ما يحتاج المديرون إلى معرفته حول تبادل البيانات

خوسيه بارا مويانو، كارل شميدرز، أليكس ”ساندي“ بنتلاند

ليست فكرة اعتماد العديد من الشركات اعتمادا كبيرا على البيانات لإنتاج البضائع والخدمات أو تسويقها فكرة جديدة.¹S. Gandhi, B. Thota, R. Kuchembuck, et al., “Demystifying Data Monetization,” MIT Sloan Management Review, Nov. 27, 2018, https://sloanreview.mit.edu; J. Akred and A. Samani, “Your Data Is Worth More Than You Think,” MIT Sloan Management Review, Jan. 18, 2018, https://sloanreview.mit.edu; and M. Farboodi, R. Mihet, T. Philippon, et al., “Big Data and Firm Dynamics,” Centre for Economic Policy Research, January 2019, https://cepr.org. وفي الواقع، حتى في عام 2018، أنشأت أربع من الشركات الست الكبرى وفق القيمة في السوق — أمازون Amazon وألفابت Alphabet وفيسبوك Facebook وعلي بابا Alibaba²“The 100 Largest Companies in the World by Market Value in 2018,” Statista, accessed Dec. 6, 2018, www.statista.com.— نماذج أعمالها Business models على أساس استخدام البيانات لتحسين الإعلانات. ومع ذلك، تختلف البيانات اختلافاً كبيراً عن العوامل التقليدية للإنتاج، مثل رأس المال والعمالة. مثلاً، لزيادة مقاييس الحجم Scale، تحتاج الشركات إلى بيانات حول أعداد كبيرة من العملاء — ولاسيما عند استخدام الخوارزميات في الإعلانات والنماذج الأخرى المولدة للدخل. ونظراً لهذا الحجم، تتفاعل البيانات مع الخصوصية الشخصية، حتى مع الأمن القومي، بطرق تختلف مقارنة بعوامل الإنتاج الأخرى. وتعوق هذه السمات الخاصة للبيانات تجارتها الفاعلة والشفافة في أسواق البيانات، وتبقيها في جيوب منعزلة مغلقة على الرغم من طبيعتها الرقمية، وتمنع المؤسسات في الأغلب من الاستفادة من أقصى قيمة لها.

ولكن مفهوم البيانات الضخمة كجيوب منعزلة تديرها جهات منفردة يفسح المجال لمفهوم البيانات المشتركة Shared data. ويهمنا على وجه التحديد منصات تبادل البيانات Data exchanges – أي المنصات المشتركة حيث تُجمَع البيانات وتُنظَّم من مصادر مختلفة كثيرة (معظم الأفراد والمؤسسات التي تشاركها طواعية)، مما يسمح لأطراف خارجية استخلاص تبصرات منها. ومع بدء هذه التبصرات بالتحرك بحرية وأمان وسرية في السوق، ستعزز إلى حد كبير توليد القيمة المستندة إلى البيانات Data-based value generation. لكن، لكي تتحقق هذه الإمكانية، يجب أن يصبح المديرون على دراية بالخصائص الفريدة للبيانات وكيفية استفادة منصات تبادل البيانات منها مع تخفيف التهديدات Mitigating threats في الوقت نفسه.

ما الذي يجعل البيانات فريدة من نوعها

يبدأ تقدير الإمكانات الكاملة للبيانات المشتركة بفهم كيف تختلف البيانات عن العوامل الأخرى للإنتاج:

البيانات غير قابلة للاستبدال Data is non-fungible. يمكن استخدام وحدات متميزة من وحدات البيانات Units of Data استخدامات مختلفة من قبل الشركة نفسها. مثلاً، عندما تتلقى شركة ما، لنقل، دولاراً واحداً من الاستثمار، لا يهم أي دولار محدد من بين الدولارات الكثيرة المتداولة تتلقاه الأعمال، وما إذا كان المستثمر يدفع هذا الدولار كورقة واحدة، أو أربعة أرباع، أو 100 سنت. وذلك لأن رأس المال قابل للتبديل. ومع ذلك، إذا تلقت الشركة وحدة واحدة (مثلا، ميغابايت) من البيانات لتطوير خوارزمية محددة، لن تخدم كل وحدات البيانات (البيانات ذات الصلة بالصحة، والبيانات المالية، بيانات الموقع الجغرافي، وهلم جراً) المؤسسة بالقدر نفسه في هذا الجهد.

