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数据互联——数据价值实现新动能
(Domarketing) 发表于 2016-10-10 15:03:12    点击:

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对于政府机构而言,政府部委间、政府与企业间形成数据流通后,可以打破原有的信息孤岛,利用大数据分析工具实现数据的多元校核、多维联动与趋势预测,为政府进行经济、科技、人口管理、旅游等领域的统计、分析、规划、决策提供有效支撑。
一、技术发展挖掘数据价值,市场需求催生交易萌芽
 
我国大数据产业保持着强势增长态势,预计未来五年,大数据技术和服务产值年复合增长率仍将达到30%以上。对大数据的价值挖掘将快速渗透到产业的方方面面,成为中国经济转型升级的“新动能”。而数据资源是推动数据驱动型经济高速增长的基础战略资源。IDC报告显示,截至2014年底,70%的大型企业机构已经购买了外部数据,到2019年,这一比例将达到100%。
 
对于政府机构而言,政府部委间、政府与企业间形成数据流通后,可以打破原有的信息孤岛,利用大数据分析工具实现数据的多元校核、多维联动与趋势预测,为政府进行经济、科技、人口管理、旅游等领域的统计、分析、规划、决策提供有效支撑。
 
对于企业机构而言,企业与政府间、企业与企业间的数据流通后,可以为产业发展与企业的经营决策提供有力支持,形成跨上下游、跨地域、跨行业的数据流通生态圈,充分释放数据价值潜力:
 
1.工业:通过供应链上下游、跨地域各企业的供需、生产、服务加工等数据形成生产大数据为工业服务。
 
2.旅游业:通过人流分布、人员流动轨迹等数据形成位置大数据,实现用户画像为旅游业服务。
 
3.地产业:通过用户购买力、用户行为数据形成用户大数据,实现对于用户的精准定位为地产业服务。
 
4.金融业:通过对企业、个人违约记录、收入、支出记录形成征信大数据,实现对于企业、个人征信的多维度评估为金融企业服务。
 
5.电子商务业:通过对个人互联网行为数据形成互联网大数据,实现对电子商务用户的用户画像为电子商务企业服务。
 
6.科研、创业:通过对各行业基础数据的收集,形成样本数据,实现对科研与创业的支持。


二、个人信息亟需切实保护,数据黑市打击刻不容缓
 
由于此前数据交易正规渠道的缺乏,大量数据被通过黑市进行流通,其中也包括一些涉及个人隐私等法律明令禁止的数据充斥其中。同时由于该些数据的采集授权、交易主体、交易流程、甚至数据本身存在的问题,致使黑市的数据流通责任无可追溯、过程无法控制、风险无从防范,最终导致了近年来徐玉玉等由于个人信息的泄露引发的悲剧频发。
 
数据黑市引发的问题也使大数据行业被误打上了“大数据就是贩卖个人隐私”的标签,阻滞了合规数据交易市场的发展,从而造成数据黑市持续火热,而以保障个人与企业合法权益为前提并在有限合法应用场景下进行使用的合规数据交易市场发展滞后,引发“劣币驱逐良币”的现象。因此政府在促进大数据行业健康有序发展的同时,应建立起数据流通负面清单制度,禁止危害国家安全、通过不法手段获取、涉及个人身份信息、侵犯个人合法权益及企业商业秘密等数据的流通,对于违法、违规的数据流通行为予以严厉打击。
 
同时实施数据流通业务备案制度,涉及数据流通的企事业单位应当向政府主管部门报备:数据采集公示文本、隐私保护策略、数据接收者/使用者及应用场景等。建立安全风险报告制度,数据流通主体(企业、数据交易平台等)应对可能侵犯个人隐私、商业秘密、国家安全等的数据流通进行风险评估,及时终止不当流通行为,并向主管部门报告。试点数据交易记录制度,所有的数据交易均应在依法设立的数据交易机构进行,数据交易机构应当对所有的交易主体、交易产品、交易时间等进行记录。从而确保数据交易责任可追溯、过程可控制、风险可防范,在有效利用数据价值的同时,确保徐玉玉一类的悲剧不再重演。
 

三、交易中心构建互信渠道,数据互联促生数据价值
 
在市场数据需求的推动下,自2010年起,我国也逐步涌现出数据堂、中关村数海、浪潮卓数、京东万象等一批企业自发建设的数据交易平台。但各企业级数据交易平台相对有限的交易参与主体与徘徊在百万元级别的年交易量,与数据交易市场供需两旺的格局形成了鲜明对比。其主要受到以下四方面制约:
 
1.法律法规缺失,企业级交易平台的合规性与临时规则难以获得全行业认同。
 
2.没有独立的数据贸易监管和仲裁机构,市场信用体系不健全。
 
3.除政府数据资源外,我国还有规模庞大的公用事业单位数据,民营企业较难推动这些领域的数据流通。
 
4.数据开放的渠道还不够通畅,市场力量难以推动跨区域的数据整合。
 
业界普遍认为,同其他社会资源的分配一样,跨机构数据资源的流通也需要专门的数据交易机构。数据交易中心(所)作为社会化分工的产物,拥有集约化的专业数据流通平台,兼具技术、信息安全和法律保障的数据价值转化渠道,能够引导数据资源合理分配,规范市场运营机制,保障数据权益与安全,实现数据流动创造新价值。因此在社会化分工的需要,企业价值实现的需要,数据流通监管的需要下上海数据交易中心应时而生:
 
