1.務實是數據收集的關鍵。
德勤2019年發布的中國智能制造分析報告指出，大部分企業正致力于數據縱向集成，其中81%的受訪企業已完成計算機化階段，而63%的企業已部署了相應的數字化工廠。然而，僅有33%的企業其智能制造利潤貢獻率超過50%。
我們走訪中同樣發現了這一問題，一些企業只是一味地儲存數據而無法將數據合理利用，這只會占用企業的人力物力資源，而很難為企業帶來盈利。一位接受訪問的云服務提供商建議：“一些不必要的數據可以直接刪除，有用的數據存儲在本地，重要的數據要上傳到云服務器。”
2.隱私是保持不敗的基礎。
近年來，企業對用戶數據保護不當造成的隱私泄露事件，并不罕見。2017年，支付寶年度賬單首頁因默認勾選同意《芝麻服務協議》而被指泄露隱私。此外，南都個人信息保護研究中心發布的《2017個人信息保護年度報告》顯示，在對1500多個手機應用與網站的隱私政策測評中，八成以上的平臺隱私政策透明度低，且普遍存在暗藏格式條款等弊病。
首先，在平衡合作與隱私的前提下，建立數據管理方案顯得尤為重要。“我們不會與其他公司共享用戶數據。”一位智能家電公司的高管表示。事實上，一些智能算法可以利用公司間共享的數據來推斷競爭對手的運營情報。
其次，從保護用戶數據的角度來看，用戶數據的泄露會給企業形象和用戶評價帶來嚴重的影響，并可能面臨法律風險。2017年3月，京東與騰訊的安全團隊聯手協助公安部破獲的一起特大竊取販賣公民個人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京東內部員工，其在網絡黑市販賣盜取的涉及交通、物流、醫療、社交、銀行等個人信息50億條。
再次，上下游企業之間的數據泄露可能會產生嚴重的后果。波耐蒙安全研究公司在2017 年的調查中發現，有56% 的企業曾經遭遇過與供應商有關的數據泄露事件。平均有 470 家外部公司可以訪問公司的敏感信息。這些數據泄露為企業帶來大量損失，也降低企業的聲譽，損害消費者的權益。因此，發現共享過程中數據泄露的原因，從源頭上杜絕數據泄露，對企業的發展至關重要。
因此，如何平衡數據共享和數據保密成為企業保持競爭優勢的重要問題。我們建議企業：建立數據共享和保護的集體信息管理標準和技術協議;評估數據保密等級，平衡數據共享與保密;預測信息泄露風險。
3.公共政策是控制的調節者。
各國政府都意識到了數據保護的重要性。雖然信息技術在不斷發展，但仍存在產業發展滯后、網絡安全體系有待進一步完善等問題。例如區塊鏈技術作為一種高度安全的信息共享技術，也存在一系列的安全風險，這些風險體現在它的底層代碼、加密算法、共識機制、智能契約、數字錢包的安全性等方面。還要結合公共政策及應對突發公共事件的新情況，靈活、機動地配合做好相應的安排。例如，我國應對當下突發的新冠肺炎疫情，就很好地發展和實踐了數據保護與數據共享相結合的底層邏輯，為人類社會之共同抗疫，貢獻了中國實踐和經驗。
2016年11月7日，中國頒布《網絡安全法》，自2017年6月1日起施行。該法的宗旨是保障網絡安全，維護網絡空間主權、國家安全和社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權益，促進經濟社會信息化發展。該法主要涉及網絡安全支持與推廣、網絡運行安全、關鍵信息基礎設施運行安全等內容。
現行的法律法規在一定程度上可以防止數據泄露。然而，數據在結構、內容方面具有高度多樣性的特點。例如，用戶個人數據、手機通話數據、社交媒體數據、傳感器數據等數據在結構和內容方面都非常不同，這使得政府部門難以針對所有的用戶數據進行統一的規范化管理，也因此導致當前的法律對數據的保護具有一定的局限性。
第一，法律法規對所有權的保護主要集中在成果、財產等方面。第二，泄露數據的擴散速度快，不易追蹤。第三，數據容易遠距離轉移，轉移活動可能發生在不同的地區或國家。隨著互聯網法律碎片化的發展，跨區域、跨國家的維權司法體系日趨復雜。溫州通領集團與美國萊伏頓公司和同行業競爭對手開展了長達六年的知識產權訴訟，終于在美國獲得“五連勝”。
在這樣的環境下，我們建議政府機構優化一個公共可訪問的匿名數據池，該數據池可以提供的數據包括各市縣和地區的產業發展情況、能源消耗、教育程度、健康指數、氣象信息、交通信息等。這些數據將為企業和公共機構提供支持，以全方位進一步賦能我國經濟競爭力，并促進人工智能、云計算和其他許多先進技術在我國之穩步發展和應用，并向世界貢獻中國智慧。
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