跨平臺數據要素流通協同運營的生態系統研究

引言

全國數據與技術大市場相關政策明確要求加強數據要素的跨平臺流通，旨在打破數據碎片化現狀，通過消除數據要素流通障礙，實現數據在不同平臺間的自由流通與共享[1]，促進數據資源的優化配置與高效應用。然而，跨平臺數據要素流通在實際操作中卻面臨諸多挑戰。數據碎片化分布于不同平臺，單一平臺運營容易形成信息孤島，限制信息的自由流通與用戶體驗的連貫性2。如何在保障數據安全的前提下，實現跨平臺數據要素的高效流通與協同運營，仍是當前亟待解決的問題。本文旨在介紹跨平臺數據要素流通協同運營的生態系統變遷，分析其研究與實踐價值，并針對數據交換、整合、共享、應用的方法和策略進行深入探討，以此為基礎展望其應用前景與發展趨勢，以期為相關領域提供理論支持和實踐指導，推動跨平臺數據要素流通協同運營的進一步發展。

1.跨平臺數據要素流通協同運營的生態系統發展現狀與挑戰

數字化浪潮正推動跨平臺數據要素流通協同運營的生態系統變革，引領產品、流量、運營三方面協同發展，塑造新商業生態。產品協同通過數據分析提升產品競爭力和市場空間；流量協同精準引導用戶流量，提升體驗和增長機會；運營協同優化供需對接，降低成本，提高效益。但是，此過程面臨數據準確性、用戶隱私安全、跨平臺流通機制等挑戰。總之，基于數據要素流通協同運營的跨平臺生態系統正經歷深刻變革，須不斷創新和探索以實現持續發展。

在數據要素流通協同運營中，多平臺協同作為核心環節正迅速發展，前景廣闊3。數字化時代，數據成為企業決策的關鍵依據。多平臺協同基于數據協同，實現平臺間服務與資源的互補與協同。在數據要素流通過程中，多平臺運營協同（供需匹配協同）愈發關鍵。企業通過分析數據，準確把握市場、用戶需求和產品供應，優化供需匹配，提升運營效率[4]。在基于數據協同的跨平臺流通運營中，平臺、流量及運營協同均面臨挑戰。

現有研究認為，跨平臺數據要素流通協同運營生態系統的構建需克服數據整合與標準化難題、技術兼容與互操作性問題5，以及市場定位與品牌一致性挑戰。數據格式、標準和質量的差異增加了整合難度；技術架構和平臺差異要求設計時考慮跨平臺需求；市場細分和受眾差異要求信息傳達一致。流量協同則面臨流量分配與優化、跨平臺整合、用戶隱私與數據安全等挑戰。需深人分析用戶行為、市場需求和競爭態勢，制定科學策略；整合流量規則，提升流量規模和質量；保護用戶數據安全。運營協同需應對策略與目標協同、跨部門溝通與協作、數據驅動決策等難題。綜上所述，企業需針對這些挑戰制定策略，不斷提升協同能力，以應對數據要素市場競爭。

2.跨平臺數據要素流通運營生態系統提出

跨平臺數據要素流通協同運營生態是指數字經濟時代下，通過多主體協作實現數據價值釋放與資源高效配置的新型模式，其核心在于以數據要素為紐帶，構建跨系統、跨領域的協同機制。

跨平臺數據要素流通運營生態系統的變遷如圖1所示，下文將分階段敘述。

2.1初始階段

跨平臺數據要素流通運營生態系統在初始階段，重點圍繞數據采集、內容推薦和跨平臺嘗試三大核心模塊展開。系統通過分布式架構實現多源異構數據的高效采集，構建覆蓋用戶行為、內容特征等多維度的全鏈路數據庫，為后續分析提供基礎支撐。基于用戶畫像動態建模技術，初步建立個性化推薦引擎，通過實時反饋機制優化算法精度，推動內容分發效率提升。同時，針對平臺間數據孤島問題，研發輕量化數據交換協議與安全傳輸通道，驗證跨域身份認證、隱私計算等關鍵技術，初步打通數據要素流通網絡。該階段以技術驗證與模式探索為導向，旨在形成“采-存-治-用”的基礎閉環，為后續構建規模化、智能化的數據要素流通生態奠定技術架構與運營規則基礎。

