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数据产权模糊 可怕的不只是隐私泄露。被反复聚合、多次利用的数据，其产权属于谁？收益归谁？ “只要有电器的地方，他都不敢开会。”有媒体用这句话夸张地描述梁稳根和他的三一重工在长沙的窘境。然而，在基于社交媒体和数字化记忆的大数据 时代，人们不仅担心无处不在的“第三只眼”，而且担心隐私被二次利用。因为，亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页浏览习惯，微博似乎什么都 知道，包括我们的社交关系网…… 可怕的不是这些隐私数据，而是大数据的全数据分析、模糊计算和重关联却不求因果的特性，让隐私数据与社交网络等关联起来。按照维克托·迈尔-舍 恩伯格的说法，危险不再是隐私的泄漏，而是被预知的可能性——这些能够预测我们可能生病、拖欠还款和犯罪的算法会让我们无法购买保险，无法贷款，甚至实施 犯罪前就被预先逮捕。 面对大数据对隐私的疯狂挖掘，传统的隐私保护手段——告知与许可、模糊化和匿名化——几乎无一奏效。维克托·迈尔-舍恩伯格给出了理论上的解决 方法，即个人隐私保护从个人许可转向让数据使用者承担责任，在使用预测分析时考虑个人动因以及催生大数据审计员。其实就是说坚持“对行为而非动机”负责的 原则。 比个人隐私和企业商业机密更复杂的是数据产权的模糊。一方面，大数据能够透过对公开数据的处理分析释放出无限能量，发现其背后的潜在价值;另一 方面大数据的频繁重组、聚类创造着新的财富，并通过相关关系关联到社会关系网络。然而，数据的原始所有权和价值使用权、收益权消融在复杂的网络之中。大数 据倡导者将其定义为“非竞争性”资源。不同于物质性资源，大数据的价值不会随着它的被使用而减少，而是可以不断被处理，不断被发现新的价值。这意味着大数 据的全部价值远远大于其最初的使用价值，大数据应用的精髓就在于不断发现其潜在价值。 大数据产权和收益权的问题随之产生。“伴随着互联网成长起来的新一代，习惯于对创造力、知识、专业技能，甚至产品和服务的开放性共享，以促进社 会总体财富的增长。”《第三次工业革命》一书的作者杰里夫·里夫金的这种解释，也许是对大数据产权问题的一种回答，即交给“共享型经济”来解决。正如云计 算奠定了大数据的技术基础、大数据释放了云计算的商业价值一样，共享型经济有可能铺就大数据的社会基础，而大数据则有望确立共享型经济的合法地位。 无论如何，大数据正在推动产权认知和结构的变革，以往IT产业链的主宰者或将在变革中遭遇冲击。 商业模式困局 大数据服务公司如何构建商业模式？如何避免成为“鸿沟里的牺牲者”？ 大数据的魅力在于它能够让企业在无边界的数据海洋里遨游，发现社会进步的内在韵律，捕捉社会发展的先行参数。比如从消费者兴趣图谱中萃取研发创 新智慧，而不局限于产品关联性分析;比如对企业内外部利益相关者群体智慧的发掘，开展企业和产业的健康诊断，而不局限于短效的精益管理;比如对地震等自然 灾害的预警，构架社会应急机制…… 一言以蔽之，就像云计算不是卖服务器一样，大数据不是卖数据或咨询报告。如果说云计算遵循SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和 IaaS(基础设施即服务)的模式，而大数据将云计算引向AaaS(分析即服务)的阶段。在这一阶段，云计算是基础设施，大数据是服务工具，两者将满足特 定语境下的、短线的市场需求，更重要的是它们还能发挥其在非特定语境下破解社会难题的价值。 换言之，大数据将演绎“信息转化为数据，数据集聚成知识，知识涌现出智慧”的进程。按照哈耶克在《自由宪章》一书中对人类知识增长和进步的论 述，大数据应该是一个人类知识增长的复杂过程。首先大数据原本并不以具有明确的目标和对象为出发点，而是在不断收集、重组和聚类中，发现社会发展的先行参 数和相关关系。其次，大数据在社会难题中的应用不仅没有设定的目标，也没有设定的问题，能发现什么启示是自然形成的结果。再次大数据发现的结果往往超出既 有的思维和判断，往往不能为社会所接受，检验其预测的准确与否。 但是，满足市场需求的大数据应用模式，有利于技术和数据公司将既有的资源和能力转化为商品，有利于这些企业寻找到以客户需求和盈利模式为支撑的 商业模式。而对于大数据应用者而言，数据的聚类和多次利用，也有利于实现跨部门、跨行业等跨界融合，有利于实现企业和产业的开放式创新。而致力于破解社会 难题的大数据应用，却很难在短期内找到盈利模式。 满足市场需求与破解社会难题的悖论，与弗里·摩尔的高科技营销模型不谋而合：企业不难从技术概念跨越到早期应用市场，却容易在高速增长的主流市场阶段“陈发式”灭亡，成为“鸿沟里的牺牲者”。 在社会难题中淘金 正如数学史上三次危机分别促成公理几何的诞生、集合论的创立和现代数据的发展一样，悖论是理论、技术和应用进步的巨大推动力。大数据悖论的解决，也将推动大数据应用的普及和社会价值的释放。 经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后，大数据技术趋势一下子跌到谷底，许多数据创业公司变得岌岌可危……根据这条著名的Gartner技术成熟度曲线，大数据已经走过了萌芽期和泡沫化的炒作期，并将在未来3~5年内步入低谷期。 市场中的鸿沟 大数据营销模型将经历创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者等5个阶段。这5个阶段之间存在着4条裂缝，其中最大、最危险的裂缝存在于早期市场与主流市场之间，我们称之为“鸿沟”。 大数据的创新者大多是大数据技术和产品的开发者，他们通常在大数据技术和产品尚不成熟的情况下就开始尝试大数据服务。随后，有远见卓识的早期采用者登场，例如互联网以及具有良好信息技术基础的金融企业等。它们与新闻媒体、学术机构一道，将大数据推向“过热期”。 大数据的主流市场来源于实用主义的早期大众和保守主义的后期大众，两者各自占据大数据市场1/3的份额。这两个群组的共同特征是均具备良好的信 息技术基础和深厚的大数据积累，并深谙大数据的社会价值和经济价值。有所不同的是，前者希望看到成熟的解决方案和成功的应用案例，它们大多是金融、能源、 电信等公共服务部门。而后者需要有更安全可靠的大数据保障和广泛的社会应用基础，它们大多是致力于解决环境、能源和健康等社会问题的公共管理部门。 当然，落后者大多是怀疑主义者。他们或许不是大数据的支持者，充其量是大数据社会管理的被动受益者。 大数据技术和应用获得创新者的追捧是显而易见的，获得早期市场的拥护也是轻而易举的。但是，不因“时髦”而加入，不因“过时”而退出，才能成为大数据主流市场的掘金者。遗憾的是，不少企业或许会成为“鸿沟中的牺牲者”，而无缘迎接大数据真正应用市场的到来。 |