البيانات غير حصرية في استخدامها Data is nonexclusive in its use. يمكن لشركتين استخدام البيانات نفسها في الوقت نفسه. ³C.I. Jones and C. Tonetti, “Nonrivalry and the Economics of Data,” working paper 26260, National  Bureau of Economic Research, September 2019. ولا يصح الأمر نفسه، لنقل، مع رأس المال (عموماً، يمكن استثمار الدولار في أعمال محددة فقط في الوقت نفسه) أو العمالة (تقتصر ساعة عمل الشخص على وضعية عمل Work setting واحدة).

تتقادم البيانات بسرعة Data rapidly becomes obsolete. قد تتغير البيانات يوميا أو حتى كل ساعة، فتكون البيانات الأحدث أكثر قيمة في كثير من الأحيان. ولا ينطبق ذلك على معظم البيانات (مثل تاريخ ميلاد الشخص، الذي لا يتغير أبداً)، لكنه يصح بالتأكيد للبيانات المتعلقة بالصحة والشؤون المالية وتحديد الموقع الجغرافي. ويمكن أيضاً أن تتقادم عوامل إنتاج Factors of production أخرى. ولكن الأمر يستغرق سنوات حتى تستهلك (تنخفض) قيمة رأس المال Capital to depreciation، مثلاً، كما يمكن إعادة تدريب العاملين الذين تكون مهاراتهم في مجال ما زائدة عن الحاجة. وتنخفض عادةً قيمة البيانات بسرعة أكبر — وذلك في الأغلب إلى الأبد.

تولد البيانات قيمة في الأغلب عندما تتوفر كميات كبيرة منها Data generates value mainly in large volumes. للعديد من العملاء قد تكون كميات صغيرة من البيانات قيمة في بعض الأحيان، لكن ليس لإجراء تحليلات أو تدريب خوارزمية أو توسيع حجم أعمال. وفي معظم سياقات الأعمال، مجاميع البيانات الكبيرة Big data هي فقط التي ذات قيمة كبيرة.

تُنشَأ البيانات في الأغلب عندما تتفاعل حالتان أو أكثر من حالات الاستخدام، وليس في عزلة Data is often created when two or more instances of use interact, not in isolation. انظر في كيفية توليد أمازون وفيسبوك وغوغل وعلي بابا البيانات – في شكل مشترك مع مستخدمي منصاتها، والتي تكشف عن تبصرات قيِّمة حول سلوكيات المستخدم وتفضيلاته.

للأفراد حقوق في بياناتهم الخام Individuals have rights over their raw data. فمن غير القانوني بيع بيانات الشخص أو مشاركتها أو تبادلها أو تداولها من دون موافقته المستنيرة Informed consent. فللعامل بعض حقوق الموافقة (مثلاً، رفض ممارسة نشاط إجرامي لصالح صاحب العمل)، لكن هذه الحقوق محدودة. ويسيطر الناس على استثماراتهم الرأسمالية الخاصة. ومع ذلك، يمكن استخدام البيانات الشخصية (وهذا يحصل) من دون أن يلاحظ الأفراد ذلك، مما يجعل المخاوف المتعلقة بالموافقة مخاوف مختلفة نوعياً في حالة البيانات مقارنة بعوامل الإنتاج الأخرى.

