以下是电子书“区块链世界的CMO入门手册”摘录：“Never Stop Marketing”首席执行官Jeremy Epstein对“信任机器”如何影响品牌，客户体验，广告等方面的摘录。
它（这本电子书）由纳斯达克的首席运营官杰里米·斯克莱（Derek Skule）和Dun & Bradstreet 的首席运营官Rishi Dave写序言。 电子书探讨了七种不同的市场营销功能，以及区块链可能如何影响他们，并着重提到了一些在区块链营销技术领域 的新兴供应商。
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数据成为商品，洞察和问题是资产
相似的挑战
没有什么你现在还不知道的信息可以被添加进来。
区块链技术适合做什么？
如果区块链有一个“甜蜜点”，可能就是它了。
第一个也是最明显的好处是，区块链将使您对所看到数据的完整性有更大的信心。 不可变的记录，共识驱动的时间戳，审计跟踪以及确定的数据来源（例如传感器或信息亭）都是会由于区块链技术成为主流而被改变的领域。
除了数据完整性（这是一个巨大的组成部分），区块链组装的共享数据层将为营销AI功能和洞察创造了一系列全新的可能性。
BigChainDB首席技术官Trent McConaghy在解释分散/共享控制的好处方面做得很好，特别是作为AI的基础。 在这个世界中，你获得：
更多的数据改善了建模能力
定性新的数据导致全新的模型
现有的不变性（数据）引领了训练和测试数据及其产生的模型，这些都增强了（模型）准确的信心。
我们也有可能看到基于区块链技术会对数据存储 成本和作为CMO可使用的数量（和质量）产生影响。 这些数据将帮助您创建预测模型，以定位新的收益机会。
数据存储中的成本节省来自于不使用您正付费的集中式存储服务提供商，从而减少了“信托税”。 当SaaS供应商转变为分布式存储提供商时，这也会对您的SaaS供应商造成降价压力。
近期影响和好处
您可以看到像Storj，Sia，MaidSafe和FileCoin这样的分布式解决方案开始在企业存储空间中获得了一些初步的牵引力。 Storj已经有一个企业客户在试用阶段，估计到目前为止，与AWS相比它们能够将数据存储成本降低90％。 作为具有巨大企业数据成本（直接或间接）的CMO，这意味着节省成本 的巨大潜力，如果可以在其他地方重新部署。
想象一下，将整个网站的数据托管成本降低90％。 对于区块链驱动的AI，您可以看到实现的三个阶段。 一是在现有企业内。 然后，在生态系统内。 最后，完全开放的系统。 整个行业可能被称为 为大数据而生的区块链（Trent的话）。
这肯定需要一些时间来发展，但是随着金融服务业的发展，您将会看到像BigChainDB，Chain.com，PeerNova和DisLedger这样的公司 。 当然，现有的大型 企业玩家将会参与大战。 IBM已经宣布了一个“Watson for Blockchain”解决方案，Google将使用DeepMind，微软的Blockchain团队越来越强。
想要预览早期的一个AI +区块链解决方案，您可以查看Numeraire。 它致力于使用通用数据集创建一个合作对冲基金。 网络成员竞争创建最佳的生成返回算法。 他们使用Numeraire代币作为自己的赌注，然后按比例分享奖励。 该公司的假设是，消除访问数据的障碍，并为网络参与者提供与网络整体性能相一致的货币激励措施，这将会带来更好的结果。
长期影响和好处
当我们从数据孤岛转移到支持区块链的共享数据层时，我们将看到“大数据”概念的扩展。 在大数据的第一个时期，拥有数据的人拥有权利。 在大数据的区块链时代，那些可以访问大多数数据（公共区块链最终将击败私人块链）以及谁能够最快获得最多见解的人将获得权利。
有两个重要的含义。
