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如何处理这堆“从地球到冥王星的报告”

2020-11-05 09:45:00 来源:法治日报·法治周末

数据市场存在众多各异的数据,造成数据共享的障碍。要更好地发展数字经济,亟需整合不同数据,以适应新兴的智慧产业。这也进一步加剧了市场对数据标准的现实需求

谢超

数字时代,数据已经成为驱动经济发展的原材料。数据衍生的新商业模式及其相关预测影响了生活的方方面面,例如,健康、教育、交通等。当前,全球收集的数据已达到4万亿字节,世界银行将其比喻成“一堆从地球到冥王星的报告”。

这些数据主要通过模块化与分布式系统收集。但是,就数据而言,从收集到高效利用还有很远的路要走。如智慧城市的运营,人们需要整合多来源数据(如交通数据、环境数据、医疗数据、治安数据等),并且要求同步高效使用。

数据市场存在众多各异的数据,造成数据共享的障碍。要更好地发展数字经济,亟需整合不同数据,以适应新兴的智慧产业。这也进一步加剧了市场对数据标准的现实需求。

数据市场,数据标准涉及设置与数据价值链相关的标准,如考虑收集数据的相关属性,包含数据集的术语、结构和组织;数据存储方面(储存位置等);使用目的(包括数据可移植性协议)。

早期数据标准出现在复杂的空运后勤领域。当时,地勤人员需要检查每架飞机带来的长途货物清单,空中交通常因卸货瓶颈而被迫降低运输效率。为解决这一问题,柏林空运在1948年创建了代码标准系统,在飞机降落之前以电子方式报告货物清单。

在数据使用上,数据标准可减少共享数据的障碍。

首先,它通过要求数据语义遵循确定规则来减少元数据的不确定性。同时,数据标准可以通过标准化数据集的结构和组织等方式,减轻数据转换的障碍。例如,许多公交公司采用了一种标准格式来报告公共交通时间表和相关的地理信息。

数据标准通过引入一组兼容数据以及通用数据模式来促进数据互操作性,这使得创建多模式同步旅程应用程序成为可能。数据标准可以减少数据丢失,其兼容性为用户提供了互操作性的保证:无论何时何地使用数据产品或服务,可以确信该产品能正常运行。这类似标准的电源插头和插座可确保通电产品能在任何地方使用。

兼容性标准还通过功能的保留来降低交换成本。此外,不管数据是否已对外开放,数据标准可以帮助了解该数据库,如通过结构化查询语言认识数据库。

数据标准的使用通常由市场中的供需双方共同推动。研究显示,一些行业通过数据标准促进行业生产率增长。同时,数据标准化建立最低质量要求可以弥补部分市场失灵问题。

在缺乏数据标准时,用户可能无法轻易观察数据质量,并且信息不对称会阻止用户了解产品质量。而不同于健康、环境与安全等标准,许多用户很难从外部了解数据质量。因此,最低限度数据标准还可以增进用户信任。

当然,数据标准也有成本。例如,标准将带来可供用户选择机会的减少。如果该标准为专有标准,则可能出现因市场支配力所导致竞争减少与价格上涨。

标准成本有时比较昂贵,如行业采用劣质的标准,对行业创新将产生负面作用。就数据的可操作性而言,数据标准会提高数据集的可操作性,降低用户间因数据收集产生的交换成本,并限制数据存储与数据分析间成本的重复投入。标准使用也会因提高市场主体的成本,从而对竞争产生消极影响。不过,尽管存在负面因素,但数据标准还是能够有效促进数据可操作性的提高。

数据标准可能会促进市场主体收集、综合与存储数据,从而产生更多的共享数据。同时,通过降低数据可移植性成本,允许更多的市场主体共享数据,数据标准也增强了市场主体共享数据的动力。共享数据的扩大可以促进协同知识的产生,也刺激更新、更好的产品或服务投入市场。

作为数字经济中的数据材料,共享数据对经济发展的重要性不可低估。例如,当市场主体取得数据上的竞争优势,则数据使用的低效率可能会造成极高的成本。特别在智慧家庭领域,共享不同来源数据对创新产品的作用显然易见。

就隐私安全而言,数据标准可能会引发隐私问题。共享数据越容易,对个人数据丢失的担忧就越大。共享过程可能会降低个人隐藏其身份的能力,可能损害数据匿名化,也可能会严重损害私人隐私。

就数据安全而言,数据库集成可以增强安全系统有效地检测可疑活动的能力。大规模数据可以让算法快速学习,有效应对新隐患。然而,这些收益也伴随着安全风险。

数据标准让黑客更容易访问、使用数据库。同时,数据标准可以创建更大、分布更分散的数据库,但其潜在的安全隐患也在扩大。低效率标准执行可能会降低市场主体检测安全威胁的能力。

典型如信息技术安全评估通用标准,标准创建目的主要是简化指定、实施与评估安全产品的过程。但是,其严格的要求(例如,用于验证系统不受攻击)使得标准实现成本过高并降低了对安全威胁的检测。就关键基础架构,其应用可能是合理的;但对于市场主体而言,该标准可能并不高效。

就数据共享而言,如上所述,数据标准提高了市场主体收集和共享数据的动机,数据市场也更具竞争力。市场主体通过整合不同来源的数据集,可能会减少对内部或外部来源数据的过度依赖。

就国际合作而言,数据标准可能会影响推行国的国际竞争力。例如,数据标准的本地化可能会为外国竞争者进入构建壁垒,并可能降低国内外数据集的可操作性。这些壁垒使外国标准与本地标准的兼容性受到影响,也提高了它们之间的转换成本,反过来也会影响本地数据使用与数据行业发展。

(作者系华东政法大学法律学院博士研究生)

责编:王硕

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