العقبات الحالية أمام مشاركة البيانات

على عكس رأس المال Capital والعمالة Labor، ليست لدى البيانات حتى الآن سوق عالمية شفافة تسمح بانتقالها Mobility من الأفراد إلى المؤسسات وبين المؤسسات. لذلك، تميل الشركات والمنصات إما إلى العمل فقط مع البيانات التي ولدها الأفراد (عملاؤها أو مستخدميها) داخل المؤسسة⁴J. Parra-Moyano and K. Schmedders, “The Liberalization of Data: A Welfare-Enhancing Information System,” SSRN, Jan. 3, 2019, https://papers.ssrn.com. أو إلى شراء البيانات من مجمعي البيانات بطريقة مبهمة، مما يمنع الأفراد من المشاركة في هذه التجارة والتأثير فيها والاستفادة منها مباشرة. انظر، مثلا، في مشروع نايتنغيل Nightingale Project من غوغل،⁵R. Copeland, “Google’s ‘Project Nightingale’ Gathers Personal Health Data on Millions of Americans,” The Wall Street Journal, Nov. 11, 2019, www.wsj.com. إذ اشترت غوغل بيانات الرعاية الصحية التي تحتفظ بها أسنسيون Ascension، وهي ثاني أكبر مزود لخدمات الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، من دون أن يكون للمرضى أي رأي في الصفقة أو الاستفادة منها مباشرة. (يخضع مشروع نايتنغيل حالياً للتحقيق من قبل وزارة الصحة والخدمات الإنسانية في الولايات المتحدة.⁶A. Garcia, “Google’s ‘Project Nightingale’ Center of Federal Inquiry,” CNN Business, Nov. 15, 2019, www.cnn.com.)

على عكس رأس المال والعمالة، ليست لدى البيانات حتى الآن سوق عالمية شفافة تسمح بانتقالها من الأفراد إلى المؤسسات وبين المؤسسات.

ونظراً لأن البيانات غير قابلة للاستبدال Non-fungible، فمن الصعب على الفرد أن يبيع حقوق بياناته مباشرة إلى مؤسسة ما. وسيحتاج المشتري المحتمل إلى تقييم قيمة البيانات (غير المُهيكلة Unstructured) قبل شرائها — وهو إنجاز ممكن تقنياً لكنه معقد ومرتفع التكلفة. وإضافة إلى ذلك، تهتم أغلبية المؤسسات فقط بشراء بيانات عن الكثير من الناس، لأن كميات كبيرة فقط من البيانات المتنوعة عادة ما تعطي تبصرات جديرة بالاهتمام، لذلك يمتلك الأفراد قوة تفاوضية ضئيلة أو معدومة. كذلك، فإنه من غير القانوني – في غياب الموافقة المستنيرة للشخص- أن تُعرَض على أطراف خارجية إمكانية الوصول إلى البيانات الشخصية غير المجمعة، أو المجهّلة الهوية Anonymized إلى درجة كافية، ما يجعل عملية الشراء عملية صعبة ومتعددة المراحل.

وحقيقة أن البيانات، ولاسيما البيانات التي يشترك المستخدمون في إنشائها عند التفاعل مع المنصات والخدمات عبر الإنترنت، لا يجري تداولها بشفافية تجعلها غير فاعلة من الناحية الاقتصادية. فمن ناحية، لا يمكن نقل البيانات إلى الشركات، حيث يمكن توليد أكثر التبصرات قيمة. ومن الناحية الأخرى، لا توجد شروط قياسية لشراء البيانات — ما يعوق التوزيع الفاعل لموارد المؤسسة. وعلى النقيض من ذلك، ينتقل رأس المال والعمالة بحرية في السوق المفتوحة إلى الشركات حيث يمكنها تحقيق أعلى العوائد (الفائدة في حالة رأس المال؛ والأجور والنمو الوظيفي في حالة العمالة).

