 数据之所以在现在变得如此重要，是因为它呈现出了不同以往的四个特性： 第一个特性是数据的规模性（volume），也就是我们通常所说的大数据时期；第二个是数据的多样性（variety），以前都是参数化或结构化的数据，现在则是场景化、多样化的数据越来越多；第三个特性是产生数据的速度越来越快(velocity)；第四个特性是数据的价值越来越高(value)。 人们还容易看到，在数据寡头的努力下，一座座数据孤岛正在逐渐形成。在当前社会的每个行业内，都有所谓的“独角兽公司”，或者是寡头企业。这便导致了在金融、社交、电商，物流、医疗、酒店、出行等等各个领域，都有各个行业自己的一个或者数个数据寡头。 资料图：来自网络
它们垄断某一个行业内的数据，从行业内来看数据规模庞大，而从跨行业来看则形成了一个个被垄断者占山为王的数据孤岛。这是数据寡头蜂拥而起，构建闭环生态，垄断割据的蔚为壮观时期。 有人可能争辩说——我甚至看到不少数据寡头本身就在说，它们并没有能力去垄断数据，因为数据不能跟石油相比，石油资源是有限的，而数据是在不断产生、不断变化的。 这个理由可能不成立。 数据具有“半衰期”，或者亦可称之为“保质期”，即： 离我们现在时间越久远的数据，它的价值就越低，它也相对可以被废弃；而更具有商业价值和战略价值意义的数据，是越新鲜和越新近的数据。 比如说，最近两三年或者最近几个季度的数据就变得特别重要。同样地，尽管数据寡头倾向于说，其服务的是普惠和碎片化的市场，但高价值客户的二八甚至一九定律仍然有效，因此少部分高价值客户的数据，远远比可能被逐渐湮没的贫瘠数据更为重要。数据既是无限的，也是稀缺的；数据既是垄断的，也是割裂的。 数据垄断和数据的割裂也是并存的。在数据垄断的同时，尚没有形成适当的数据分享行为准则，这也就导致了在各个行业、各个部门都形成了数据孤岛——政府当然有滋生数据孤岛的问题，财政，税务、金融、工商、工业等等，这些数据可能就不是特别能够共享；同样的，在当今互联网企业领域，一如上文说述，也形成了各立山头、占山为王式的数据孤岛现象，这使得数据积累的速度很快，但深度挖掘的效率却由于数据垄断反而较为低下。 03 数据垄断之多宗罪，多重忧 关于互联网企业是不是形成了数据垄断，尤其是数据寡头是不是形成了数据垄断，这些企业自己有很多辩称——就像Visa，早年运用平台经济理论，号称自己是一个平台，其只是技术垄断而不是资源垄断或行政垄断。 但这种说法是站不住脚的。在产业经济学当中，如果你将自己界定为平台经济，那么该平台的运营就应该出于社会福利极大化的目的，适用于成本加上正常收益的定价法则。一定程度上这些超级平台甚至有可能成为政府的关键性基础设施。 对于平台的垄断，各个国家无不小心谨慎，尤其进入互联网时期之后，对数据垄断，各国家开始密集出台不同的措施。 如何定义和配置数字资源？各国在行动中 欧洲本土并没有在全球出色的互联网企业。但这不妨害欧盟对于互联网企业数据垄断和数据安全保护所投注的精力，却走在了全球前沿。例如在2014年，Facebook斥资 190亿美元收购whatsapp，当时欧盟便启动了对这起交易的反垄断调查。 2016年至今，Facebook、谷歌这样的互联网公司，在欧盟受到的反垄断的诉讼始终不断。欧盟作为一个整体或者欧洲的个别国家，一如法国、英国等，都相继对这些美国互联网巨头们收集、运用或出售海量信息的行为，保留甚至采取了相应司法行动。 资料图：来自网络
那么在中国有没有数据垄断？实际上，尽管有些企业在声称自己没有数据垄断，但中国人民银行科技司司长李伟是怎么说的—— |
