新基建开工，地方政府的“标配”为何必须是数据开放平台？

2020-07-23 10:17

因此，这里所谓的“情景”意味着数字协作联盟在当前阶段所处的上下文（如盟主和盟友的情况、联盟的价值和竞争力，等一系列内外部的因素），“动能”意味着联盟之所以能成功的进入下一阶段或稳定在本阶段的核心因素。而分析当前情景，结合科技、过往最佳实践经验等手段，从联盟“成员－规则－运转”三方面，优化和提升联盟动能，从而实现联盟效益最大化，是数字协作联盟架构的核心。

可以预见，研究和推动数字协作联盟的顶层设计、精细化运营将是未来数字经济发展过程中能够发挥重要价值的工作。本文后续部分将展示四类数字协作联盟的探索实践经验，以期引发读者更多的讨论和参与，从而进一步推动对数字协作联盟顶层设计、精细化运营等方面的研究和实践。

数字联盟“情景－动能”方法论框架

3数据协作生态的进化

我们正处在“第一次数据工业革命”的前夜。社会对数据权利意识普遍觉醒、相关技术应接不暇迅猛发展（大数据、区块链、人工智能、IoT、云计算、边缘计算……）、多个新型数据资产服务平台的正式运营、法律法规监管方式的陆续完善健全……种种迹象表明，数据的“农耕文明”时代很快将一去不复返。伴随数据生产力的提升，数据的生产关系也需要进化了。

在数据的“农耕文明”时代，数据生态表现出社会分工不明确、生产方式不发达，导致自给自足与数据价值难以转化为业务价值的现象。“工业化”的数据协作生态则有了相当的进化：

1． “数据是新型资产”这一观念逐渐成为普遍的共识，因而需求方的数量增长异常迅速。需求方对数据的应用方式，也逐渐由多部门协同转换为“数据中台”，逐步形成内部的数据价值链闭环。

2．数据需求方之间逐渐开始出现分工、协同，如围绕贸易金融的多家银行联盟链、机构间联合风控建模、供应链核心企业对上下游的能力开放……等。

3． “数据公司”逐渐分化为数据资源方、数据分析和建模方、数据资产服务平台等不同的角色，数据的分工逐渐精细化。

4．不论是监管层面 GDPR、CCPA 以及国内一系列法律法规的出台和实施，还是民众对自身数据权利、隐私保护等意识的普遍觉醒，都意味着数据协作生态（生产关系）需要有一种可确权、可追溯、可信、可控的机制。

5． IoT、边缘计算、联邦计算等技术的发展，使得数据产生、采集、利用更加高效和“Just－ In－Time”，这一数据协作的“去中介化”趋势逐渐打破了传统数据公司的“数据霸权”。

6．如下图，各参与方的“人工”因素逐渐降低，在数据价值链中大部分的对接都是“机器对机器”实现，极大提升了协作效率，也使得协作中越来越大比例的“信任”，可以由技术来保障。

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