كيف تسهِّل منصات تبادل البيانات مشاركة البيانات

عادة ما تخضع منصات تبادل البيانات Data exchanges لإدارة وتحكم مؤسسة أو شركة خاصة أو تعاونية من المستخدمين Cooperative of users. فهي تولد قيمة من خلال الهيكلة والتجميع وتجهيل البيانات التي يشاركها طواعية مزودو الخدمات — ومن خلال السماح لأطراف خارجية بتشغيل الخوارزميات باستخدام هذه البيانات. وفي المقابل، فإن الأطراف الخارجية إما أن تدفع رسوماً تُوزَّع في نهاية المطاف على مزودي البيانات أو، إذا كانت منصة التبادل عبارة عن منصة تعاونية للأفراد وبياناتهم، فقد تختار الأطراف الخارجية تقديم خدمات معززة بدلاً من الرسوم. وتستخدم بعض منصات تبادل البيانات، مثل أوبال OPAL⁷A. Pentland, D. Shrier, T. Hardjono, et al., “Towards an Internet of Trusted Data,” in “Trust::Data: A New  Framework for Identity and Data Sharing” (CreateSpace, 2016): 21-49. وإكس رود X-Road،⁸“Estonia — the Digital Republic Secured by Blockchain,” PwC, 2019, www.pwc.com. نكنولوجيا سلسلة الكتل (بلوك تشين) Blockchain لتمكين هيكل شفاف للحوكمة يساعد على طمأنة مزودي الخدمات بأنهم يستطيعون مشاركة بياناتهم بأمان.

وتشيع منصات تبادل البيانات في معظم أنحاء العالم، حيث تُعَد الولايات المتحدة مركزاً رائداً، تليها عن كثب سنغافورة وأستراليا وأوروبا. وعلى الرغم من أن منصات تبادل البيانات هي عبارة عن عملية Process جديدة، وأنه لم يظهر أي قائد (حامل للراية) أو رائد للسوق، فإن عدد منصات التبادلات التي تسعى إلى أن تكون ”منصة التبادل الأولى“ آخذ بالارتفاع. ومجرد بحث بسيط على الإنترنت يكشف العشرات منها.

ولفهم القيمة التي قد تولدها في شكل أفضل، خذ بعين الاعتبار هذا السيناريو الافتراضي: تسعى شركة للمستحضرات الصيدلانية، لديها فكرة براقة إلى مشروع جديد وفريق مناسب ورأس مال كافٍ، إلى إنشاء خوارزمية جديدة للكشف عن مرض معين في مرحلة مبكرة. وقبل أن توجد منصات تبادل البيانات، كانت الشركة ستواجه عقبات كبيرة في جمع كمية كبيرة من البيانات المحددة اللازمة لتدريب الخوارزمية أو شرائها. وفي الوقت الحاضر تمتلك منصة تبادل البيانات التي تستقبل السجلات الطبية المقدمة من المرضى طواعية، البيانات التي تحتاج إليها الشركة للخوارزمية، وقد يُحصِّل مزود البيانات على رسوم أو خدمات طبية (من شركة المستحضرات الصيدلانية) تُوزَّع على المرضى الذين استُخدِمت بياناتهم.

وفي هذا العالم الجديد من منصة تبادل البيانات يصنع مالكو البيانات (في هذه الحالة، المرضى) بياناتهم الخاصة لصالح منصة التبادل في مقابل رسم أو خدمة محسنة. وفي الوقت نفسه، تولِّد الأطراف الخارجية (مثل شركة المستحضرات الصيدلانية) قيمة لم تكن موجودة قبل تبادل البيانات.

في هذا العالم الجديد من منصات تبادل البيانات، يولِّد مالكو البيانات بياناتهم الخاصة لصالح منصات التبادل في مقابل رسم أو خدمة محسنة. وفي الوقت نفسه، تولِّد الأطراف الخارجية قيمة لم تكن موجودة قبل تبادل البيانات.

والطبيعة غير القابل للاستبدال Non-fungible nature للبيانات المتعلقة بالتبادل هي سمة أساسية. ونظراً لأن الأطراف الخارجية لا يمكنها تشغيل الخوارزميات على البيانات إلا بعد تجهيلها، وتجميعها، وهيكلتها، فإن التبادل يعرف بالضبط أي البيانات ستستخدمها الأطراف الخارجية لتشغيل كودها الحاسوبي وما يحسبه هذا الكود.

