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作者：周駿呈/工研院

AI應用興起，驅動資料販售與交易服務需求成長

隨著巨量資料(物聯網資料、社群資料、手機資料、線上點擊資料…)不斷成長以及人工智慧技術(深度學習、機器學習…)之崛起，如何依據自身應用服務開發需求，迅速、方便取得質量均優的外部資料集(Datasets)或是應用程式介面(Application programming interface，簡稱API)，已成為資料使用者(即運用資料以進行各式資料加值應用開發的個體，包括資料服務業者以及各應用領域之公司行號、政府或是組織)投入資料加值應用服務開發所須面臨的重要課題之一。

對所有的資料使用者而言，資料的多元性與豐富性攸關其資料加值應用服務開發成效，特別是需要外部資料以提升其資料加值應用成效的行業，如電商零售(消費者精準行銷)、金融保險(客戶信用徵信)、醫療保健(個人健康風險評估)…，不過對許多企業而言，外部資料之取得往往有以下兩大問題痛點，使得資料販售服務之需求孕育而生。

1.資料取得不便：對許多資料使用者而言，所需資料經常散落在不同資料擁有者(Data Owners)身上，若欲取得所需資料，往往需要投入相當多的搜尋人力與取得成本。

2.資料品質不佳：因外部資料建立之原始目的往往不同，有可能導致取得資料集之檔案格式、欄位格式與資料精細度均不同，增加資料運用困難度。

而依據資料販售服務模式之不同，資料販售服務業者可概分為兩大類，分別是「資料平台(Data Hub)」服務業者與「資料市集(Data Marketplace)」服務業者。前者服務功能較單純，通常是鎖定數個特定應用領域(如：金融、健康、電子商務…)，提供完整(多方來源)、品質佳(含資料清理、整合…)之資料集取得服務；後者則是除了具備上述「資料平台」功能外，更具有資料鑑價、定價與供需媒合(Data Broker)能力，賺取服務傭金。

資料市集服務之技術發展趨勢

「資料市集」服務的關鍵價值除了提供多元、質優的資料集與API銷售服務，亦應可提供安全、具公正性的交易機制，以確保資料交易雙方(資料買方與資料賣方)權益。除此之外，隨著客戶一站式服務需求的浮現，許多國際資料市集服務公司的經營模式，也從單純的資料市集平台(資料整合、清理、販售、交易)，轉變成為資料分析與應用服務業者，以拓展更寬廣的服務商機。因此，綜合而言，資料市集服務業者應具備以下服務與技術能力，方可成為一個合格的經營業者。

1.資料搜尋取得：需提供資料發佈、資料搜尋、資料視覺化互動、資料匯出等基本服務。
2.質量佳的資料：須擁有特定應用領域之龐大優質資料，且可提供客製化資料取得服務。
3.資料應用能力：須擁有基本之資料蒐集、清理、整合，乃至分析之資料應用服務能力。
4.資料定價機制：須能提供合理且公正的資料價值評估方法，以利供需雙方交易搓合。
5.安全交易機制：擁有高度安全的資料管理平台，以確保資料交易安全。

小結

「資料」就如同「石油」一般，是資料經濟活動中不可或缺的重要發展元素，且隨著人工智慧應用之興起，資料使用者更需要大量外部資料集以強化人工智慧技術之演算分析能力，因此長遠來看，資料市集服務平台應有相當不錯的發展前景。不過如本文前述，一個優質、具吸引力的資料市集服務平台，需要諸多基礎條件之組合方可達成，包括質量均佳的資料集、強大運作能力的服務平台以及具安全、公正性的交易機制；此外，從商業發展層面來看，資料市集服務的發展亦面臨許多關鍵議題，例如第三方資料集之蒐集日趨困難(以社群資料為例，臉書因Cambridge Analytica濫用5,000萬用戶個資事件，自2018年3月起，終止與第三方數據商的合作)、特定應用領域之市場先行者已搶佔市場先機(以社群資料為例，意藍資訊持續多年資料累積，已擁有全台質量最優的社群資料庫，新進對手很難與之抗衡)。因此，有心投入資料市集服務之企業，應審慎評估、思考上述問題該如何克服、精進，以利企業長期營運發展。

完整內容請詳見：資料市集服務之未來需求與技術趨勢分析