データに基づく操作の価値には、（データ要素に関する特別レポート：公開データ操作がデータ要素の価値の解放を促進する）が含まれます。

データ要素に関する特別レポート: 公開データ運用がデータ要素の価値の解放を促進

（レポート作成者/執筆者：招商証券、劉玉平、孟林）

1. 公開データはデータの重要な要素である

公開データは量が多く、範囲が広く、運用上の大きな潜在的価値を秘めています。公的データの主な情報源は 2 つあります。1 つは、あらゆるレベルの地方行政機関や、税務、関税、金融監督などの関連する国家部門の地方支部など、公務を管理する組織です。もう 1 つは、水道、電気、ガス、公共交通機関などの公共サービスを提供する事業体です。公共データは複数のシステムにまたがっています。たとえば、政府のデータベースには行政記録から財務情報に至るまでのデータが含まれており、都市管理システムには交通、計画、その他のインフラストラクチャに関連するデータが含まれます。現在存在するすべてのデータリソースの中で、公開データはより大規模です。公開データを最大規模、最大範囲、最高品質で公開する可能性は、データ要素業界の実装における中核的な提案の 1 つです。従来の開発・活用方法では、公共データの有効性はまだ十分に検討されていません。公共データの価値を開発・活用する従来の方法は、公共データを公開し、一般の人々をユーザーとして直接データ提供することです。近年、公共データ公開は一定の成果を上げており、公共データ公開プラットフォームは年々増加しています。しかし、データ公開の品質は理想的ではなく、需要と供給のミスマッチにより、「政府が公開したデータが活用されず、社会に必要なデータがあえて公開されない」という現象が発生する可能性がある。

公共データ認可操作は、新しいタイプの公共データ付加価値チャネルとして、データの開発と活用に付加価値をもたらします。公開データの許可された操作は、データ公開に関する上記の問題を効果的に緩和することができます。一方では、公開データの許可された操作において、直接に元データに接触する操作主体は参入障壁のある主体であり、一般大衆などのユーザーはデータ製品やデータサービスを使用し、完全なサンプルの元データに直接接触しないため、セキュリティ監視がより容易になり、マルチパーティセキュアコンピューティングなどの方法を通じて「利用可能だが目に見えない」データを実現できます。一方、データの公認運用は、公的データを付加価値を付与でき、政府に一定の利益をもたらすことができる公的資源とみなすことで、政府に公的データを提供するインセンティブを与え、政府がより積極的にデータを提供するよう促すものである。

2.政策面：上下の連携、公共データ運用体制が徐々に明確化

データ要素に関するトップレベルのポリシーフレームワークが基礎を築く

「データ」という概念が資源から要素へと発展する過程で、国のトップレベルの政策は改善し続けています。データへの重点は、インターネットの台頭と繁栄とともに始まりました。その後、わが国のデジタル経済の戦略的地位が向上を続けるにつれ、2015年に国務院は「ビッグデータ開発促進行動計画」を公布し、データを国家の基本的な戦略資源にすることを提案しました。 2020年、中国共産党中央委員会と国務院は「より完全な市場に基づく要素配分システムとメカニズムの構築に関する意見」を発表し、データを明確に第5の生産要素と呼んだ。 2022年12月に発表された「データ要素の役割をより良く発揮するためのデータ基本システムの構築に関する意見」（以下、「データ二十条」という）は、我が国のデータ要素基本システムの開発枠組みの基礎を築いた。それ以来、トップレベルの政策設計はデータ要素基本システムの改善の期間に入りました。

その中で、「データに関する20条」は、データ要素の基本システム構築の枠組みを定めたものでした。 「データ20条」では、権利と利益を保護し、規制の遵守を確保するデータ財産権制度を確立し、データ財産権の構造分離制度を模索し、データ資源保有権、データ処理・使用権、データ製品運用権の「三権分離」によるデータ財産権制度枠組みを確立するという4つの基本制度の構築を提案している。準拠性があり、効率的で、オンサイトとオフサイトのデータ要素の循環と取引システムを確立し、ルール、市場、エコロジー、国境を越えた4つの側面から、我が国の制度的優位性に適応したデータ要素市場システムを構築します。効率性を反映し、公平性を促進するデータ要素収入分配システムを確立します。一次流通段階では、「誰が投資し、誰が貢献し、誰が利益を得るか」という原則に基づき、データ要素の収入がデータ価値と使用価値の創出者に合理的に傾くように促進します。二次、三次流通段階では、公共の利益と相対的に恵まれないグループに焦点を当て、データ分野における資本の無秩序な拡大による市場独占などのリスクと課題を法律と法規に従って防止し、規制します。安全で制御可能、柔軟かつ包括的なデータ要素ガバナンスシステムを確立し、政府、企業、社会が連携したガバナンスモデルを構築します。