وإضافة إلى ذلك، ونظراً لأن منصات التبادل تجمع البيانات من العديد من الوكلاء Agents المختلفين، يمكنها أن توفر التنوع والحجم الذي تتطلبه الخوارزميات. ولا تعطي منصات التبادل — ما دام أن الخوارزميات مُدققة في شكل صحيح — سوى إجابات “آمنة” للأطراف الخارجية لا تكشف عن معلومات تنتهك خصوصية البيانات الصادرة عن مزودي البيانات. ومثلاً، ستتاح لشركة المستحضرات الصيدلانية إمكانية الوصول إلى البيانات المتعلقة بما يكفي من المرضى من نوع معين، لكنها لا تستطيع ربط أي سجل طبي محدد بهوية مريض معين. وهذا يبسط إلى حد كبير مشكلة الحصول على موافقة الأفراد. وإضافة إلى ذلك، ولأن منصة تبادل البيانات تجمع مصالح العديد من مالكي البيانات، فإنها تكون في وضع أقوى مقارنة بالأفراد من أصحاب البيانات من حيث تقييم الأسعار والتفاوض.

وإضافة إلى ذلك، فهناك ميزة الشفافية فيما يختص بقيمة البيانات في منصات تبادل البيانات، مما يسمح لأطراف خارجية ببيع التبصرات المتأتية من البيانات بسعر مناسب وتوزيع الأرباح الناتجة بين مزودي البيانات الأصليين. وفي المثال أعلاه، يمكن للمرضى معرفة متى تُستخدَم بياناتهم لتدريب خوارزمية، وكذلك المبلغ الذي يدفعه الطرف الخارجي إلى منصة التبادل لتشغيل الخوارزمية على بياناتهم.

منصات تبادل البيانات أثناء الممارسة

تشمل منصات تبادل البيانات في العالم الحقيقي دي سبارك DSpark،⁹M.T. Islam, S. Karunasekera, and R. Buyya, “dSpark: Deadline-Based Resource Allocation for Big Data Applications in Apache Spark,” IEEE 13th International Conference on e-Science (2017): 89-98. وداتا ريبابلك Data Republic،¹⁰A. Hinde, “Journey to the Data Economy,” Data Republic, May 2018, www.datarepublic.com. وأوشن بروتوكول Ocean Protocol،¹¹“Ocean Protocol: A Decentralized Substrate for AI Data & Services,” Ocean Protocol Foundation, April 15, 2019, https://oceanprotocol.com. وداوكس Dawex، وإنيغما Enigma.¹²G. Zyskind, O. Nathan, and A. Pentland, “Decentralizing Privacy: Using Blockchain to Protect Personal Data,” IEEE Security and Privacy Workshops (2015): 180-184. ويجمع أوشن بروتوكول، مثلاً، البيانات من الأفراد والمؤسسات عبر طيف من الصناعات، وحتى منصات تبادل البيانات الأخرى لصالح أطراف خارجية، وفي نهاية المطاف، العملاء. ومثلاً، قد تُستخدَم بيانات القيادة المجموعة من شركات صناعة السيارات لمساعدة مطوري البرمجيات للمركبات الذاتية القيادة؛ أو قد تُستخدَم بيانات عن رضا الموظفين في مكان العمل، التي تجمعها إدارات الموارد البشرية، من قبل الشركات لتصميم حزم بمنافع وظيفية أفضل وخطط أفضل للتطور المهني. وتعمل أوشن بروتكول التي تديرها مؤسسة غير ربحية مقرها سنغافورة، مع شركات مثل روش Roche ويونيليفر Unilever. وتُستخدَم داتا ريبابلك التي تطبق عملية مماثلة لجمع التبصرات الناشئة من البيانات ومشاركتها، حالياً من قبل البنوك وشركات الطيران والحكومات في أستراليا ونيوزيلندا والولايات المتحدة وسنغافورة.

