3 打破政府數據孤島數據交易助推產業升級

王叁壽

首席數據官聯盟專家組成員，貴陽大數據交易所執行總裁，九次方大數據信息集團有限公司創始人。

大數據對經濟發展的意義

首先，“大數據”可以提供決策價值。大數據對地方政府、市場主體來說其實是一種參考依據，而不是決策依據。海量數據總會出現問題，但對很多非科學類的商業應用并非要求很精準，而是要求有無限參考的可能性，有大量數據來支撐決策。

其次，大數據能促進風險把控。要去懲罰那些濫用數據的公司，而不是說去把自己裝在一個玻璃瓶里面。大數據時代，任何一個國家有四種權利不容侵犯，海陸空加數據權利，這是“十三五”規劃將大數據提升為國家戰略的一個重要信號。

更為重要的是，“大數據”能推動產業升級。政府如果真的能把大數據產業推動起來的話，基于大數據所能產生的經濟效益不次于前二十年銷售土地的價值。土地是不可反復交易的，而數據是無處不在、生生不息的，可以進行反復交易。

政府發展大數據的優勢與現狀

政府數據是非常重要的。2015年8月19日，國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，明確指出推動政府大數據開放、共享和安全的重要性。三個關鍵詞的出發點和落腳點都指向政府大數據。那么政府大數據的價值究竟何在？這個問題需要從數量和質量兩個層面說起。

就大數據數量而言，表面看，百度、阿里和騰訊都分別擁有數以億計的用戶量，但這與政府大數據相比，不是一個量級。僅一個北京市政府的數據容量就相當于10個阿里巴巴所擁有的用戶量。

大數據質量方面，企業數據的短板在于數據種類的單一化程度較高。政府大數據則涉及工商、稅務、司法、交通、醫療、教育、通信、金融、地理、氣象、房產、保險、農業等領域，數據的種類繁多，關聯性強，統計規格較為統一，便于應用處理。

那開放政府大數據的效果如何？據美國參議院商務、科學與運輸委員會發布的報告顯示，開放政府數據后，僅全美數據中介市場2012年的總規模已達1500億美元，相當于當年美國情報總預算的兩倍。由此可見一斑。

政府手里有兩種資源最值錢，一是土地，二是大數據。大數據資源比土地具有優勢的地方在于土地在一定時間內不可重復利用，而大數據可以無限循環利用。但挖掘政府大數據并非易事。事實上，政府大數據之所以一直“沉睡”是因為它處于“數據孤島”狀態，擁有這些數據的各個政府部門之間、上下級政府之間往往并未形成有效溝通，而是彼此阻隔。而那些被視為與石油同等重要的數據資源也被不同的格式，如電子文擋、視頻、音頻等，記錄在不同載體里，甚至還有很多重要的數據沒有數字化。此外，并非所有的政府大數據都適宜挖掘，其中很大比例的數據涉及國家機密或敏感內容，需要事先進行甄別和“脫敏”。

因此，對于政府來說，如何在未來10年內挖掘大數據產業，將決定其在土地紅利、人口紅利消失之后，是否能再次體驗到經濟黃金增長周期。

大數據建設分四個階段：基礎設施建設、軟件技術開發、大數據應用、大數據交易。對于政府大數據來說，目前正處于基礎設施建設階段，即鋪設“大數據管道”?？梢灶A見，隨著明確的政府大數據開放信號被釋放，中國將迎來新一波“大數據管道”注冊潮。

其實早在明確的信號被釋放前，各地政府就已經紛紛試水與市場資深大數據公司合資成立地方大數據管道公司。各地政府挖掘大數據的目的各有側重。蘇州致力于政府征信服務平臺建設，而包頭則緊緊圍繞畜牧業大數據、稀土大數據等當地特色經濟。

合資公司的運作將以統一的數據格式、統一的指標，把企業的經營數據、產業鏈分析數據、所處細分市場相關數據一網打盡，并解決各個部門數據不一致的問題，既給企業監管帶來便利，又節省資源。

企業大數據的平臺搭建之后，源源不斷的數據還將像“活水”一樣在其間流淌，既有時間沉淀下來的歷史數據，又有實時的當下數據，互相交織形成一座金礦。

大數據交易是必然趨勢

以貴陽大數據交易所為例。一般情況我們都要求賣方先把數據處理好后再進行交易，如果賣方沒有大數據處理能力，我們也可以幫著處理。當買方提出要求后，后臺會根據買方要求或條件進行自動處理、撮合、甄選適合條件的一家或若干家數據賣方。同時九次方大數據也可把原始數據經過清洗、建模、脫敏、去重等處理后，直接提供給買方，而且給到客戶的是拿過來就能直接用的數據，比如銀行就可直接拿這些數據做風控。

數據交易方式。大數據交易目前主要由三種方式：第一種是賣API接口（賣數據接口，可以在一臺服務器上用）。如貴陽大數據交易所只針對會員，同時也有自己的數據追蹤技術，確保數據不被濫用；第二種是賣數據終端（只能在一臺計算機上用）；第三種是在線數據交易（按條賣）。中小企業在大數據交易中其實既可以扮演買方又可以扮演賣方的角色，比如余額寶。

數據交易安全。提到大數據交易就會馬上想到數據安全。大數據交易應該遵守以下幾個規則：

第一，數據交易不能侵犯隱私，不能侵犯安全；

第二，交易要使用會員制，必須審核通過成為會員，才有資格購買數據；

第三，以無休交易所來打破時間限制；

第四，交易多品種化；

第五，交易定價，如協議定價、拍賣等方式；

第六，在線按條付費；

第七，數據賣方須通過相關認證才有交易資格；

第八，必須確保數據供應商的合法真實性，以及數據不被濫用。

現在國家對這方面給予很多支持，貴陽大數據交易所就將得到國家給予的經費支持。

智慧城市是大數據的分支。從智慧城市到大數據創新應用城市過渡，是趨勢所在。因為一個智慧城市若沒有數據流動，智慧城市系統也就沒有意義。

數據隱私保護。全球都在關注數據隱私的問題。而目前看起來，大數據交易所交易的不是底層數據，而是底層數據清洗建模分析出來的數據結果。從這個角度來說，我們徹底規避了隱私問題。只要是跟目前現有的隱私保護有沖突的地方，我們都不做。

在大數據時代，一些看似無關緊要的信息組合起來就可以精準定位到個人?；诖髷祿髽I可以個性化定制、精準營銷。但人們在享受大數據帶來方便的同時，也不禁擔憂，大數據交易的界限在哪里？個人隱私如何保障？

舉例來說，電信公司掌握了每一個手機用戶的位置數據、上網紀錄的數據、通話數據、住宅地址等，但這并不意味著交易所會直接把這些信息賣給銀行，因為這是侵犯隱私權的。交易所會把電信的數據通過清洗建模之后進行交易。比如，通過數據清洗分析后會告訴銀行，哪一批人大概住的小區的平均單價都是在10萬元每平方米以上，但并不會把手機號碼給銀行，而是由銀行再委托電信公司底下的廣告公司，通過精準廣告、貼片廣告等直接給到用戶，通過這樣“一去一回”來完成商業價值的體現。

數據定價。首先來看現在數據的價格是怎么產生的？其實完全是由數據的賣方跟交易所進行協商，交易所再去跟買方協商，形成的價格機制。價格如何波動呢？同樣一條數據，有100個指標的時候，可能是定價10元一條數據，第二天這一條數據的指標變成了150個，價格可能就不是10元一條了，有可能是15元一條。價格每天都在波動，這就是目前數據價格形成的一種機制。