在数据技术、数据管理和数据应用的驱动下，DMP概念在中国得到了越来越广泛的认同。但问题是，相较于数据市场发达的欧美国家，中国的数据市场缺乏监管且没有明确的法规界线，数据产业链相对不够完整、不够规范。因此，对于不少企业来说，搭建自有DMP项目的进展并不顺利。（本文主要探讨第一方DMP）

根据实力传播与尼尔森的一项定性调研，接近50%的中国广告商对DMP的认知停留在“相对熟悉或一般”阶段， DMP背后的支出大多数低于10%。综合来看，国内有效利用和实施DMP仍处于初级阶段，理解和实际执行层面都与海外成熟市场存在明显差距。

不仅如此，国内DMP市场还有一个具备“中国特色”的普遍现象，那就是不乏有监测公司尝试搭建DMP，这在国外市场是未曾出现的。从监测公司搭建DMP的结果来看，往往不尽人意，甚至出现中途夭折、束之高阁的现象。这背后究竟有哪些深层次的原因？我们可以从哪些层面规避风险？笔者总结有以下几点。

作为市场的执行监督者，监测公司的职责是站在第三方角度，按照统一的标准对市场参与者进行监督，采用统一的标准进行评估，是要求媒体支持和采用认证的第三方测量验证。而DMP则负责输出营销决策、产品策略、人群策略，是品牌运用数据指导决策的重要系统。

形象地说，监测公司和DMP相当于足球场上裁判和教练的关系。如果裁判强行担任教练，那谁来评估赛场规则，判断DMP输出的决策是否正确呢？

在一个健康理性的市场中，广告主、代理公司、技术决策方、监测方应当各自坚守职责，彼此之间科学分工有机配合，方能避免利益冲突。监测公司作为公平、公正的把关者，是独立的第三方评估标准，这样的角色定位决定了它无法成功搭建DMP。

行业普遍认为，透明能够推动行业良性发展，实现数据效能的大幅度提升。要想推动交易链的高效和数据可见性，各参与方应该积极推动行业透明标准的建立，共建一个健康、诚信、规范的数据市场。

一旦监测公司开始参与搭建DMP，就意味着同时担任了投放、决策的身份，这个过程势必会产生利益驱动。监测公司极有可能为了自身商业利益不惜数据造假或是泄露数据，形成“黑盒现象”，这有悖于整个DMP项目的透明化和信任机制。

对于DMP来说，数据处理是一切的根基。在整个DMP过程中，工作重心是数据的分析和应用，需要吸纳和整合各方数据，再经过处理和融合，将数据进行标准化、结构化的细分后推向营销环境。这也意味着，数据处理能力必须足够强大，才能让数据为最终的决策所用。

监测公司虽然拥有海量数据，但其主营业务是数据监督和数据管理，在运用数据进行处理的经验和能力上有所欠缺。因此，监测公司搭建DMP项目时就很难充分挖掘数据价值，从而导致数据不能正确输出，营销决策也就大打折扣。

实际上，DMP的搭建是一个对技术和产品都有极高要求的过程，在平台的选择上需要考虑三个核心要素。一是要有丰富的营销决策经验，二是要有完善的数据整合能力，三是要能够强化品牌和受众的互动。对于监测公司来说，搭建DMP的条件尚不成熟，一旦盲目进行DMP的搭建，风险极大。不仅会直接破坏行业标准、搅乱行业秩序，还从根本上阻碍了行业的可持续发展，是不可取的。