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1703948467 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 [:1703946880]
1703948468 数据创新6:开放数据
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1703948470 如今,我们很可能认为谷歌和亚马逊等网站是大数据的先驱者,但事实上,政府才是大规模信息的原始采集者,并且还在与私营企业竞争他们所控制的大量数据。政府与私营企业数据持有人之间的主要区别就是,政府可以强迫人们为他们提供信息,而不必加以说服或支付报酬。因此,政府将继续收集和积累大量的数据。
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1703948472 大数据对于公共部门的适用性同对商业实体是一样的:大部分的数据价值都是潜在的,需要通过创新性的分析来释放。但是,由于政府在获取数据中所处的特殊地位,因此他们在数据使用上往往效率很低。最近有一个想法得到了公认,即提取政府数据价值最好的办法是允许私营部门和社会大众访问。这其实是基于一个原则:国家收集数据时代表的是其公民,因此它也理应提供一个让公民查看的入口,但少数可能会危害到国家安全或他人隐私权的情况除外。
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1703948474 这种想法让“开放政府数据”的倡议响彻全球。开放数据的倡导者主张,政府只是他们所收集信息的托管人,私营部门和社会对数据的利用会比政府更具有创新性。他们呼吁建立专门的官方机构来公布民用和商业数据;而且数据必须以标准的可机读形式展现,以方便人们处理。否则,信息的公开只会是徒有虚名。
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1703948476 2008年1月21日,奥巴马总统在就职的第一天发表了一份总统备忘录,命令美国联邦机构的负责人公布尽可能多的数据,这使开放政府数据的想法取得了极大的进展。“面对怀疑,公开优先。”他这样指示道。这真是一个了不起的声明,特别是与那些作出相反指令的前任们相比。奥巴马的指令促成了data.gov网站的建立,这是美国联邦政府的公开信息资料库。网站从2009年的47个数据集迅速发展起来,到2012年7月三周年时,数据集已达45万个左右,涵盖了172个机构。
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1703948478 即使是在严谨的英国[3],现在也出现了实质性的转变。英国政府已经颁布相关规定鼓励信息公开,并支持创建由万维网的发明者蒂姆·伯纳斯(Tim Berners-Lee)参与指导的开放式数据中心,这一举措促进了开放数据的新用途并将数据从国家手中解放出来。
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1703948480 欧盟宣布开放数据的举措很快也会遍及整个欧洲。其他国家,如澳大利亚、巴西、智利等也相继出台并实施了开放数据策略。同时,世界各地越来越多的城市和地区也已经加入开放数据的热潮,一些国际组织也是如此,世界银行就公开了数百个之前被限制的关于经济和社会指标方面的数据集。
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1703948482 同时,各种Web开发人员和富有远见的思想家组成了数据团队来最大化开放数据价值,如美国的阳光基金会和英国的开放知识基金会。
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1703948484 大数据先锋
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1703948486 FlyOnTime的航班时间预测
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1703948488 开放数据早期的一个例子,来自美国一个叫FlyOnTime.us的网站。人们可以交互地(从许多其他相互关系中)判断恶劣天气使某一特定机场的航班延迟的可能性有多大。该网站结合了航班信息和互联网免费提供的官方天气预报。它是由开放数据的倡导者开发的,由此来说明美国联邦政府所积累信息的实际使用价值。不仅数据是免费提供的,而且软件代码也是开放源代码,可供人们学习和再次利用。
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1703948490 FlyOnTime.us让数据说话,并且经常语出惊人。人们可以看到,从波士顿到纽约拉瓜迪亚机场的航班因大雾延迟的时间是因雪延迟的两倍。当人们在候机室逗留时,大部分人可能都料想不到这一点,因为他们通常认为雪才是使航班延迟更重要的原因。正是大数据给了人们这种洞察力,只要将交通运输局的历史航班延误数据和美国联邦航空管理局的机场信息,以及美国国家海洋和大气管理局的以往天气报告和国家气象服务的实时状态结合起来,就能揭示这一切。FlyOnTime.us充分体现了一个不收集或控制信息的实体单位是如何像搜索引擎或大零售商一样,能够获取数据并利用其创造价值。
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1703948492 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 [:1703946881]
1703948493 给数据估值
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1703948495 无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中,数据的价值都难以衡量。来看看2012年5月18日星期五发生的事吧。这一天,28岁的Facebook创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在位于美国加利福尼亚州门洛帕克市的公司总部,象征性地敲响了纳斯达克的开盘钟。这家宣称全球约每十人中就有一人是其用户的全球最大社交网络公司,开启了其作为上市公司的征程。