組織構造の面では、データ要素システムの最高レベルの設計機関は、党中央委員会の意思決定、審議、調整機関である中央サイバースペース安全情報化委員会（CCCFC）、および国家発展改革委員会です。 CCCFC は主に、サイバーセキュリティと情報化構築のトップレベルの設計、全体的なレイアウト、全体的な調整、全体的な推進、実装の監督を担当しています。その他の部門は、さまざまな分野におけるデジタルインフラ構築、デジタル産業化、産業デジタル化において、対応する一定の機能を担っています。 2023年3月、中国共産党中央委員会と国務院は「党と国家の機構改革方案」を発表し、国家発展改革委員会が管理する国家データ局の設立を明示的に要求し、中国サイバースペース管理局と国家発展改革委員会の一部の機能が国家データ局に割り当てられることになった。

パブリックデータ認証操作のトップレベルの設計は継続的に改善されています。 2021年3月、中国共産党中央委員会と国務院は「中華人民共和国国民経済と社会発展第14次5カ年計画要綱と2035年の長期目標」を発表し、「政府データの権限付与と運用の試行プロジェクトを実施し、第三者による公共データのマイニングと利用の深化を奨励する」ことを明確に提案し、公共データの開発と利用を重視し、公共データの権限付与と運用に基づく開発と利用の新たな理念を提示した。 2022年12月に発表された「データに関する20カ条」では、「公共データの権利確認と認可メカニズムを推進する」、公共データの「総合的な認可、使用、管理」を強化する、「公共ガバナンスと公共福祉に用いられる公共データの条件付き無料使用を推進し、産業発展と産業の発展に用いられる公共データの条件付き有料使用を模索する」ことが明確に提案されている。業界全体のデータ公開や認可業務など、関連分野については各省庁や委員会から順次ガイドラインが出されている。金融分野では、中国証券監督管理委員会と中国人民銀行が2018年からデータ取引の流通とガバナンスの規範を徐々に模索し、2023年9月に「中国人民銀行の業務分野データセキュリティ管理措置（意見募集稿）」が公募された。これは中国人民銀行の業務分野におけるデータセキュリティ規範に関する初の的を絞った重量級の規制である。データの分類と格付けの要件の標準化、データ処理活動の全プロセスを通じてのセキュリティとコンプライアンスの徹底強化、違法なデータ取得への対処など、多くの課題の方向性を示しています。医療業界では、国家衛生健康委員会が2018年に「国家衛生医療ビッグデータ標準、セキュリティとサービス管理弁法（試行）」を発行し、健康医療ビッグデータの管理を強化することを提案し、健康医療ビッグデータのオープン共有メカニズムの構築は国家衛生健康委員会の責任であると明記した。さらに、交通運輸や気象業界では、運輸省や中国気象局も近年、公共データの開発を支援する関連政策を継続的に発行しています。

地方公共データ関連の政策もフォローアップされています。 「データに関する二十条」のペースに倣い、わが国の多くの省市は、公共データの権限のある運用に関する試行措置を相次いで発布しました。政策の詳細はさまざまですが、いずれも公開データのオープンな共有と有料利用の促進を強調しています。多くの場所の政策に基づき、「認可による公共データの公開」は地方立法の標準モデルとなっている。その中で、北京は公共データの許可された運用を規制し促進する手段として公共データゾーンを使用する中国初の都市です。北京市は2020年に「北京金融公共データ区の建設推進に関する意見」を発表し、金融公共データ区が北京の金融公共データの集約の中核キャリア、運営管理プラットフォーム、ソーシャルアプリケーションの統一インターフェースとして機能することを明確に規定した。金融公開データの統一的な入出力、制度化された管理、革新的なソーシャルアプリケーションの機能を担います。 2023年7月に発表された「北京市公共データ区権限運用管理弁法（意見募集稿）」では、区運用メカニズムをさらに改善し、分野別区、地域別区、分野・地域をまたぐ総合基本区を創設し、革新的な公共データ運用の新たな理念を模索するとしている。

1. 「1局1グループ1社1プラットフォーム」の運営体制が徐々に形成されつつある

政府部門が主導し、複数の当事者が共同で参加する公共データ認可操作アーキテクチャが、現在の主流のアーキテクチャです。ファーウェイと中国情報通信研究院が発表した「公共データ権限運用に基づくデータ流通構築に関する白書」（以下、「白書」）によると、全国で実施されている公共データ権限運用の実践に基づき、公共データ権限運用は徐々に「1局、1グループ、1社、1プラットフォーム」の全体構造を形成してきた。で：

1) 「一局」とは、地方のビッグデータ局または政府データ管理局を指し、主な責任は公共データの認可と監督です。公的データが合理的、合法的かつ効果的に使用されるように、公的データの許可された運用に関するポリシーと規制を策定し、実施する責任を負います。さらに、データのプライバシーとセキュリティが保護されるように、公開データ承認操作の監督と管理も担当します。

