何塞·帕拉-莫亞諾 卡爾·施梅德斯 亞歷克斯·桑迪·彭特蘭
企業依賴數據進行生產和銷售已不是什么新鮮事兒。2018年,全球市值前6位中有4家公司(亞馬遜、谷歌、臉書和阿里巴巴)的商業模式是建立在利用數據優化廣告的基礎上。然而,數據與資本、勞動力等傳統生產要素相比,有很大的不同。企業管理者要充分挖掘數據的價值創造能力,就必須熟悉數據的獨特屬性,以及數據交換應該如何利用好這些屬性,做到趨利避害。
與資本和勞動力這兩大生產要素不同,目前并沒有一個透明的數據全球化市場,數據從個人到組織的流動,以及在不同組織之間的流動都沒有保障。因此,企業與平臺有兩種選擇:要么只利用個人(企業客戶或用戶)在組織系統里產生的數據,要么從其他數據集合商處購買數據。后者的交易行為缺乏透明度,個人無法參與,難以對交易過程施加影響,更談不上直接從中受益。
由于數據具有不可替代的特點,個人很難把自己的數據直接賣給組織。潛在買家在購買之前要有評估原始數據價值的能力,這一評估辦法在技術上雖有可能性,但實際上非常復雜,且成本高昂。而且,大多數組織只對許多人的數據感興趣,因為各類數據只有達到一定數量級后才可以揭示有價值的規律,所以個人在買賣數據時是沒有什么討價還價能力的。此外,在當事人不知情、不許可的情況下,將未經整合或匿名處理的個人數據提供給第三方是違法的,因此購買數據的過程困難重重,通常需要分階段談判。
數據交換中心通常由基金會、私營企業或用戶聯合體管理和控制。它們對數據提供方主動分享的數據進行組織、整合和匿名化處理,并允許第三方在此基礎上運行算法,以此創造價值。第三方支付的使用費最終將分配給數據提供者,或者如果交換中心是個人聯合體組成的,那么該聯合體可能會選擇以提供增值服務來代替付費。
既然企業可以從數據交換中心購買分析報告,那么它們即便手上沒有直接的數據,也不影響它們從中創造價值。對于有些企業而言,數據可以自產自用,于是自己便成了數據生產商。這樣一來,它們就不再是單純的數據交換中心的用戶,而是可以從中獲得收入。例如,畜牧養殖企業可以提供健康牲口和患病牲口的照片,保險公司、制藥企業可以用這些數據訓練影像識別工具,偵測動物疾病。
對于已經掌握并分析客戶或用戶數據的企業,擁抱還是回避數據交換中心是個特別重要的決定。企業管理者應當從更廣的領域來仔細思考數據交換對于企業戰略與經濟趨勢的影響,謀定而后動。