2.2發展階段

跨平臺數據要素流通運營生態系統在發展階段呈現多維突破態勢，其核心聚焦于數據融合、內容分發、社交裂變與精準營銷，運用聯邦學習、區塊鏈存證等技術建立跨平臺數據信任機制，形成覆蓋用戶行為、業務場景、環境變量的全維度數據資產圖譜。在內容分發領域，創新研發混合推薦引擎，融合協同過濾與深度學習算法，建立用戶興趣衰減模型與內容生命周期管理體系，通過實時計算用戶場景特征與內容匹配度，實現“場景-內容-觸點”的智能適配。該階段通過技術架構升級與模式創新，推動數據要素流通效率提升，初步形成數據驅動、智能協同的跨平臺生態閉環。

2.3成熟階段

跨平臺數據要素流通運營生態系統進入成熟階段后，重點發展生態共建，構建起多方協同、技術驅動、價值閉環的新型數字生態范式，具有閉環營銷、全鏈路數據追蹤與AI驅動決策的生態數字化能力。該階段以“生態共建 數據智治”雙輪驅動為核心，通過構建包含數據提供方、技術服務商、應用場景方在內的多元協作網絡，形成數據要素流通的價值共生體系。系統創新打造全鏈路數據治理平臺，集成分布式圖計算引擎與區塊鏈存證技術，實現數據采集、清洗、分析、應用的端到端可視化追蹤，關鍵節點數據質量顯著提升。同時，系統構建數據資產化交易平臺，創新設計“數據沙箱 + 隱私計算”的安全流通模式，推動數據要素市場化配置。此階段生態參與規模持續擴大，數據要素流通效率躍升，初步形成技術先進、模式完備、生態繁榮的跨平臺數據運營新基建，為數字經濟高質量發展注入核心動能。

2.4高績效階段

跨平臺數據要素流通運營生態系統進入高績效階段，呈現數據中臺賦能、全球流量布局、創新流量玩法、合規與隱私保護協同演進態勢。系統以“流量矩陣 + 數據中樞”雙核驅動，構建覆蓋全球主要市場的立體流量網絡。合規與隱私保護體系全面升級，構建隱私計算、區塊鏈存證、動態脫敏三位一體防護架構，建立覆蓋主流國際法規的合規智庫，聯合專業機構打造風險預警生態。數據中臺作為智慧核心，整合多模態數據資源，通過實時計算引擎與知識圖譜技術，賦能智能定價、庫存預測、用戶運營等核心場景，支撐跨境電商供應鏈優化、金融反欺詐等跨行業應用，逐步構建數據驅動、安全可信、生態共榮的全球數字貿易新型基礎設施。

3.跨平臺數據要素流通協同運營的生態系統建設一以大交通領域為例

3.1數據要素協同建設策略

結合上文跨平臺數據要素流通運營生態系統變遷模型，大交通領域的初始階段的核心目標是構建基礎數據池并驗證跨平臺協同的可行性。在初始階段，大交通領域通過API、爬蟲等工具，實現跨平臺結構化與非結構化數據的多元采集，并建立數據清洗流水線確保質量；基于協同過濾或深度學習算法構建推薦引擎，結合A/B測試迭代優化策略以提升用戶體驗；利用聯邦學習技術開展隱私計算下的聯合建模試點，初步打通2＼～3個高關聯平臺的數據壁壘，為后續生態擴展奠定技術基礎。

在發展階段，跨平臺數據要素流通運營的生態系統聚焦提升數據價值與用戶體驗。通過構建OneID體系打通用戶跨平臺身份，結合知識圖譜關聯多源異構數據形成統一視圖，釋放數據整合價值。同時，基于實時場景動態調整內容推薦權重，并引人強化學習算法優化營銷預算分配，實現精準觸達與高效轉化。此外，設計拼團返現、好友助力等社交裂變機制，借助社群網絡擴大信息傳播效應，形成用戶自驅動的生態增長閉環。