2) 「Aグループ」とは、専門的な知識と経験を持ち、データの有効な管理と安全な使用を確保するために、公共データ認可業務に関するコンサルティング、アドバイス、技術サポートを提供する公共データ認可業務の専門家グループを指します。職務内容は主に、公的データ認可業務に関する関連規範と作業メカニズムの確立と改善、認可の審査と付与、認可の終了または取り消し、公的データ認可業務における主要な問題の調整と解決という 3 つの側面に重点を置いています。

3) 「一社」とは、データの開発・運用に責任を負う主体、すなわち権限を有する主体を指します。これらの企業は実際の公開データの運用を担当します。これには、データの収集、統合、処理、分析、活用が含まれ、膨大な量の公開データから貴重な情報を抽出し、政府や企業などのユーザーに提供するための専門的なスキルと知識が必要です。

4) 「ワンプラットフォーム」とは、データ権限の開発と運用に関する全プロセスサービスを提供することを主な責務とする公共データ権限運用プラットフォームを指します。政府公共データ認可・開発キャリア、政府関連部門による監督・管理キャリア、都市データ要素の新インフラ、地域データ要素流通の中核キャリアという4つの機能的位置づけがあります。これには、認証および運用管理、データ リソース管理、データ製品サービス、サポート サービスという 4 つのコア機能が含まれます。プラットフォームは、「公開データの元データがドメインを離れず、データは利用可能だが閲覧できない」ことを保証し、信頼性の高い技術とサービスを提供して、公開データのプライバシーとセキュリティを保護する必要があります。同時に、プラットフォームはデータ分析結果を提供し、意思決定部門が的を絞った意思決定やサービスを提供できるようにし、公共管理とサービスの効率と品質を向上させる必要もあります。

現地の実践においては、「1局、1グループ、1社、1プラットフォーム」構造の輪郭が浮かび上がってきた。私たちの分析によると、公開データの認可および操作フレームワークの設定と、さまざまな場所の参加主​​体の定義は、説明が異なるだけで、概ね類似しています。例えば、「一つの局」の設定では、杭州、舟山などの地域では、公共データ管理部門と同様の責任を担う作業調整メカニズムグループが設立されています。 「1つのプラットフォーム」は、フレームワーク全体における公開データの価値の鍵となります。すべての場所で、地域内の公共データの認可と運用のための統一されたチャネルとして単一のプラットフォームが一様に規定されています。

公的データ認可業務の主要参加者には「6者」が含まれる。公共データ権限運用プラットフォームは、データ開発キャリアとして、データの価値を深く探究し、データを開発、活用、分析する役割を担っています。制御可能なデータ製品とシナリオベースのデータサービスを形成した後、データ利用者のニーズに基づいてデータ取引機関を通じて製品とサービスを提供します。公共データ認可運用プラットフォームの構築を中心に、6 つの主要な参加者がいます。1) データ プロバイダー: 通常は政府機関または公共事業体であり、元のデータの提供に責任を持ち、データの正確性、完全性、適時性を確保するとともに、データが関連する法律、規制、およびポリシー要件に準拠していることを保証する責任があります。 2) データ需要者: 通常は、特定のビジネスニーズや研究目的を満たすためにデータを使用する必要のある企業、研究機関、または個人。データ要求者の責任は、データのニーズを明確にし、認定事業者に申請し、認定事業者が定めたデータ使用ルールを遵守することです。 3) 認定オペレーター: 通常はデータ操作能力を持つ企業または機関であり、データプロバイダーによって認定され、公開データの操作と管理を担当します。認定オペレーターの責任には、データ使用ルールの策定、データ要件の確認、データ使用のセキュリティとコンプライアンスの確保、データの日常的なメンテナンスと更新の責任が含まれます。 4) 開発者・利用者：認定事業者から提供されたデータを活用し、実際にデータの開発・活用を行う組織または個人。新製品やサービスの開発に活用します。開発者とユーザーの責任は、認定オペレーターが確立したデータ使用ルールを遵守し、データ使用のコンプライアンスを確保し、データの革新的なアプリケーションと価値マイニングに責任を負うことです。 5) プラットフォーム運営者：公共データ認可運用プラットフォームの構築・維持管理を担当する組織。その責任には、プラットフォームの安定的かつ効率的な運用を確保するための技術的メンテナンス、ユーザー管理、セキュリティ保証などが含まれます。 6) 監督管理当事者：通常は関連する政府規制部門であり、公共データの認可操作の全プロセスを監督および管理する責任を負います。その責任には、データのコンプライアンスと安全な使用を確保するために、関連する法律やポリシーを策定し、データプロバイダー、認定オペレーター、開発者、ユーザーなどを監督することが含まれます。

