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激发数据潜能,东湖大数据助力“数据流”变“价值流”

东湖大数据发布时间:2020-08-06 19:22:21

信通院《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示,2019年我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元,占GDP比重达到36.2%。受新冠疫情影响,我国加快了新基建进度,国家发改委出台多举措培育壮大数字经济新动能,数据交易市场将迎来空前活跃期。

当前,数据已经成为重要的、非消耗性、能够起到洞察、优化和支配作用的、绿色的高技术战略资源。数据充分发挥倍增价值的关键在于数据流通,即通过社会化的数据交易活动实现大规模的数据共享,使数据这一边际效益递增的重要生产要素发挥更大的作用。

国家出台《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,明确“引导培育大数据交易市场,依法合规开展数据交易”,“建立健全数据产权交易和行业自律机制”。但从市场形态上看,正式的、开放式的数据交易市场目前仍处在十分初级的阶段。

面对数据交易市场发育迟缓这一制约大数据产业进一步发展的“拦路虎”,以东湖大数据交易中心为代表的大数据机构,在法律法规、市场机制、技术基础和数据处理能力等方面做出诸多探索。目前,基于数据交易活动的各类市场模式和发展趋势已初见端倪。从产品或服务的形态和交易方式来看,可以分为五大类:数据流通、数据共享、数据服务、数据咨询、数据融合应用。

1、数据流通

“数据流通”,涉及作为交易商品的“数据实体”从卖方(或称供方)经过市场交易活动传递给了买方(或称需方),数据商品的交付方式通常是一次性的数据文件的传输和下载;或者是多次的数据服务接口API的数据读取。

随着数据交易合规性要求日益严谨,个人信息隐私保护的呼声越来越大,相关法规逐渐出台,以及对违规经营的严厉打击,数据流通市场进入到“调整期”。

2、数据服务

“数据服务”,其核心是基于供方所拥有的数据通过网络对外提供相应的“信息服务”,包括比较传统的“数据终端”服务(如各类金融交易的数据终端、数据可视化大屏)和“大数据服务”(如信息认证、征信、大数据画像等),此类交易不涉及数据转移和共享,但买方仍然可以从卖方获得基于数据的价值。这类交易通常合规风险较小,数据多是专属的,服务是“点多、面广、高频”,目前是大力提倡和快速发展的“金牛服务”。

面对“数据流通”和“数据服务”存在的数据权属、评估定价、隐私安全等多方面法规和技术手段的不完善,东湖大数据率先提出“可信数据服务”的概念,即在保障数据合规应用的基础上,通过严格的数据源准入与融合数据分析流通服务平台,面向数据需求方提供数据采集、数据管理、数据分析、数据可视化一系列的大数据服务和满足数据产品、机器学习、人工智能的各类合法数据集,做到技术可信(安全多方计算、区块链技术引入)、流程可信、管理可信、用户可信。

△东湖大数据参与信通院“可信数据服务系列标准”制定

东湖大数据与华中农业大学信息安全与区块链团队开展校企合作,基于一种集群环境下密码学研究,通过区块链应用推出数据交易解决方案,利用区块链的可追溯和不可篡改等特性,对每笔交易和数据进行确权和记录,解决了大交易量情况下的交易记账、清结算处理和分布式环境下的信息分发、同步和存储问题,构造了开放性、去中心化的可信数据交易服务环境。

3、数据咨询

“数据咨询”,既包括一对一的、个性化、项目化的数据整理与分析服务,又包括利用自身数据搜集、汇聚、整理、加工和分析能力,在线提供细分市场的统计分析数据、舆情分析或行业发展报告,以实现大规模、系列化、在线式的持续服务。这类服务的问题通常出在“数据采集”上,对外服务则是经过深加工的“衍生数据”。

如东湖大数据受十堰、黄石、黄冈、鄂州等地委托制作的“产业链招商地图”。其根据区域战略规划和产业发展要求,在数据挖掘的基础上解构出细分技术领域的关联图谱,形成《招商引资项目推介清单》、《招商引资重点项目跟踪清单》、《招商引资重点项目开工清单》等多个数据目录,并能够实现区域范围内产业、技术、优惠政策的搜索,最终匹配潜在目标企业、机构或领军型人才。

4、数据共享

“数据共享”,通常发生在同一个产业链的合作伙伴之间/同一个集团不同法人实体之间/统一个主体的不同部门之间。由于需要紧密的业务合作,合作实体之间需要相互的“信息支持”,但因为合规和商业秘密的种种限制,又不能将自己的数据拱手交给对方,在这样的“合作共享”体之间使用“隐私计算”(或称安全多方计算)技术所建立起来的专有系统,实现相互之间无需交换数据就能获得数据中所蕴含的信息。

例如,东湖大数据提供技术支持的长江中游城市群工商政务云项目。其中“业务协同”模块建立了4城市名标名录库和协作打假机制,可解决异地消费维权、实现消费投诉信息统计分析、组织消费维权视频会议;“信息共享”模块归集了企业注册、年报等相关信息,建立了信用监管机制,可实现“一处违法、处处受限”,打通了系统内部的数据流转。再比如,东湖引入区块链技术的企业复产复工疫情防控管理系统(SAAS平台),既做到了系统一体化管理,又保障了数据不可篡改和安全隐私特性。

5、数据融合应用

实现多源异构数据接入汇聚,通过自动化的集中管理和数据治理,将数据按照业务属性进行梳理,基于通用化与定制化的数据服务方式,面向各种业务场景提供数据赋能,为各类业务应用蓄水储能。

通过数据融合分析,大数据资源交易与数据分析服务两者进行深度融合,在交易平台上实现数据与服务的一体化交易。数据流通平台从原来的数据资源买卖的菜市场,转变为标准可信的大数据(沃尔玛)综合服务商。在融合后的大数据交易平台上,数据需求方不再提交数据资源的需求信息,而是直接提出自己的应用方向和想要得到的结果,交易平台再根据需求方的应用方向,反向匹配数据资源和数据分析服务。

当然,由于数据的合规和隐私的问题,很多合作实体之间不是单单地进行技术上的“系统互联”,它们通常有相对封闭的、更深层次和广泛的商业合作,虽然其中的核心关键问题还有待突破,但已经开始在一些特定应用场景中发挥着独特的作用,以满足日益严苛的“合规”需要。东湖大数据始终坚持场景导向,技术驱动,聚焦于行业数据的融合应用,已孵化气象+农业,气象+红酒、气象+交通、气象+健康等多个场景下的数据产品。

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