وتُعَد مبادرة أوبال OPAL،¹³Pentland et al., “Trusted Data,” 21-49; and T. Nishikata, T. Hardjono, and A. Pentland, “Social Capital Accounting,” MIT Media Lab, Oct. 17, 2018, www.media.mit.edu. معياراً أولياً لما يجب أن تكون عليه منصات تبادل البيانات. وتهدف أوبال إلى توفير مجموعة واسعة من البيانات لفحصها وتحليلها من دون انتهاك خصوصية البيانات الشخصية، باستخدام ثلاث عمليات:

● تُنقَل الخوارزمية إلى البيانات، فلا تغادر البيانات الأولية مستودعها أبداً، وتُعَاد الإجابات “الآمنة” فقط إلى طرف خارجي.

● تكون الخوارزميات التطبيقية مفتوحة المصدر Open، فيمكن تقييم درجة آمانها من قبل الخبراء.

● تسمح تكنولوجيا التحليل الجديد¹⁴“Endor.coin Protocol: Make Artificial Intelligence Predictions Accessible for All,” Endor, Feb. 18, 2018, www.endor.com. بالاحتفاظ بالبيانات دائماً في حالة مُرمَّزة (معماة) Encrypted، فلا تتمكن حتى منصة التبادل من رؤية البيانات الأولية.

وإلى جانب التطبيقات التجارية، بدأت منصات تبادل البيانات أيضاً تطبق في الاستخدام الحكومي وغير الربحي. فقد اعتمد يوروستات Eurostat أخيراً منصة على غرار منصة أوبال لتبادل كل البيانات الحكومية الرسمية للاتحاد الأوروبي. وتستخدم إستونيا إكس رود X-Road،¹⁵PwC, “Estonia.” بيئة تكنولوجية ومؤسسية تمكن من تبادل البيانات لنقل السجلات الصحية الإلكترونية بأمان، فضلاً عن البيانات المتعلقة بالضرائب أو التعليم المدرسي أو ملكية الأراضي.

الاقتصاد الكلي لمنصات تبادل البيانات

من المحتمل أن تكون منصات تبادل البيانات إيجابية للاقتصاد مثلها مثل قوة عاملة مدربة تدريباً جيداً أو احتياطات نفطية عثرعليها حديثا. والفرق هو أن القوة العاملة والنفط عادة ما تستخدمهما شركة واحدة فقط في وقت واحد، في حين يمكن مشاركة البيانات بين العديد من الشركات. وأدت البيانات الضخمة بالفعل إلى تحويل Transform الاقتصاد العالمي؛ وقد تكون لتأثير البيانات -المتشارك فيها عن طريق منصات تبادل البيانات- الإمكانات نفسها.¹⁶Parra-Moyano et al., “Liberalization of Data.”

فمثلاً، قد تؤدي منصات تبادل البيانات إلى تضييق الاحتكارات الحالية المجال أمام المنافسين الجدد. فحاليا ستجد شركة تكنولوجيا شابة صعوبة في التنافس مع الشركات العملاقة الراسخة لأن افتقارها إلى البيانات يمنعها من تطوير خوارزميات مفيدة. وكما لاحظ علماء البيانات، ”خلال العقود الثلاثة الماضية انخفض المعدل السنوي للشركات الناشئة الجديدة من 13% إلى أقل من 8% [و]انخفضت نسبة العمالة في الشركات التي يقل عدد العاملين فيها عن 100 عامل بنسبة 5%“. وفي الوقت نفسه، ”ازدادت حصة إيرادات الشركات في الشريحة 5% العليا من الشركات بنسبة %10“.¹⁷J. Begenau, M. Farboodi, and L. Veldkamp, “Big Data in Finance and the Growth of Large Firms,” Journal of Monetary Economics 97 (August 2018): 71-87. ويمكن لمنصات تبادل البيانات عكس هذا الاتجاه، لأن الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم قد تستخدم رأس المال لكي تشتري من المنصات التبادلية تبصرات ناشئة من قاعدة بيانات، ومن ثم تجد نفسها في وضع أكثر تنافسية مما هي عليه حاليا.