2. 公共データ運用は、実装の検討において徐々に3つの主要なモデルを形成する

全国各地で模索・実践されており、公共データ認可運用モデルは一般的に3つのカテゴリーにまとめることができます。公的データの認可された運用は調査の過程で徐々に成熟し、パイロット プロジェクトで初期成果を達成しました。公共データを最大限に活用し、活用するための重要な選択肢となっています。中国情報通信研究院の張立院長が2022年ビッグデータ博覧会で行った講演によると、中国における現在の主要な公共データ運用モデルは、業界主導型、地域統合型、シナリオ主導型の3つにまとめられるという。

業界主導型の事業モデルは、特定の業界への集中が特徴です。このモデルは、特定業界の管理機関または主導企業を主導力として、同じ業界のデータを社内で収集・整理し、垂直分野のデータ管理部門に集約し、運営主体を統一的に認可・監督するものです。データ運用者は、公共データ運用プラットフォームの構築と運用を担当し、このプラットフォームを通じてデータのクリーニングや感度除去などの処理を行い、生成されたデータ製品を第三者機関に提供したり、データ需要者に直接渡したりします。データの配信、流通、応用においては、中国サイバースペース管理局、国家発展改革委員会、工業情報化部、公安部などの部門が共同でプロセス全体を監督します。業界主導のモデルは、専門性、ターゲット設定、革新性が特徴です。このモデルは、特定の業界のニーズを満たし、業界の革新的な発展を促進するために、業界内の公開データの詳細なマイニングと応用に重点を置いています。このモデルは、業界におけるデジタル革新と開発を促進することを主な目標として、業界内での専門的なデータの処理と応用に重点を置いています。業界主導のモデルを通じて、業界内の公共データリソースの効率的な管理と応用を実現し、業界内のデータ要素の価値を解放し、最終的には業界全体の競争力と発展レベルを高めることができます。このモデルは、特定の業界内の公開データを洗練され専門的に管理および利用し、業界の特定のニーズを満たし、その発展を促進するのに適しています。

航空旅行は、業界をリードするモデルの代表的な事例です。 CAACは垂直分野のデータ管理部門として機能し、民間航空の運航と旅客の航空旅行に関するデータを「航空旅行」プラットフォームに認可します。 「航空旅行」プラットフォームは、データの価値を深く探究し、そのデータを開発・活用して、乗客に空港、天気、フライトなどの情報のほか、電子搭乗、ラブチャンネル、遺失物などのサービスを提供します。

地域統合運用モデルは、地域データの統合を特徴としています。このモデルは、一定地域内のデータを地域（省、市、区を含む）データ管理機関に調整・収集し、総合総合データ権限付与事業者に総合権限付与の形で委託し、その後、業種別分類に応じて各業種分野（医療、交通、教育など）のサブプラットフォームに権限付与し、データの開発・活用を行うというものである。最後に、この操作によって生成された製品とサービスは、データ要求者に直接提供されるか、サードパーティの代理店を通じて間接的に配信されます。地域統合モデルは、完全性、調整、規模を特徴としています。総合的な権限付与と統一的な構築により、地域内の公共データリソースの集中管理と最適な割り当てを実現します。このモデルでは、地域データ管理機関またはその委託を受けたデータ運用機関が、データ運用機関に全面的な権限委譲を通じて委託し、地域内の公共データ運用プラットフォームの全体的な構築と市場運営を行います。このモデルは、部門間および分野間の共同管理とデータリソースの統合を重視し、地域内の公共データリソースの集中管理と最適な割り当てを実現し、データ利用効率と公共サービスのレベルを向上させることを目指しています。地域統合モデルは、地域全体または都市全体の公共データのニーズを満たすために、公共データリソースを大規模かつ体系的に管理および活用するのに適しています。

成都の認可された運営は、地域統合モデルの典型的な例です。成都市は国有資産運用モデルにおいて公的データの許可された運用を実施しています。市政府は成都ビッグデータグループ株式会社に「成都公共データ運用サービスプラットフォーム」の構築を許可し、これを基盤として各業界のデータを分類しています。その後、さまざまな業界のデータ開発者とユーザーが比較的独立してデータを処理します。成都市政府の授権による運営の実施メカニズムには、管理層、プラットフォーム層、データ層、権益層が含まれ、それぞれ運営体制と権利と責任の関係を確立し、運営データの安全性を確保し、運営データの流通を提供し、関係者の権益を保護する役割を担っている。

シナリオ駆動型運用モデルは、データの開発と運用を中心としたシナリオアプリケーションを中心にしています。政府機関は、公共データ管理プラットフォームを構築し、保有する公共データをアプリケーションシナリオに基づいて分類・格付けし、それぞれの垂直分野のデータオペレーターに分野別にデータを承認して、関連するデータサービスを実行します。データ分類認可操作メカニズムが鍵となり、その目的は各セグメントにおけるデータサービスの品質を確保することです。シナリオ主導型モデルは、ターゲティング、専門性、柔軟性を特徴としています。分類された認可と専門的な運用を通じて、さまざまな分野やシナリオでの公共データリソースの効率的な利用と付加価値サービスを可能にします。データ マネージャーは、まず収集した公開データを分類し、ネットワーク セキュリティ、開発、エンジニアリング、公共のセキュリティ、その他の管理カテゴリなど、さまざまなビジネス ニーズとデータ特性に応じてデータをさまざまなカテゴリに分割します。地域統合モデルとは異なり、データは等級分けされ、分類され、分野ごとに複数のサブプラットフォームに直接承認されます。各サブプラットフォームをどのように分類し、権限を付与するかについては、業界サブプラットフォームのニーズや特性に基づいて、対応する権限付与計画と戦略を策定し、各サブプラットフォームの権限付与範囲、使用目的、データアクセス権、データ使用期間などを明確にする必要があります。

