# 破局数据要素流通，我们入伙了这个微软和 ODI 牵头的「开放数据」朋友圈

**「数据要素」**绝对是 2020 年度的关键热词之一，有人戏称 2020 是「数据」元年。

这一年技术层面，隐私计算的技术大热，成为了炙手可热的创业新方向；法律层面，《数据安全法》、《个人信息保护法》双双草案出台，引起了各界对数据法的多维度关注；政策层面，各地相继拥抱公共数据开放，出台地方公共数据的开放管理办法。

**然而，数据要素流通，仍旧阻碍重重。**

其核心关键在于**「流通模式」**的构建和维护，这就涉及到方方面面的问题：决策机制、管理机制、商业模式、技术架构等等一系列的细节，缺一不可。而所有的问题所牵扯的本质则是**「如何构筑信任」**。

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*英国开放数据研究院所绘制的「数据要素流通模式地图」*

而在数据要素流通的不同模式中，**「数据协作」（Data Collaboration）**是其中的一个分支，通常指为了**实现明确的一个或一组目的**，**而由多边构成的数据要素管护、流通和利用的机制**。其流通的过程未必是开放的，可以是在法律、技术等维度下设定各种制约的流通模式。

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此次微软和 ODI （英国开放数据研究院）所组建的**「数据协作交流网络」**就是为了**让来自世界各地不同的 6 个机构（数据协作代表）能够在 6 个月的时间内一同通过线上会议、线上工作坊交流经验，并探索数据要素流通中的各类问题**。并借助 ODI 和微软的经验及技术能力，去尝试治理模式和技术应用上的创新。

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开放数据中国，在 2015 年-2017 年期间主力参与了 SODA 模式的建立，通过本地化英国开放数据竞赛和纽约 BigApps 竞赛，我们在上海**成功实验了基于赛事如何去构建一个数据协作**，使得不同的数据管护方能够共同为了竞赛或者说城市数据创新，而创造一种受限的数据流通模式，使得一批企业和个人开发者从中受益。

而此次开放数据中国也将携手[ AI SPACE ](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDEzMjE4NQ==\&mid=2247484136\&idx=1\&sn=d4a9ceaf519185f0ceeb369b9e2c322c\&chksm=fd9f31decae8b8c804d82739d3ef7f0002474bb818bc44fba373a56d024d42f15fb7e2557b88\&scene=21#wechat_redirect)共同去**探索金融领域数据协作的可能，从而去支持人工智能企业创新和加速金融 AI人才培养**。这将是开放数据中国带入「数据协作交流网络」中主要讨论的案例。

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*「数据协作交流网络」启动会（线上会议）*

我们也**欢迎感兴趣的金融机构、隐私计算企业等能够和我们取得联系，将大家在金融数据协作流通中所遇到的问题和挑战与我们分享**，我们将通过「数据协作交流网络」的参与，尽可能去寻求答案和经验，反馈给大家。我们也将持续跟踪分享我们在「数据协作交流网络」中的交流收获和心得，为数据要素流通的讨论尽我们的一份心力。

**「数据协作交流网络」参与机构**

**开放数据宪章——布宜诺斯艾利斯劳动力市场的「性别公平薪酬」数据协作**

*开放数据宪章与布宜诺斯艾利斯市政府以及全球发展中心共同合作，围绕劳动力市场中性别公平薪酬的议题，推动相关数据的流通，从而指导相关公共议题讨论和政策制定。*

**Data Place —— Data cargo （基于自行车的移动数据传感网络）**

*Data Place是英国普利茅斯的社会企业，他们将探索一个优化城市交通和环境的数据协作。这个数据协作将把城市中的电动自行车转变为数据采集装置，通过自行车的共享利用，从而采集环境数据和道路交通数据。这些数据将通过一定规则予以流通使用，从而能够转化为新的生产力，影响政策和商业模式创新。*

**ITS Norway —— MaaS Peer （基于数据协作的统一交通网络）**

*由 8 挪威机构合作的数据协作，目标是去针对统一交通网络（MaaS 移动能力即服务）提供数据基础，即如何通过不同类型的交通数据交换共享（公交、出租、火车等），去构建“一票”通行的出行网络。*

**iKure—— Open data for NCDs （慢性病开放数据）**

*这个印度的数据协作，联合了印度的非营利机构、微软、CliniOps 以及加拿大 McGill 大学共同去探讨如何使得慢性病相关的数据得以可信共享流通，从而能够帮助开发人工智能系统，做到早期预警和防治。*

**Reath and Zero Waste Scotland - 包装重利用的数据协作**

*影响力创业企业 Reath 以及 苏格兰非营利机构 Zero Waste （零浪费）共同合作，试图去针对「包装重利用」问题构建数据协作，从而能够追踪包装如何被流通重新利用而减少污染和浪费。通过数据协作，他们希望去用数据影响政策制定和商业模式的变革。*<br>