التعاونيات تحول ميزان القوى

تتيح تعاونيات البيانات للأفراد الحصول على أموال في مقابل البيانات التي ينشئونها وممارسة سلطة تسعير أكبر مما قد يتمتعون به من تلقاء أنفسهم أو في أي نوع آخر من تبادل البيانات. ومن الأمثلة على ذلك تعاونيات الفنانين الموسيقيين ومنتجي الفيديو والعاملين في وظائف مؤقتة. والدخل ليس إعانة، بل هو نتيجة نشاط اقتصادي فردي يُوجَّه من خلال منصات التبادل تجمع بيانات المنتجين والعاملين، ما يحول الأفراد إلى رواد أعمال للبيانات Data entrepreneurs. ويحدد العرض والطلب في السوق حجم ”الإيجار“ الذي يمكن لمالكي البيانات فرض رسوم عليه في مقابل بياناتهم. وفي بعض الظروف قد تكون هذه الرسوم مكملة لدخل الشخص.

عندما أدرك عاملو القرن التاسع عشر قيمة عملهم، سعى كثر إلى تشكيل نقابات، والتفاوض الجماعي، وممارسة الضغط السياسي، والتفاوض — من موقع أقوى — مع أصحاب رأس المال. ومع حصول الأفراد على عوائد اقتصادية على بياناتهم، سيطور العديد منهم وعياً بالبيانات، مما يؤدي إلى تشكيل تعاونيات جديدة للبيانات.

واتحاد البيانات الجيدة TheGoodData، والاتحاد الأوروبي للبيانات European Data Union، واتحاد العاملين في البيانات Data Workers Union، واتحاد البيانات The Data Union هي تعاونيات مكرسة للبيانات تستهدف توحيد منتجي البيانات في العالم. وعندما يبيع أصحاب البيانات بياناتهم في منصات تبادل منتظمة وغير تعاونية، يكشفون في شكل غير مباشر بيانات المستخدمين الآخرين، مما يخفض من سعر البيانات.¹⁸D. Acemoglu, A. Makhdoumi, A. Malekian, et al., “Too Much Data: Prices and Inefficiencies in Data Markets,” working paper 26296, National Bureau of Economic Research, September 2019. ويمكن تجنب هذه النتيجة السلبية من خلال البيع المنسق للبيانات من قبل تعاونيات البيانات.¹⁹A. Pentland, T. Hardjono, J. Penn, et al., “Data Cooperatives: Digital Empowerment of Citizens and Workers,” MIT Connection Science, Jan. 2, 2019, http://ide.mit.edu. والبارز أن الاتحادات الائتمانية الموجودة لديها الوسائل (الوصول إلى ملايين المستخدمين الذين يودعونها أموالهم) وهي في وضع قانوني لتكون مروجة لتعاونيات البيانات ومستفيدة منها. إذ ستحتاج فقط إلى البدء بتجميع البيانات بدلاً من مجرد رأس المال.²⁰D. Walsh, “How Credit Unions Could Help People Make the Most of Personal Data,” MIT Sloan School of Management, July 8, 2019, https://mitsloan.mit.edu.

وقد تستخدم الشركات والمنصات أيضا تعاونيات البيانات لإشراك عملائها ومستخدميها. فمن خلال توفير واجهات لبرمجة التطبيقات (APIs) عالية الجودة، يمكنها نقل البيانات إلى تعاونية عن طريق نظام سهل الاستخدام يرى فيه العملاء الجدد والحاليون قيمة مضافة — وهو نظام يمكن للشركة أو المنصة أن تفرض رسوماً عليه. ومن شأن فكرة كهذه أيضاً أن تتواءم مع التحوّل الأخير للمائدة المستديرة للأعمال Business Roundtable التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها نحو فلسفة تركز على الأطراف المعنية.²¹“Business Roundtable Redefines the Purpose of a Corporation to Promote ‘An Economy That Serves All Americans,’” Business Roundtable, Aug. 19, 2019, www.businessroundtable.org. ويمكن حتى اعتبار النموذج التعاوني امتداداً لاقتصاد السوق الاجتماعي في ألمانيا ذي التعاون الوثيق بين النقابات العمالية والشركات.