北京の公共データゾーンの運用は、シナリオ主導モデルの典型的な例です。北京市の公共データの権限運用では、産業応用シナリオゾーン、重点分野ゾーン、特定シナリオゾーン、総合基本ゾーンを設定する方式が採用されています。北京市経済情報局（以下、「市経済情報局」という）はデータ管理機関として機能し、さまざまな地域の事業者に公共データの処理と使用を許可します。例えば、金融分野では、市経済情報化局が北京金融ホールディングスグループ株式会社を特別区運営主体として認可し、「金融公共データ区」の構築と創設を行った。シナリオに基づいて、金融機関にサービスを提供するデータ製品を統合および開発し、包括的金融の分野でさまざまなサブシナリオの適用を実現します。

シナリオ主導の運用モデルは、データ循環の品質と効率を向上させ、将来の公共データ運用の価値創造の風向計として機能します。理論的には、データの価値は主にアプリケーション側で実現され、アプリケーション側は使用シナリオによって駆動されます。 「アプリケーション シナリオ指向」は、需要から提供までのパブリック データ製品運用のコア ビジネス プロセスの全サイクルを実行します。まず、顧客のニーズを満たすために、標準化された製品やカスタマイズされた製品が開発され、製品カタログが作成されます。次に、プラットフォームはデータ探索を提供し、顧客が使用前にデータを理解し、ニーズに合っているかどうかを評価できるようにします。顧客は必要な製品やサービスを確認し、両者は使用方法やシナリオを定義する契約を締結し、製品を納品します。最後に、製品の効果（パフォーマンス、使用方法、ビジネスへの影響など）を評価し、市場の変化に適応するためにデータ サービスを継続的に改善します。実践的な観点から見ると、各地の公共データ運用イノベーションのパイロットでは、シナリオ主導で社会のデータ需要をガイドする、取引やシナリオアプリケーション用の公共データ製品がいくつか市場に投入されています。公共データ運用の発展の勢いはますます高まっています。したがって、全体としては、将来的にこのモデルを通じて価値を創造できる大きな展望があると考えられます。

3. 公共データの価格設定と収益分配の原則を改善し、明確にする必要がある

公開データの価格は、基本的に、原価方式、収益方式、市場方式という 3 つの従来の価格設定メカニズムに基づいています。上海データ取引所の副社長である Lu Yong 氏によると、データ取引の交渉は、まずコストルール、つまり売り手が製品を生産するために費やす必要のあるコストに基づいて価格を調整することに従う必要があるとのことです。 2 番目は、収益ルール、つまり、データ製品の使用から購入者が期待する収益を評価し、適切なルールに従って調整することです。 3つ目は、市場ルール、つまり、製品の複数回の取引後に比較的安定した市場価格が形成されることです。現在、公的データ局の価格設定原則はまだ統一されていません。データの価格設定は、データ資産化における大きな課題です。公共データの価格が高すぎると、開発や活用への熱意が損なわれ、データ経済産業の発展に悪影響を及ぼします。価格が低すぎると、我が国の公共データ資産のレベルが過小評価されることになります。データ製品の価格設定においては、地域や取引所によって異なるアプローチが採用されます。たとえば、上海データ取引所では、価格設定を行う際にコスト、利益、市場の 3 つの法則に従うことが多いです。新製品の価格設定にあたっては、法律事務所とデータ交換の専門家による評価が行われます。貴陽データ取引所がデータ製品の価格を設定する場合、製品の価格は主にデータのサンプル サイズと各サンプルの値によって決まります。商品は取引システムを通じて自動的に価格設定され、価格はリアルタイムで変動します。貴陽データ取引所は、データ製品を標準化されたデータ製品とカスタマイズされたデータ製品の 2 つのカテゴリに分類し、さまざまなデータ タイプに対応する自動価格設定式を設計します。

