
企业数据之争或将愈演愈烈 专家:区分权属保障安全
“控制资源的垄断思想是工业时代思维模式。未来是万物互联的时代,是开放共享的时代,阿里手中的数据资源可以说只有亿分之一。”前不久的2017天下网商大会上,阿里巴巴董事局主席马云首次谈及菜鸟、顺丰的“数据之争”。
虽然马云所言“风轻云淡”,但近年来,企业间数据之争屡有发生,且有愈演愈烈之势。数据资源之重早已成为业界共识。业内各方人士普遍认为,数据之争背后,数据权属界定、立法跟进、数据安全等问题需要被统筹考虑、有序推进。
企业数据之争愈演愈烈
谈及数据之争,6月份发生的菜鸟和顺丰之间的“数据断交”事件可以说是典型案例。这场事件不仅仅发生在这两家企业,还波及了国内诸多企业。这场数据角逐背后,不仅仅是两个巨头的数据之争,更是一场商业价值之争。业内人士评价称,双方在这场争夺里面看中的是大数据背后的商业价值,因为这是一个金矿。
但也有业内人士表示,在这场数据争夺战里面,各方都没有得到好处。回顾整个事件,中国物流学会特约研究员杨达卿认为,在顺丰和菜鸟相互关闭数据接口的36小时里,双方是一场“杀敌一千自损八百”的竞争,由于成为舆论热点,两家企业都受到公众质疑,同时一定程度上影响正常的市场秩序。
数据显示,A股上市的顺丰控股(49.200,-0.16,-0.32%)6月2日收盘跌1.27%至53.29元,在物流板块中跌幅居首。菜鸟总裁万霖也表示,这场竞争实际利益损失的同时还对企业声誉造成了影响。“企业间有竞争、有冲突很正常,但此次事件成为舆论热点,有一些错误解读,无疑对菜鸟的商誉造成影响。”
与此同时,数据端口关闭也对两家企业的用户造成了直接的负面影响。大量淘宝卖家表示自己在短短半个多小时里,改派了不少其他快递公司的订单。“虽然没有造成特别重大的损失,但确有点措手不及。”拥有多个电商服饰品牌的广东汇美集团副总裁肖海坤说。
事实上,这次数据争夺战的爆发并非偶然,数据的重要性已不言而喻。工信部预测数据显示,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元,复合年增长率保持在30%左右。达观数据CEO陈运文说,数据被业界喻为“石油”,目前无论是政府还是大型的互联网企业都掌握自己的“原油”,在“提炼”过程中,更好地发挥和挖掘数据的潜在价值,创造更好的社会和经济效益。但哪些数据可以共享、交易,还应该有所界定。
不管是物流企业、电商企业,还是BAT和几大运营商,大数据对他们来说已经成为今后企业战略布局的重点内容。阿里、腾讯、百度、京东这几家业界大佬早已在大数据的搜集、存储和利用方面进行重仓布局,中国联通、中国移动和中国电信这三大运营商也已经把大数据纳入到集团的重要战略性业务,并建立了各种大数据平台,暗自进行各种角逐。
数据权属是核心要义
“这样的数据争夺在日后企业的市场竞争中可能还会频繁出现。”中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河认为,随着互联网与更多行业深度融合,传输渠道更加畅通,有效数据的价值密度可能会越来越高,因此权属是争议产生的关键。
业内人士认为,由于数据存在流动的属性,所以在产业链上下游更容易出现争端。“国际上也没有对权属进行清晰的界定,比如数据属于个人还是云托管服务商?目前更多的情况是鸡蛋都往自己篮子里装。”陈新河说。
法律界人士认为,由于目前法律界定数据权属完全参照物权有相当难度。“首先数据在物理形态上难以把控,其次数据本身的价值取决于很多的条件,比如数据只有使用不同的算法建模、分析,才有可能产生价值。”中国传媒大学文法学部副学部长王四新教授说,“只有权属确定了,占有、收益、处分等权利才能界定清楚。”
“物权具有排他性,而数据很容易复制,往往不具有排他性,难以直接套用传统物权的规则,因此需要探索一套新的规则体系。”中国传媒大学法律系副主任郑宁说。
据王四新介绍,目前对数据权属的确定大致可分为三种。国内主要由互联网平台公司支配使用;欧盟界定权属一般归主体所有,作为虚拟空间的虚拟人格使用,和使用者的个人人格紧密相连。美国对个人数据有保护,但也比较注重开发利用,介于前两者之间。但大公司则愿意将掌控权归于个人,比如通过icloud的形式存储。
统筹完善数据领域规则
数据争夺和数据安全问题已是未来各行各业需要解决的问题。对此业界虽有不同的理解,但普遍希望能在法规统筹规范下,形成共赢的局面。
一方面,业界主流声音仍是希望固化商业模式、合作共赢。蚂蚁金服CEO井贤栋表示,目前蚂蚁金服的开放平台更多关注赋能传统行业的合作,而不是数据争夺。“通过我们沉淀的数据、处理数据的能力帮助传统金融机构做好业务。蚂蚁‘techfin’(科技金融)的核心理念应该是利他。”
圆通速递副总裁葛程捷表示,当前这个阶段,协同发展对物流业整体水平的提高至关重要。从通达系快递企业这几年的情况看,在单量不断上涨的情况下,仍能保证速度和运力提升,背后的原因是数据共享和协同。
另一方面,在立法进程中相关专家也呼吁要明确权属、推动数据流动,也要保证数据安全。郑宁认为,原始单一的数据和加工后的大数据的权利人需要加以区分,在数据的保护和利用上,既需要公法规制,也需要私法规制,既要保护个人隐私,也要促进数据流通和共享。
中国快递协会副秘书长杨骏认为,国家在完善数据立法时,应注意数据流动和共享、数据安全和推动物流行业协同发展这三者不应偏废,以此推动物流业健康发展。
杨达卿说,这次事件在一定程度上暴露出一个更值得探讨的问题,当大数据打通产业的全链路,构筑了在线化的闭环商业生态,传统工商部门及监管的物理治理要完善匹配智慧供应链时代的新监管体系。“有关部门更需要重视保障公众利益。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09