數據流通之匙──互惠互利 (車品覺)
共享行車數據，或有助紓緩交通擠塞問題。（法新社圖片）
當數據科學成為炙手可熱的話題後，我發覺我被企業管理層問得最多的問題是：如何確保有足夠的數據來發展人工智能？需要儲備什麼樣的人才？但我認為，大家都忽略了大數據能力的根源來自連結，而連結的基礎是流通和標準化。
譬如說CEO一句話，是否可讓企業部門之間的數據得以打通，還是會陽奉陰違？例如我有數據，但我不告訴你有什麼。或者就算你知道我有數據，但我不保證數據的供應一定優質。以阿里為例，數據打通就絕對不是馬總一聲令下就可解決的問題。
在人工智能蓬勃的這個時代，數據的增量比存量多。多變的業務場景也意味需要敏捷的數據更新， Data Broken所指的就是數據已經不反映當前現實， 任何人工智能演算法也隨之而容易偏差。所有的數據流通必定建立在一個永恒不變的道理上──互惠互利。
雖說最高層掌握着權力，但要發揮出整體的數據戰略，光靠Top Down是不可能的，少不了從下而上的共建共創，惟此才可達成多源異構大數據。因此我一直強調，大數據是利己利他的成品。
舉個例子，巴士在行駛過程中攝像頭所錄下的數據，能否共享給其他企業使用？對該巴士公司而言，當然不很樂意，憑什麼無條件交出來？但如果乙方地鐵公司說，若你分享這個數據，我會在地鐵內提供市民需要轉乘巴士的到站時間資訊作為交換呢？又或者政府主動提供行人流動的數據，作為巴士公司願意分享數據的回報呢？
再舉一個例子，當年我在阿里是怎麼處理部門數據互通？很簡單，首先是找出大家共同有意願共用的部分，我稱之為企業內的「公共」數據，然後安排資源把這部分先建設起來。大家就能更容易感受到數據高品質流通的意義及好處，要保證這些數據的品質和新鮮度也相對容易。後面我採取的是共創共贏策略，把我部門擁有、我認為很有可能成為公共財富的數據全部放在大家視線之內，讓各方隨意使用。當所有人都開始使用的時候，我就可以輸出技術及標準去幫助其他部門完成更大範圍的打通。
上面兩個例子說明了，若想打通大數據，不管在企業還是一個城市都需要找到利益驅動的本源，然後找出數據流通的共性。總言之，互惠互利才是大數據流通的永恒關鍵。
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