国家レベルでは、公的データ価格形成メカニズムが積極的に推進されています。国家発展改革委員会価格司と国家データ管理局第3準備小組が2023年11月9日に開催した座談会では、政府部門と関係専門家が公共データ要素の特性に合わせた価格形成メカニズムについて議論しただけでなく、「政府主導の価格設定に従ってデジタル発展に用いられる公共データの有償利用を促進する」ことについても意見を述べた。国家発展改革委員会と国家データ管理局は関係各方面と協力し、公共データの価格形成メカニズムと関連する制度規制の研究・確立を加速し、公共データの法規制に準拠した効率的な流通と利用を促進します。政府は政策指導と地域の慣行を通じて、価格設定において重要な「指導」の役割を果たしています。 「データに関する20か条」では、「デジタル開発に用いられる公共データの有償利用を政府主導の価格で促進する」ことを提案しており、政府が公共データの価格設定について指導を行うことを明確にしている。 「上海データ規制」の第57条は、データ取引活動に従事する市場エンティティが法律に従って独立して価格を設定できると規定しています。関連する地方自治体当局は、関連する業界協会を組織して、データ取引価格評価ガイドラインを策定し、取引価格評価指標を構築する必要があります。上海地域に加えて、貿易団体は価格を独立して設定し、関連部門、hangzhou、Zhoushan、Wenzhou、Changchun、Xiamenなどの他の地域で評価していると述べています公共データ製品の有能なリターン」、「状況に応じて有給の使用を採用する」など。これらの調査は現在、公開データの価格が関連する政府の規制または原則に従って策定され、公開データ運用システムにおける政府の指針を反映して策定されなければならないことを示しています。ただし、政府誘導価格設定とパブリックデータ価格設定の形成メカニズムの実装方法に関する具体的な詳細はまだ確定されていません。

利益分布の観点から、さまざまな場所での慣行の進捗状況から判断すると、公開データの承認された運用に関する利益分配規制はまだ統一されていません。既に公開データ認証運用慣行を実行している地域によって発行されたポリシーから判断すると、地方自治体のビッグデータおよび価格当局の承認後に「公共データ製品の価格と合理的な利益に関する関連する規制」または利益を取得することを簡単に説明します。その中でも、利益が財政予算に戻されることを指摘する地域の一部は、利益分配の原則と内容、分布のさまざまなエンティティが果たす役割、特定のメカニズムの設計、および利益分配の運用と実装のサポートと保証の詳細な計画と設計はありません。

許可された業務には複数の当事者が関与しており、利益の分布は相互利益と双方にとって有利な結果を考慮する必要があります。パブリックデータの承認された運用は、複数のエンティティ間の価値共創のプロセスです。この価値の共同創造エコシステムの継続的な健全な運用を確保するために、利益分布の結果は、あらゆる種類の投資と貢献機関を完全に奨励する必要があります。 2023年11月にCCIDコンサルティングとChina Electronic Cloudが共同で発行した「公開データ認証操作のイノベーションガイドライン」（以下、「ガイドライン」と呼ばれる）を参照して、公開データ認証業務からの収益の分配は、主に政府の収益とデータ操作と貢献価値に参加する参加者の収益を含みます。その中には、1）政府の収益のために、要因市場配分の基本原則は、政府調達、エンジニアリングの建設入札、国有の財産​​権取引などの公的資源取引分野で広く実践されているため、広範な観点からは、公共データ認証操作は公共資源取引の範囲内にあります。したがって、データの運用ユニットと政府は、因子市場配分の基本原則に従って政府に収益を分配するために、認可期間、営業収益の変動などに基づいて複数のエンティティに到達したコンセンサスに基づいて政府の財務部門に割り当てることができる割合を決定する必要があります。 「ガイドライン」は、関連するエンティティの利点に関する推奨事項を作成します。たとえば、データ製品プロバイダーは製品の販売収益を得て、サードパーティのサービス機関は、提供されるコンサルティングおよび評価サービスに従ってサードパーティのサービス料金を獲得し、データベンダーは製品開発サービスに基づいて対応する報酬を取得し、データブローカーは促進する取引に比例してリターンを取得します。

データ取引はまだ主に店頭です。 「データ評価とデータファクター市場開発レポート（2023）」は、中国の現在のデータ取引市場が店頭取引に支配されていることを指摘しています。公式のデータ取引プラットフォームはありますが、ほとんどの取引活動はまだ店頭で行われています。 OTC取引の高レベルは、個人情報やデータ侵害の不正取引など、コンプライアンスの問題につながりました。データ要素の役割をより適切に再生するために、「データに関する20件の記事」は、準拠、効率的で、オンサイトおよびオフサイトおよびオフサイトのデータ要素の循環および取引システムを確立することを提案しています。将来的には、より多くのデータトランザクションをデータ交換に組み込むには、監督のさらなる最適化が必要です。公共データ製品の潜在的なバイヤーとユーザーには、政府、金融機関、企業、個人などが含まれます。政府機関：公共データを使用してガバナンス効率を改善し、公共政策を計画および実施し、公共サービスの品質を向上させます。金融機関：公開データを通じてリスク管理、信用評価、市場分析機能を強化します。エンタープライズユーザー：あらゆる種類の企業、特にデータ分析に依存している企業、パブリックデータを使用して運用を最適化し、新製品とサービスを開発し、市場の競争力を高めます。個々のユーザー：個人の研究、教育、またはより多くの情報に基づいた消費者の決定を下すために公開データを使用する場合があります。