الخطوات التالية للمديرين

من خلال شراء تبصرات من منصات تبادل البيانات، يمكن للشركات توليد قيمة من البيانات التي لا تمتلكها حالياً. فمثلاً، يمكن لمنتج الأسمدة المهتم بتطوير منتجات تخص محاصيل معينة أن يشتري مباشرة تبصّرات خاصة بالبيانات من المنصات التبادلية التي تحتفظ ببيانات صادرة عن المزارعين وأن يتعلم كيف تستجيب محاصيلهم لمختلف المنتجات.

ويمكن للشركات أيضاً أن تستخدم البيانات التي تولدها بنفسها لتكون منتِجة للبيانات، وليس مجرد مستخدِمة لمنصات تبادل البيانات. وهذه فرصة مُدرة للدخل. فمثلاً، يمكن للشركات الزراعية التي تربي الحيوانات أن توفر صوراً لحيوانات صحيحة ومريضة قد تستخدمها شركات التأمين والمستحضرات الصيدلانية لتدريب أدوات التعرف على الصور التي تكشف الأمراض الحيوانية.

ويُعتبَر اتخاذ قرار في شأن ما إذا كان ينبغي احتضان التعاون أو تجنبه مع منصات تبادل البيانات أمراً مهماً أهمية خاصة للمديرين الذين تستضيف شركاتهم بالفعل البيانات الخاصة بالعملاء أو المستخدمين وتحللها. وإذا قررت الشركات تجنب التفاعلات مع منصات تبادل البيانات، قد يشرك عملاؤها أو مستخدموها أنفسهم في تعاونية بيانات، مما يستبعد أي دور للشركات في إتمام الصفقة. وإذا قرر المديرون بدلاً من ذلك احتضان التعاون مع منصات تبادل البيانات، فسيكون بمقدورهم التأثير في بنية عمليات منصات تبادل البيانات وعملها — واقتراح هياكل الحوافز المقبولة لهم.

قد تلجأ الشركات أيضا إلى تعاونيات البيانات لإشراك عملائها ومستخدميها. ويمكنها نقل البيانات إلى تعاونية عن طريق نظام سهل الاستخدام يرى فيه العملاء قيمة مضافة، وهو نظام يمكن للشركة أن تفرض رسوماً عليه.

وسيتعين على المديرين أيضاً أن يحددوا كيفية التواصل مع عملائهم بخصوص منصات تبادل البيانات، وفي شأن تعاونيات البيانات التي تنشأ داخل مؤسساتهم. وفي أقرب وقت ممكن، ينبغي للشركات تحديد موقفها العام حول تعاونيات البيانات، وعلى الصعيد الداخلي، تحديد مَن الذي سيقيم البيانات التي تستضيفها الشركة.

وإضافة إلى ذلك، يمكن للشركات والمنصات أن تعرض لعملائها والمستخدمين حلولاً لتشارك الإيرادات الناتجة من المشاركة في منصات تبادل البيانات. وهنا تكمن فرصة للتمايز عن المنافسين، ولطرح قيمة جديدة للاحتفاظ بالعملاء الحاليين وجذب عملاء جدد.

وينبغي أن يدرس مديرو الأعمال بعناية الكيفية التي سترسم بها منصات تبادل البيانات استراتيجيتهم والاقتصاد على نطاق أوسع ثم يتصرفون بناء على استنتاجاتهم. وسيساعد هذا العمل الشركات على الانتقال بنجاح إلى عصر البيانات المشتركة وتشكيل المنظومات الإيكولوجية الاقتصادية التي تنبثق من هذا الواقع الجديد.

خوسيه بارا- مويانو (@parramoyano)

أستاذ مساعد في كلية كوبنهاغن للأعمال Copenhagen Business School.

كارل شميدرز (@karlschmedders)

 أستاذ في الشؤون المالية في آي إم دي IMD.

أليكس “ساندي” بنتلاند (@alex_pentland)

 أستاذ كرسي توشيبا Toshiba للفنون والعلوم الإعلامية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Massachusetts Institute for Technology (MIT) ومدير معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعلوم الاتصال MIT Connection Science. للتعليق على هذا الموضوع: http://sloanreview.mit.edu/x/61405.