【摘要】大數據環境下,數據資源的獲取能力成為企業核心競爭力的來源之一,由此企業間的數據競爭問題凸顯,如:新浪訴脈脈案、漢濤訴百度案均暴露出當前企業間存在惡性數據競爭問題;處理好大數據環境下的企業數據競爭問題已成當務之急。本文從大數據環境下數據價值特點、數據競爭問題剖析、企業間數據競爭問題改進建議三方面對該問題進行探討,為促進企業間形成良性的數據競爭提供參考。
【關鍵詞】大數據;企業;數據競爭
一、大數據環境下數據價值的特點
(一)數據資源高盈利性
隨著Hadoop、MapReduce等大數據相關技術的快速發展,為處理巨量數據提供了條件,數據的采集、抓取、挖掘成本降低,而使用數據產生的收益卻非常巨大,主要表現為:大數據分析和機器深度學習可以更好地搜集、分析、轉換、評估、預測數據,為企業提供目標客戶信息、產品服務反饋,甚至是商業博弈方案,數據資源的高盈利性特征不斷顯現。
(二)數據資源多源性
在傳統制造業領域,商品或服務的產生過程相對一源,任何產品或者服務通常是一個或者幾個清晰的企業生產或提供的;而在數據資源領域,往往最簡單的數據資源歸屬都難以確定。如某個顧客的消費數據,到底應該歸屬產生數據的用戶還是收集、加工數據的企業或者負責管理數據的政府相關部門,目前還有爭議,因此,企業間數據競爭的起點便是模糊的。
(三)數據資源使用非排它性
產權制產生以來,排他性是商品或服務產生稀缺性的一個基礎,而在數據信息的使用上,一個企業獲取信息不能排除其他企業對同樣信息的獲取,而龐大的大數據資源,讓大數據資源像專利技術一樣被保護起來,幾乎是不可能完成的任務。數據資源高價值同時又非排他,這就讓企業間的數據競爭完全區別與傳統的資源競爭。
二、企業間數據競爭問題剖析
(一)當前企業間數據競爭法律保障不充分
企業間數據競爭源于數據資源的非排他性,不能適用“一物一權”的法律原則,雖然現行法律中有知識產權相關的規則,但是,現在知識產權的主要保護形式也是通過技術專利實現的,而大數據環境下數據資源的體量和及時性都不能完全適用以專利保護為基礎的法律。因此,企業間數據競爭的規則邊界不清晰,難以避免惡性競爭。
(二)數據行為的基本秩序問題難以解決
首先,在數據首次采集問題上如何保護產生數據用戶隱私權在內的合法權利,目前難以妥善解決。其次,數據的二次抓取,哪些數據可以被抓取,哪些不能被抓取,或者是哪些數據在使用時需要受到監管,這些問題有待解決。最后,數據深度挖掘的產品應該歸誰所有,是數據產生者、數據采集者還是數據挖掘者;如果數據挖掘的產品應該共有,那么如何建立合理的共享機制,也是一個難點。
(三)數據資源收益分配問題
數據資源因為具有高盈利性,因此在后續使用過程中必定產生可觀的經濟效益和社會效益,如何合理合法分配這些收益是目前的一大難點,突出表現為對于產生數據用戶利益的漠視。各企業利用采集的數據資源賺得大量財富時,往往毫不顧忌用戶的合法權利,這種情況如果長期得不到改變,必然導致對社會公平正義的損害。
三、企業間數據競爭問題改進建議
(一)完善數據資源產權制度
數據資源歸誰所有是數據競爭的核心問題,在數據資源的產權制度方面要考慮到大數據的環境與數據資源的特點,針對不同情況做出安排,一是對于通過公開渠道獲得的非隱私數據信息,應該將該產權歸于全體社會成員,不宜賦予某個企業有數據的壟斷權,產生的收益也應惠及全體社會成員。二是對于通過特定渠道僅對特定人群搜集的數據資源,要特別注意對于數據產生者隱私的保護,任何數據采集、抓取、挖掘均不得侵犯當事人的合法權益,可以借鑒國外的“吹哨者”制度,提高違法成本和守法收益。
(二)建立數據采集、抓取、使用行為的基本秩序
個人數據產生往往是隨機的,也難以預測其具體用途,因“知情權”規則難以適用于數據采集、抓取行為,保護用戶隱私和其它合法權益的路徑需要移到后端,即從產生數據者允許數據使用者的行為入手,從規范數據使用行為入手保護數據產生者的合法權益。
(三)建立數據競爭規則基本框架
我國已有《反不正當競爭法》,但該法案更多地適用于傳統的商業行為,針對數據資源的特點,應該建立新的管理框架,在該領域,可以將《反不正當競爭法》中關于“違背商業道德”的規定具體為:通過不正當的數據采集、抓取、挖掘行為扭曲市場信號誤導消費者,損害市場效率和競爭秩序。在面對企業間數據競爭的核心問題時,要將數據資源的使用行為會不會產生阻礙數據信息產生和傳遞效果來評判。
四、結語
在大數據環境下,數據資源是關鍵的資源,企業間數據競爭問題究其本質是爭奪更大利益的問題,目前在法律層面、市場層面還存在諸多不足之處,這就需要從數據資源的產權制度、使用基本秩序、數據競爭規則框架入手,重新定義企業間數據競爭過程中的諸多問題,通過法律、市場的規范逐步減少惡性數據競爭行為,與此同時,還要注意保護用戶的合法權益,以適應DT時代數據競爭的新特點。
參考文獻
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作者簡介:左智科(1984.06—),男,重慶工商大學融智學院,信息工程學院,講師,研究方向:大數據及現代管理學。