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1703948497 和很多新科技股的第一个上市交易日一样,公司股价立即上涨了11%,翻倍增长甚至已经近在眼前。然而就在这一天,怪事发生了。Facebook的股价开始下跌,期间纳斯达克的电脑因出现技术故障曾暂停交易,但仍然于事无补,情况甚至更加恶化。感到异常的股票承销商在摩根士丹利的带领下,不得不支撑股价,最终以略高于发行价收盘。
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1703948499 上市的前一晚,银行对Facebook的定价是每股38美元,总估值1040亿美元(也就是说,大约是波音公司、通用汽车和戴尔电脑的市值之和)。那么事实上Facebook价值多少呢?在2011年供投资者评估公司的审核账目中,Facebook公布的资产为66亿美元,包括计算机硬件、专利和其他实物价值。那么Facebook公司数据库中存储的大量信息,其账面价值是多少呢?零。它根本没有被计入其中,尽管除了数据,Facebook几乎一文不值。
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1703948501 这令人匪夷所思。加特纳市场研究公司(Gartner)的副总裁道格·莱尼(Doug Laney)研究了Facebook在IPO前一段时间内的数据,估算出Facebook在2009年至2011年间收集了2.1万亿条“获利信息”,比如用户的“喜好”、发布的信息和评论等。与其IPO估值相比,这意味着每条信息(将其视为一个离散数据点)都有约4美分的价值。也就是说,每一个Facebook用户的价值约为100美元,因为他们是Facebook所收集信息的提供者。
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1703948503 那么,如何解释Facebook根据会计准则计算出的价值(约63亿美元)和最初的市场估值(1040亿美元)之间会产生如此巨大的差距呢?目前还没有很好的方法能解释这一点。然而人们普遍开始认为,通过查看公司“账面价值”(大部分是有形资产的价值)来确定企业价值的方法,已经不能充分反映公司的真正价值。事实上,账面价值与“市场价值”(即公司被买断时在股票市场上所获的价值)之间的差距在这几十年中一直在不断地扩大。美国参议院甚至在2000年举行了关于将现行财务报告模式现代化的听证会。现行的财务报告模式始于20世纪30年代,当时信息类的企业几乎不存在。现行财务报表模式与现状的差异不仅会影响公司的资产负债表,如果不能正确评估企业的价值,还可能会给企业带来经营风险和市场波动。
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1703948505 公司账面价值和市场价值之间的差额被记为“无形资产”。20世纪80年代中期,无形资产在美国上市公司市值中约占40%,而在2002年,这一数字已经增长为75%。无形资产早期仅包含品牌、人才和战略这些应计入正规金融会计制度的非有形资产部分。但渐渐地,公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴。
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1703948507 最终,这意味着目前还找不到一个有效的方法来计算数据的价值。Facebook开盘当天,其正规金融资产与其未记录的无形资产之间相差了近1000亿美元,差距几乎是20倍!太可笑了。但是,随着企业找到在资产负债表上记录数据资产价值的方法,这样的差距有一天也必将消除。
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1703948509 人们正在朝着这个方向前进。在美国最大的无线运营商之一工作的一位高级管理人员透露说,数据持有人在认识到数据的巨大价值之后会研究是否在正式的会计条款中将其作为企业的资产。但是,一旦公司的律师得知此事,便会加以阻止。因为把数据计入账面价值可能会使该公司承担法律责任,律师们并不认为这是一个好主意。
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1703948511 同时,投资者也开始注意到数据的潜在价值。拥有数据或能够轻松收集数据的公司,其股价会上涨;而其他不太幸运的公司,就只能眼看着自己的市值缩水。因为这种状况,数据并不要求其价值正式显示在资产负债表中。尽管做起来有困难,市场和投资者还是会给这些无形资产估价,所以Facebook的股价在最初的几个月中一直摇摆不定。但随着会计窘境和责任问题得到缓解,几乎可以肯定数据的价值将显示在企业的资产负债表上,成为一个新的资产类别。
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1703948513 那么,如何给数据估值呢?诚然,计算价值不再是将其基本用途简单地加总。但是如果数据的大部分价值都是潜在的,需要从未知的二次利用提取,那么人们目前尚不清楚应该如何估算它。这个难度类似于在20世纪70年代布莱克-舒尔斯期权定价理论出现前金融衍生品的定价。它也类似于为专利估值,因为随着各种拍卖、交流、私人销售、许可和大量诉讼的出现,一个知识市场正在逐渐兴起。如果不出意外,给数据的潜在价值贴上价格标签会给金融部门带来无限商机。
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1703948515 一个办法是从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手,最常见的一种可能性就是将数据授权给第三方。在大数据时代,数据持有人倾向于从被提取的数据价值中抽取一定比例作为报酬支付,而不是敲定一个固定的数额。这有点类似于出版商从书籍、音乐或电影的获利中抽取一定比例,作为支付给作者和表演者的特许权使用费;也类似于生物技术行业的知识产权交易,许可人要求从基于他们技术成果的所有后续发明中抽取一定比例的技术使用费。这样一来,各方都会努力使数据再利用的价值达到最大。然而,由于被许可人可能无法提取数据全部的潜在价值,因此数据持有人可能还会同时向其他方授权使用其数据,两边下注以避免损失。因而,“数据滥交”可能会成为一种常态。
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