廣告數據是整個大數據領域應用在營銷用途的一種，因而同樣具備大數據所具備的3V特性，也就是資料量體龐大(Volume)、結構多樣化(Variety)以及資料產生與更新頻率極為快速(Velocity)等叁大特性。
但具備3V特性的資料本身僅僅是大數據的狹義范圍，大數據必須要配合資料存儲與分析技術，才能夠被有效使用，而更重要的是需要有一群具備資料分析能力的優秀人才，并透過專業分工與流程管理的組織結構，進而提昇使用效率與數據價值。
廣告平臺產業鏈儼然成型
就網路營銷服務與廣告數據而言，技術環節已經由眾多優秀的系統平臺業者所克服，包含面向廣告主的需求方管理平臺DSP(Demand Side Platform)、面向媒體發布商的供給方管理平臺SSP(Supply Side Platform)、以及作為重要支援角色的巨量資料管理平臺 DMP(Data Management Platform)。
其中有提供完整解決方案的Google、Facebook，專注于發展單一系統的聚效MediaV、Vpon、Criteo、MicroAd ，或專精于自動化程序的Vizury、Appier等等，這些優秀DSP/SSP/DMP業者所建構的產業鏈，已經可以在各個技術環節上發揮廣告數據的價值。
廣告數據團隊如何找?π型營銷人成下一波市場新寵兒
但優秀的廣告數據應用團隊，始終是產業鏈供需兩端難以克服的難題。廣告主與媒體發布商了解到投資數位新媒體的急迫性與巨大價值，即便眾多功能強大的DSP/SSP/DMP系統可供挑選，卻仍然無法于企業的營銷執行面、策略面乃至整個品牌價值營造，充分運用廣告數據的價值。
其關鍵塬因在于，能夠善用廣告數據的營銷人，必須是同時具備廣告營銷的創新思維、以及數據分析解讀與數據呈現能力的跨領域人才，ADPartner定義其為因應網路新媒體而生的π型營銷人。
「π型人」泛指在職場上具備兩種以上的專業能力，并擅長整合與溝通的跨領域人才。而要擅長廣告數據應用的π型營銷人，必須在掌握營銷知識與經驗的同時，還具備廣告數據應用的能力，并以溝通和協同作業能力達成跨領域整合。
就本質而言，廣告營銷強調創意與發想，要有效應用廣告數據，則需要邏輯分析能力，因此企業人力資源的實務上，要培養大量的π型營銷人實有困難，這時唯有透過管理制度建立一個由各領域專業人士組成，并能通過溝通而有效分工的團隊組織來實現。
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