在成熟階段，系統通過區塊鏈智能合約搭建數據要素市場，聯合產業鏈伙伴構建生態聯盟，形成互信協作網絡；部署全鏈路埋點體系追蹤用戶全生命周期行為，結合數據血緣圖譜實現問題快速溯源；訓練大模型分析客服對話與市場數據，自動生成精準營銷策略，驅動轉化效率持續提升，最終形成“數據驅動-策略生成-生態反饋”的自循環增長閉環，實現生態價值的持續進化。

在高績效階段，通過搭建‘ 邊緣計算節點”加速全球內容分發，開發多語言模型適配區域市場差異；創新采用元宇宙營銷、短視頻SEO優化等流量獲取方式拓展用戶觸達場景；同步構建數據安全沙箱結合自動化審計工具實時監控風險，在合規框架下實現營銷效率與商業價值的規模化突破，形成技術驅動、安全可控的全球增長引擎，驅動生態價值持續裂變。

3.2跨平臺數據要素流通協同運營生態系統的建設與效果分析

2020年中國航空旅客量超過7億人次，年復合增長超過 1 0 % 。中航信一方面面臨互聯網數據的多樣性要求，包括海量數據的處理、非結構化數據的處理、高復雜性的數據處理；另一方面面臨大數據分析、人工智能技術等要求的快速響應能力。面對這些挑戰，中航信采取加速數字化轉型的方式提升自身服務質量和運營效率。為此，中航信構建了大數據分析平臺，這個平臺基于\"Hadoop+Spark + x8 6 ”實現，并確立了在物理架構上實現向支持分支機構的多層數據倉庫演進、數據架構上實現從以“事”（交易）為中心向以“人”（旅客）為中心演進的總體目標。通過在數據架構上創新，實現了不同類型的數據采用不同工具訪問的目標。為旅客提供從出行準備到抵達目的地全流程的完整信息服務，特別是包括旅客在機場的服務體驗，也是中航信提供的基礎服務之一。圍繞機場的智慧化建設也就成為中航信提供更好服務體驗的基礎。在這方面，中航信積極推動智慧機場的建設，重點建設新一代民航旅客系統、民航共用云服務平臺和通用航空信息服務平臺，實現為民航提供有效的支撐[0]。

2022年11月，中航信對外發布了區塊鏈服務平臺—一航旅鏈，并基于航旅鏈系統開發了多款應用。基于航旅鏈開發的“差旅通”應用，可以幫助差旅企業進行行程單驗真與對賬。2023年6月28日，“差旅通”開具了全國首張全面數字化的電子發票。全國所有應用電子發票的單位都可以接受中航信提供的航空運輸電子行程單會計數據，擺脫紙質會計憑證煩瑣、冗雜、負擔重的全社會差旅報銷和會計憑證存檔的痛點。而基于航旅鏈開發的“權益通”，則可在航空公司、機場與行業外多主體之間實現會員權益、積分權益和促銷權益的數據共享，通過數據共享釋放存量資源的價值、提高資源的利用效率[11]。例如，在海南離島免稅場景中，利用機場數據實時核驗旅客離島行程，確定其是否有資格購買免稅品[12]。

結語

面對跨平臺協同運營中面臨的挑戰與機遇，首要任務是加強數據安全管理，需與其他平臺共筑安全規范，研發加密與存儲技術，保障用戶數據安全。創新流量轉化方式，如KOL代言、直播帶貨，可有效提升變現效果和用戶忠誠度。同時，優化用戶體驗，提供高質量內容和服務，對提升滿意度和活躍度至關重要；加強數據分析能力，挖掘用戶數據，為其他平臺提供精準用戶畫像和產品優化建議，增強競爭力和創新能力。此外，跨平臺數據要素流通模型對平臺型企業具有重要指導意義，可促進數據共享，打破孤島，優化資源配置，創新商業模式，如個性化推薦、定制化服務。此外，該模型還能強化風險管理，確保業務穩健。總之，在數據要素時代，平臺企業應充分利用跨平臺機遇，不斷創新，滿足用戶需求，推動行業進步。

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作者簡介：王昕迪，本科在讀，研究方向：數據協同、跨平臺流通運營生態系統。通信作者：郭樹行，博士研究生，副教授，guoshuhang@cufe.edu.cn，研究方向：架構創新與數據要素化。

基金項目：中央企業產學研合作項目——數字經濟驅動產業鏈轉型升級設計研究（編號：2023-ZJ-067）。