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我們談?wù)摯髷?shù)據(jù)，就不能回避數(shù)據(jù)的公有權(quán)與私有權(quán)及其界定。不久前，阿里巴巴與順豐，就數(shù)據(jù)交換問題產(chǎn)生摩擦，以至于切斷了數(shù)據(jù)接口。此事鬧得沸沸揚揚，天貓（淘寶系）國家主管部門介入后，數(shù)據(jù)接口重新恢復，但電商與快遞公司之間的矛盾依舊。
理想狀態(tài)下，數(shù)據(jù)的權(quán)限、權(quán)益應(yīng)當有非常清晰的劃分；對于用戶私有數(shù)據(jù)的使用，應(yīng)當遵循經(jīng)用戶授權(quán)的原則。但這往往難以實現(xiàn)，例如用戶在網(wǎng)站、APP上的注冊資料，通常就被數(shù)據(jù)企業(yè)列為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這些數(shù)據(jù)不僅被企業(yè)用于其他類別的業(yè)務(wù)，即通過所謂的數(shù)據(jù)挖掘分析，向潛在用戶開展精準營銷，而且還經(jīng)常出現(xiàn)轉(zhuǎn)手數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。盡管用戶大多對此不滿，然而由于用戶一方很難采集企業(yè)濫用數(shù)據(jù)的依據(jù)，且很多情況下無法清晰的概括數(shù)據(jù)遭濫用的后果，所以上述現(xiàn)象即便提出投訴、舉報，也很難尋求令人滿意的解決。
再來看大數(shù)據(jù)時代，所不可避免出現(xiàn)的隱性偏差風險。美國波士頓市政府曾推出一款手機APP，鼓勵市民通過APP向政府報告路面坑洼情況，借此加快路面維修進展。但該款A(yù)PP的使用，卻因為老年居民使用智能手機的比率偏低，導致政府收集到的數(shù)據(jù)多為年輕人反饋數(shù)據(jù)，所以導致老人步行受阻的一些小型坑洼，反而長期得不到及時處理。
大數(shù)據(jù)時代，還經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全問題。尤其是公共管理部門、業(yè)務(wù)得到普遍應(yīng)用而帶有公共性質(zhì)的數(shù)據(jù)平臺企業(yè)，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，后果就會變得格外嚴重。中國數(shù)據(jù)化思考領(lǐng)先人物、阿里巴巴集團前副總裁、首任阿里數(shù)據(jù)委員會會長、紅杉資本中國基金專家合伙人車品覺在其所著的《數(shù)據(jù)的本質(zhì)：無人不是分析師》一書中分析指出，大數(shù)據(jù)應(yīng)用要格外注重倫理問題，而這其中涉及到的數(shù)據(jù)安全，又是重中之重。在他看來，安全原則要想得到業(yè)務(wù)方面的支持，轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)應(yīng)用中的安全操作，必須契合企業(yè)的商業(yè)目標、風險承受能力和部署能力。
車品覺認為，目前國內(nèi)企業(yè)對于數(shù)據(jù)安全還沒有形成共識，對于本文開篇所提及到數(shù)據(jù)權(quán)限與權(quán)益的合理區(qū)分（公有權(quán)與私有權(quán)的劃分）、隱性偏差風險等的認知也很不平衡，這對于大數(shù)據(jù)的繼續(xù)縱深發(fā)展會造成影響。《數(shù)據(jù)的本質(zhì)：無人不是分析師》這本書頗為尖銳的提出，“大數(shù)據(jù)行業(yè)一直在忽略、回避和否認數(shù)據(jù)倫理問題。忽略的原因就是害怕：害怕一檢查就露出破綻，害怕過度關(guān)注倫理會扼殺創(chuàng)新，害怕倫理問題太過棘手而無從解決?！边@顯然不是解決問題的正確態(tài)度。筆者贊同書中觀點，在大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習等新生事物還在快速發(fā)展的過程中，及早確定數(shù)據(jù)倫理法則，非常重要，這將有利于而不是阻礙新生事物的健康成長。比如，基于算法和數(shù)據(jù)的無人駕駛汽車，目前尚未得到大規(guī)模應(yīng)用，就應(yīng)當盡早研判確定其邊界和規(guī)則，以避免未來在推廣過程中遭遇倫理沖突。
《數(shù)據(jù)的本質(zhì)：無人不是分析師》是本土作者撰寫的以大數(shù)據(jù)、人工智能等新科技主題的圖書中的上佳之作。整本書基于大數(shù)據(jù)在中國國內(nèi)的發(fā)展進程，從應(yīng)用熱點和難點入手，多視角分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)應(yīng)用的實質(zhì)，深入剖析了數(shù)據(jù)治理的核心。全書開篇指出，商業(yè)基礎(chǔ)正因眾多終端帶來的全域大數(shù)據(jù)而發(fā)生著變化，如此之多和零散的數(shù)據(jù)及維度的疊加，使得數(shù)據(jù)利用的真正難題，變成了保證有效地存儲、更新、辨識和連接數(shù)據(jù)。例如，很多人都同時擁有多部手機、平板電腦，還有多張信用卡，以及多個可連接上網(wǎng)的智能化應(yīng)用電器，企業(yè)能不能辨識出客戶分散在這些設(shè)備/銀行賬戶之間的信息，能不能建立數(shù)據(jù)聯(lián)系，又能不能結(jié)合客戶線上線上的行為數(shù)據(jù)進行進一步的分析研判，這對于包括大數(shù)據(jù)企業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)企業(yè)都提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。
這本書也再度重申了數(shù)據(jù)相關(guān)性的重要性。數(shù)據(jù)收集活動的出發(fā)點來自于企業(yè)業(yè)務(wù)需要或者可以應(yīng)對未來的業(yè)務(wù)發(fā)展，書中以阿里巴巴的數(shù)據(jù)實踐為例對于如何圍繞業(yè)務(wù)的長中短期目標，發(fā)展必要的數(shù)據(jù)能力進行了說明。在談到數(shù)據(jù)流動、數(shù)據(jù)連通時，書作者強調(diào)要實現(xiàn)數(shù)據(jù)各方的互惠互利，找到利益驅(qū)動的本源，尋找共同的痛點。事實上，包括阿里巴巴在內(nèi)，大型企業(yè)內(nèi)部不同部門、流程之間的數(shù)據(jù)共享，也建立在利益驅(qū)動的基礎(chǔ)上，而政府不同部門之間、不同地區(qū)的政府之間以及政府與企業(yè)之間，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，顯然需要首先尋求共識、共同利益的基礎(chǔ)，為數(shù)據(jù)流動創(chuàng)造動力。
大數(shù)據(jù)時代在成為熱詞后，數(shù)據(jù)使用已經(jīng)深入人心，也切切實實的體現(xiàn)在了對于公共管理及各行業(yè)運營水平的推動之上。這本書歸結(jié)指出，未來，數(shù)據(jù)應(yīng)用將像電力一樣，成為必需品、公共產(chǎn)品，滲透到公共生活、經(jīng)濟生活的各個方面。書作者闡述了如何選擇人工智能與大數(shù)據(jù)的切入點的具體戰(zhàn)略，包括從零開始創(chuàng)建好的專有數(shù)據(jù)集；確保數(shù)據(jù)量與試圖解決的問題之間建立密切聯(lián)系、數(shù)據(jù)的收集、處理和運用，要從最小化應(yīng)用做閉環(huán)，基于眾多應(yīng)用做長遠規(guī)劃；嚴肅對待數(shù)據(jù)的標準和質(zhì)量問題，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，等等。
