数据共享可能带来哪些机遇？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《德勤-2022技术趋势》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

行业垂直市场。即便是竞争最激烈的对手，他们也常常 需要通过相互协作才能完美应对共同的挑战。以食品行 业的供应商为例：如果他们全部都将敏感的销售和交付 数据匿名化并加以聚合，用于分析，那么他们就可能更 好解决行业的供需难题。 又比如，发展中地区的银行 可以匿名化聚合信用数据，建立一套跨银行的信用风险 评分体系。再或者一个最大的应用场景，医药研究人员 和医生如果能够可以建立一个安全的生态体系数据聚 合系统，以更好的理解生命的秘密，更快的将挽救生命 的创新应用更快的推向市场 ？

同一价值链中的合作伙伴。许多制造商和零售商从第 三方数据公司购买消费者数据，但数据的质量往往不够 好，不足以发挥作用。假如同一价值链内合作性质的系 统（从供应商到制造商，再到市场营销商）能够合并池化 消费者数据，形成更细致的需求图，那么将会怎样？

外包 AI 模型训练。AI 模型往往被认为是高度敏感的知 识产权形式。由于它们可安装在一个U盘上，这就表示 安全风险较高，所以许多组织一般选择内部自行建模。 得益于加密技术，这种模式可能会发生改变。利用安全 的建模数据，首席数据官可以将 AI 建模和训练安全地外 包给第三方。 

数据供应商简化交付。在数据共享平台上，实时市场或 物流数据使用权的购买非常简单，一键即可完成。数据 供应商无需提供 API 或发送文件。