1.立足之本——合规
 
合规问题是数据流通的首要难题,解决哪些数据可以进行流通,数据流通需要遵守哪些原则、准则,怎样切实保护企业与个人信息、隐私的合法权益是数据流通的前提。上海数据交易中心(以下简称“交易中心”)作为一家致力于构建合规服务平台的机构,自成立之初即聚焦于合规问题的探索与研究并已实现了对于数据互联全范围、全周期合规性的管理与控制。
 
1)首创发布《流通数据禁止清单》,构建数据类型黑名单制度:
 
在现行法律法规的基础上交易中心进一步对可能存在的灰色地带进行规避,将危害国家安全和社会稳定的、涉及特定个人权益的、涉及企业权益的相关数据类型作为黑名单禁止其进入流通领域,确保了流通数据本身的合规。
 
2)首创发布《个人数据保护原则》,构建个人数据保护制度:
 
交易中心参照现行的法律法规文件,针对个人数据采集、处理、流通、使用等各环节的合规性制定了相关保护原则,落实了对个人数据主体的合法权益的保护,倡导合法、公正、透明的个人数据流通与处理秩序。
 
3)首创发布《流通数据处理准则》,确立了数据流通和处理的行为原则:
 
交易中心参照现行的法律法规文件,遵循保护个人权益、诚实守信、保护正当数据权益、保障数据安全的四项原则,确立了成员数据合规流通和正确处理的行为原则。
 
4)首创身份隔离专利技术,实现了在数据互联过程中不包含可以可识别特定个人身份的标识:
 
交易中心发明了身份隔离专利技术,将通过该技术生成的exID作为供需方进行数据互联的唯一载体与碰撞主键,并基于碰撞结果完成双方数据的互联。在此过程中确保了数据互联过程中不发生个人身份的泄露,依法保障了个人数据的合法权益。
 
5)首次引入合规评估机制,进一步提升了数据互联的合规性:
 
交易中心引入了著名数据隐私风险、数据安全领域的评估机构,实现对数据流通的合规性进行评估,进一步提升与确保数据互联的合规水平。
 
2.生存之基——互信、共赢的生态圈机制
 
数据互联的过程中,另一个需要解决的问题就是如何构建供需双方的互信。交易中心基于互信的理念建立了数据互联生态圈,通过交易中心提供的服务,实现成员间的数据互联与共赢。
 
1)首次提出数据互联生态圈的理念,构建互信、共赢的伙伴关系:
 
交易中心组建了由“供应方”、“需求方”、“服务方”、“监管方”四个成员角色,共同构成了以实现成员间数据互联为目的的生态圈。生态圈中各个成员间结成伙伴关系,本着互信、共赢的原则,根据自身特点担任相应角色,享有并承担相应的权利与义务,最终实现成员间的数据互联与共赢。
 
2)首创发布《数据互联规则》,形成生态圈的共同规则:
 
交易中心建立了“数据集”、“工具集”、“应用集”组成的互联对象体系,制定了“注册”、“挂牌”、“撮合”、“配送”、“清算”五步数据互联流程,采用了密封递价的竞价机制,设立了结算清算的服务类型,使生态圈具有了互信基础,为成员进行数据互联提供了共同遵守的规则。
 
3)发布数据互联服务平台,服务生态圈成员:
 
交易中心发布的数据互联服务平台于10月7日正式发布,该平台依据《数据互联规则》为成员实现数据互联提供相应开户、联调、挂牌、配送、清算等服务,实现了成员间在线互联需求。
 
3.发展之源——标准体系、ID匹配机制、第三方评估
 
由于各个政企对于数据规整、格式、接口没有统一的标准,因此此前的数据流通往往通过一对一的开展,每次数据流通时均需耗费大量的人力、物力去完成双方标准的统一。同时供需双方对于流通数据的价值、质量的判断标准不一,导致双方撮合困难。交易中心从这两方面入手,建立了互联对象与技术的标准体系,同时引入第三方的数据价值、质量评估机构,实现所有成员间数据的在线连续得进行数据配送,并达成对数据价值、质量的共识。
 
1)首创合规、互联、互识的互联对象标准与统一的技术标准体系:
 
通过交易中心创建的标准体系,可以对于互联对象的自动化规整,成员通过服务平台仅可发布非禁止清单内的数据类型,确保了数据的合规性。同时该体系构建了供需方对数据内容要素、数据格式、技术接口等标准的统一,从而有效实现成员通过单点接入,即可与平台所有成员完成在线连续的自动撮合与传输,同时需方可以有效实现对互联对象的识别与使用,真正实现成员间的数据互联。
 
2)首次引入第三方价值、质量评估机构,建立数据价值、质量评估机制:
 
交易中心通过引入著名的第三方数据价值、质量领域的评估机构,结合互联对象标准体系,形成对数据的价值、质量的评估,实现供需方间对数据价值与质量的共识。
 
交易中心通过自身专业特点,采用实现合规、建立标准、提供服务等方式,构建了成员间互信、互联、互识渠道,满足了成员的数据流通需要。交易中心聚焦数据互联,引领智慧未来,为数据价值的实现赋予新动能!

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