1.交換上の製品をリストする公開データの分野は多様です

近年、地元のデータ交換が次々と登場しています。中国のサイバースペース管理のデータによると、2022年末現在、国内には48のデータ取引プラットフォームがありました。最も早いのは、Zhongguancun Shuhaiビッグデータ取引サービスプラットフォーム（閉鎖）であり、Guiyang Data Exchangeはまだ存在している最も初期の確立された取引サービスプラットフォームです。さらに、データ取引サービスプラットフォームの建設は、2021年以来加速期間に入りました。その中には、大規模な機関には、北京国際ビッグデータ交換、上海データ交換、広州データ交換、深Shenzhenデータ交換などがあります。

シナリオは、データの値をアクティブにする鍵であり、複数のフィールドからのデータを取引する鍵となります。現在、すべての主要なデータ交換は、対応する製品情報に価格（交渉可能/特定の金額/無料）、製品の詳細、アプリケーションエリアなどを表示するために、購入する機関、企業、または個人を促進するさまざまな製品を発売しました。最も早く設立され、依然として存在しているGuiyangビッグデータ交換を行うと、その主な製品分野には、産業農業、生態学的環境、輸送、科学的技術革新、教育と文化、スマートシティ、その他多くの分野が含まれます。

ライフサービス、金融、財政問題などの分野で高くランクされており、リストされている製品が多数あります。各交換の各分野で製品の数を数えました。主要な分野によると、トップランクの分野は、公共サービス、財務および財政問題、地理的リモートセンシングと輸送輸送、ICT、医療健康などです。

公共サービス：ニーズの多様性と断片化を反映して、多くの細分されたシナリオがあります

Guiyang Big Data Exchange、Shanghai Data Exchange、Beijing International Big Data Exchange、Ganangzhou Data Exchange、および深センデータExchangeにリストされているデータ製品のレビューによれば、住民に関連する公共サービス分野にリストされている製品の数が最大です。この分野では、データプロバイダーには、多くのセグメント化されたシナリオを含む、電力網会社、気象局、通信事業者などが含まれます。アプリケーションの方向性に関しては、スマートシティのパブリックデータ製品は、主に都市管理、インフラ計画、環境監視に焦点を当てています。たとえば、トラフィックフローデータを使用して、トラフィック信号システムを最適化し、混雑を減らすことができます。環境監視データは、大気汚染の問題や水質汚染の問題にタイムリーに対応するのに役立ちます。パブリックデータの操作に関しては、部門間データ共有と統合分析が、都市計画データを居住者のフィードバックと組み合わせてデータ駆動型の意思決定サポートを提供するなど、スマートシティを構築するための鍵です。たとえば、広州のデータ交換によって開始された「スマートシティの空間的情報クラウドプラットフォーム」は、広州ジアントンの調査とマッピング地理情報技術株式会社によって提供されます、文化観光など、「スマートガバメントアフェアーズ、スマート産業、スマートピープルの生計」の分野のアプリケーションの基本データマップファンデーションを改善し、複数のレベルと部門間のデータ共有と統合された運用およびメンテナンスメカニズムを実現します。さらに、医療、教育、輸送などのさまざまな部門のデータを統合することにより、政府は市民のニーズをより包括的に理解し、対応し、正確なガバナンスとサービスを達成することができます。北京のシジンゲン地区を採用して、2018年3月に、地区は公共の文化サービス効率ビッグデータプラットフォームを立ち上げました。このビッグデータプラットフォームは、公共施設の監視システム、文化活動センター、コミュニティ文化室などのデータソースを統合しました。プラットフォームは、データを収集、プロセス、分析、視覚化して、公共文化サービスの多次元監視と評価を実施し、それによってインテリジェントな運用を達成します。

財務：主に銀行やその他の金融機関にサービスを提供すると同時に、個人や小規模およびミクロ企業にも利益をもたらします

銀行は、公開データの主な需要者です。 「2023公共データ金融アプリケーションホワイトペーパー」によると、上海のビッグデータを含む金融アプリケーションの33のパイロット金融機関の中で、27の銀行が80％以上を占め、公開データアプリケーションで銀行の支配的な地位を示しました。銀行の参加により、信用評価、ローン承認、資産管理、その他の主要なリンクなど、金融業界での公開データの幅広い適用が促進され、それにより金融サービスの効率と品質が向上しました。公開データの統合と分析を通じて、銀行は顧客のニーズをより適切に特定し、満たすことができ、中小企業や個々の投資家により正確で効率的な金融サービスを提供します。たとえば、「輸入および輸出企業のパノラマ」製品は、Shanghai Data Exchange and China Economic Information Service Co.、Ltd。によって提供されています。