客户数据不属于组织，（以往）被锁定在公司数据库中。 它将属于每个个体，代表身份区块链的代币或硬币。 未来的客户将根据需要授予他人（数据）访问权限。
任何人都可以查看交易数据。 任何人都可以访问在给定区块链上发生的事务的数据。 （例如，这里是最新的Bitcoin交易。）
当数据从专有系统转移到开放的区块链中时，数据本身不再是竞争优势。 解读数据成为优势。
在区块链世界里，所有的竞争对手都在监测同一个分类帐（想像你和你的竞争对手都有Google Sheet或Excel文件）。 任何人都可以为该分类帐提供一个接口。 这比较容易。这就是你在这里看到的Ethereum或者zCash。 许多公司将提供使客户能够与协议进行交互的应用程序。 这是Jaxx或BitPay为比特币做的。
然而，很少有公司提供一组分析能力来挖掘这些数据，并解释它意味着什么或应该做什么。 少部分人仍然想出了这样做的可扩展过程。 这是机会。 有些人称之为“数据产业化机会”，简单的说就是把最好的AI /机器学习解决方案应用在开放，共享，基于区块链的数据层之上。
谁能在一定程度上获得竞争优势。 例如，如果一个比特币钱包，而不是“愚蠢”（现在就是这样）实际上是“聪明”的 - 在这个意义上，它可以建议或帮助客户了解世界（基于区块链上所有可用的数据） - 那个人将成为市场的领导者。
它还将导致客户转化率的提高。 客户维持永远不应该是“我们得让客户难以离开”，更好地想法是“我们如何从共享的数据层中挖掘，提取和提供洞察力和价值，让人们不想离开。”
世界前50强的矿业公司价值约7000亿美元。 您可以期待看到以区块链为基础的数据挖掘公司，这些公司将很容易将我们带入数万亿美元的市值（授权，这可能需要很多年）。
作为未来的CMO，您将受益于对人工智能 如何工作在区块链为基础的数据上的粗略理解。 根据麻省理工学院Sloan管理在《实现感性和理性的人工智能方法》中回顾，
“经理和高管可能会发现他们所理解的人工智能产出缓慢。 与分析模型一样复杂，经理和高管可能需要至少有一些基本的统计背景- 所以他们有一个起点。 但是对于人工智能模型，管理者的（相关）背景可能较少。 机器学习很少是商业课程核心的一部分。“
了解AI和机器学习的功能很重要，以及它如何解释数据，但这不是未来CMO最重要的技能。 最重要的技能是知道如何提出好的问题。
凯利·凯利（Kevin Kelly）是世界上最令人印象深刻的科技思想家之一，撰写了一本名为“必然：理解塑造我们未来的12个技术力量”的精彩书籍。他提出了许多极好的观点，但我们特别关注一个重要的问题：
“一个很好的问题是科学，技术，艺术，政治和商业创新的种子。 一个好的问题是一个探针，一个假设的情况。 一个很好的问题在已知和未知的边缘，既不愚蠢也不明显。 一个很好的问题是无法预测的。 一个好的问题将代表受过良好教育。 一个很好的问题可以产生许多其他好的问题。 一个很好的问题可能是机器将要学习的最后一个工作。 一个好的问题是人类将要寻求的。“
机器可能可以给我们答案，但他们不知道要问哪些问题。加强你的询问技巧。
底线：
在一个区块链的世界中，数据从资产变为商品。 数据集越大，AI越好，这就是为什么开放/公共区块链会在长远的时间里占据主导地位。 不是谁拥有数据，而是谁通过问最好的问题更好地使用它。
建议操作：
开始探索基于区块链的解决方案，帮助您将企业和生态系统内的各种数据孤岛链接在一起，期望提高数据集的大小
了解AI和机器学习的基本知识
练习问更好的问题。 从丰田的“5 Whys”开始
本文由adblockchain较译，原文：CMO Blockchain Primer: Data Becomes a Commodity, Insights and Questions are Assets
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