等国内技术型领军企业。另一类是初创型大数据企业，他们具有自主研发的大数据系统，针对行业和市场的需求，为企业提供多元化的服务。 国内大数据主力阵营介绍：1. 百度百度的核心优势体现在海量海量数据，庞大的用户集群以及十多年的用户沉淀，以及在数据挖掘技术上的领先优势，以“百度指数”为代表，可以实时监测多维度用户行为数据。2. 腾讯基于QQ以及微信社交平台，腾讯拥有巨量的用户关系数据，以及基于此产生的社交数据，和用户属性数据，腾讯的数据主要服务于精准营销。3. 阿里巴巴淘宝、天猫、支付宝的巨大用户量让腾讯的拥有庞大的交易数据以及信用数据，用于实现平台之间数据的打通。4.艾媒咨询 中国新经济产业第三方挖掘与分析机构，拥有自主研发的两大大数据系统——北极星应用统计分析平台，艾媒大数据舆情监控系统。相对于以上介绍的百度、阿里云、腾讯等大数据平台，艾媒不仅仅是单纯的提供数据监测服务，最核心的是提供深层次的行业数据分析研究服务。围绕着当下最关注的最前沿的行业热点，每年公开发布行业研究报告的超过1000多份，帮助用户实现市场趋势的捕捉和用户信息的洞察，精准把握行业发展现状与前景。
腾讯、阿里、百度国内三大巨头公司都有大数据业务，比如腾讯大数据平台、阿里云等；还有各种BI数据平台，能提供数据解决方案的，也能提供比较好用的数据功能，有思迈特等传统BI，有BDP商业数据平台等轻型敏捷BI；数据可视化工具：国外有tableau等可视化软件，国内有BDP个人版、大数据魔镜等；还有各行各业的专业数据平台，比如金融有万得等等；
目前国内还没有专注大数据的大数据类型公司，要说比较好的大数据相关的职业，大公司肯定是比较好的，像腾讯、百度、网易、京东、阿里巴巴等，或者银行类的大数据分析部门，待遇都很不错，具体就得看你的造化和实力了。。。

阿里巴巴和阿里妈妈同是阿里巴巴集团旗下的分公司。集团旗下的公司有阿里巴巴、阿里妈妈、淘宝、支付宝、中国雅虎。阿里巴巴：阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴集团）是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立，他们相信互联网能够创造公平的竞争环境，让小企业通过创新与科技扩展业务，并在参与国内或全球市场竞争时处于更有利的位置。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。阿里妈妈：阿里妈妈（Alimama）隶属阿里巴巴集团，是国内领先的大数据营销平台，拥有阿里巴巴集团的核心商业数据。每天有超过50亿推广流量完成超过3亿件商品推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）。目前，阿里妈妈整体客户数突破100万；合作媒体超4000家，与10万家APP达成合作，媒体矩阵日均PV200亿，覆盖中国98%人群；帮助品牌客户斩获国内外各大营销大奖78个，客户满意度连续3年超过92%。已经从单一的淘内电商营销平台全面升级成以阿里大数据为核心，覆盖未来营销核心媒体矩阵，实现“品—传—销”全链路营销诉求的DT时代营销平台。