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波士顿：数据共享将走向何方（英文版）（7页）.pdf

上传人： 云闲 编号：36490 2021-05-13 7页 279.08KB

就其本身而言，大多数数据的价值有限。但是，当与其他数据聚合并形成见解和应用时，数据可以改变企业，创造巨大的价值，并帮助解决一些最大的社会问题。但是，所有这些强大的用例都依赖于数据共享，这会带来风险，并且会影响许多公司对潜在机会采取行动(有关这些和其他与数据共享相关的主题的更多信息，请参见侧栏“本系列的前几篇文章”。)数据聚合的挑战导致了促进数据共享的平台和生态系统的出现。这些城市在规模和数量上都在增长(想想聪明的城市)，而且越来越多的城市实现了一体化、市民化和社区化。随着数据聚合的好处不断增加，四种模型似乎最有可能促进行业内和行业间广泛的数据共享。正在考虑参与数据生态系统的公司需要考虑每个项目带来的机遇和风险。第一种是垂直平台，已经建成。另外两个超级平台和共享基础设施也开始成形。这些都是数据集中的模型，有很多好处。但由于这些方法可以将数据集中在少数几个存储库中，因此它们可能会引发有关市场控制、数据访问和数据产生的价值的问题。我们相信，即将出现的第四种可行的分散模式是，联合数据驻留在其源位置，其他人可以访问。

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本文主要讨论了四种数据共享模式：垂直平台、超级平台、共享基础设施和分布式数据空间。 1. 垂直平台：在单个行业内形成，以共享数据并提供针对特定需求的解决方案，如预测性维护、供应链优化等。 2. 超级平台：大型公司，无论是科技巨头还是传统行业巨头，都在扩大其现有的垂直平台，成为超级平台。超级平台通过聚合跨垂直和数据实体的数据来支持开发应用程序，以解决新的用例集。 3. 共享基础设施：大多数大型公司都在将至少一些数据和IT基础设施迁移到由所谓的超规模提供商（如AWS和Microsoft Azure）提供的云服务。超规模提供商通过提供云存储基础设施和将数据用于消费者和企业的应用程序来促进数据共享。 4. 分布式数据空间：数据以分散的方式生成、存储和共享。例如，欧盟正在寻求通过建立一个分布式数据空间来加强数据共享，以保持AI竞争力。 每种模式都有其优势和挑战，公司需要根据其期望在给定生态系统中的角色来考虑不同的选择和挑战。
数据共享模式有哪些？ 超级平台如何运作？ 分布式数据空间是什么？
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