財政分野の公開データは、予算管理と計画をサポートするだけでなく、税政策の策定と最適化にも役立ちます。たとえば、財務部門は、経済成長、雇用率、インフレなどの公開データを使用して、年間予算を正確に策定し、リソースの割り当てを最適化できます。同時に、税務データ分析は、税務ポリシーの影響を特定し、税率と税制構造を調整し、したがって政府の収入と支出のバランスをとるのに役立ちます。さらに、公共データは、政府支出の監視において重要な役割を果たし、資金の効果的かつ透明な使用を確保します。公的経済データの詳細な分析を通じて、財務部門は経済変化をよりよく理解し、対応し、関連する経済政策の策定のためのデータサポートを提供することができます。さらに、公開データは、社会福祉と補助金政策の策定と実施においても重要な役割を果たし、リソースが効果的に割り当てられ、社会のニーズを満たすことを保証します。保険の分野は、リスク管理と製品の革新のために公開データを積極的に使用しています。たとえば、中国太平洋財産保険株式会社のフォシャン支店は、地元の気象公共サービスセンターと協力して、公共データ資産証明書を使用して気象データリソースを活性化して、気象災害財産保険のプロセス全体をカバーするデータ監視システムを構築しました。これは、リスク管理および保険製品の革新における公開データの適用を反映しています。

株式資金調達の分野では、公開データが取引所、ベンチャーキャピタル機関などに適用されます。上海のビッグデータを含む金融アプリケーションは、上海証券取引所、上海保険取引所、上海証券取引所センターなどの金融市場に関連しており、リスティングレビューや科学的イノベーションエンタープライズスクリーニングなどのシナリオにパブリックデータを使用しています。国立産業および金融協力プラットフォームは、中国通信建設銀行Asset Investment Co.、Ltd。およびAncinin Securities Co.、Ltd。などの機関と協力して、市場志向の債務から株式への債務への債務への債務の補償取引、合意された証券取引、科学および技術革新への公開データを適用します。インクルーシブファイナンスは、個人と小規模およびミクロ企業に利益をもたらします。インクルーシブファイナンスは、将来の金融分野での公開データを適用するための主要なシナリオの1つになります。銀行に公開データを開くことにより、包括的な金融商品の信用リスク管理モデルを最適化するか、信用サポートツールを金融商品と深く統合し、金融機関が資金調達ニーズを持つ中小企業を正確にスクリーニングし、リスクを合理的に評価するのに役立ちます。 Xiongan Newエリアの「Financial Service Express」や成都の「Nongdaitong」プラットフォームなどの包括的な金融サービスプラットフォームは、公開データとサービスを通じて、金融機関の製品と企業資金調達のニーズとの間の効果的なつながりを達成しています。

地理的なリモートセンシングと輸送輸送：公共交通機関の計画、管理、災害緊急対応などの支援

地理的リモートセンシングの分野での公開データは、輸送計画、管理、緊急対応において重要な役割を果たします。衛星リモートセンシングと空中写真測量を介して得られた高精度の地理的情報は、トラフィックプランナーに地形、都市のレイアウト、環境条件に関する詳細な洞察を提供します。これは、効率的な輸送ネットワークを設計し、交通渋滞を軽減するために重要です。また、このデータを使用して、輸送インフラストラクチャの状態を監視し、修理とアップグレードのニーズを迅速に検出し、それにより安全性を向上させることもできます。自然災害などの緊急事態では、リモートセンシングデータは、影響を受ける地域で地理的情報を迅速に提供し、救助チームが救助ルートを効果的に計画するのを支援することができます。

さらに、リモートセンシングデータの調査とマッピングは、環境監視と都市計画、持続可能な開発のためのデータサポートを提供し、輸送の分野での効率的な運用と継続的なイノベーションを促進することもサポートしています。上海のビッグデータ交換にリストされている「リモートセンシング3次元ベース」を例にとると、Wuhan Skyway Information Technology Co.、Ltd。が提供する製品は、グローバルな大量ソース衛星リモートセンシング画像に基づいており、新しい宇宙宇宙測定テクノロジーを使用して、衛星リモートセンシング3次元モデルを提供し、デジタルの基準データを提供します。輸送の分野では、パブリックデータの適用は、効率を改善し、安全性を確保する上で重要な役割を果たします。これらのデータは、トラフィック効率を改善し、都市インフラストラクチャを計画し、トラフィックフローを最適化し、安全性を向上させるために重要です。道路と高速道路の使用パターンを分析することにより、交通管理部門は混雑ポイントを特定し、信号制御とルート設計を最適化し、それにより交通の遅延を削減し、全体的な交通効率を改善できます。さらに、これらのデータは、交通計画者がどの領域で道路の修理や拡張を必要とし、輸送インフラにより効果的に投資するかを決定するのに役立ちます。安全性の観点から、交通事故データを分析することにより、高リスクの領域を特定し、道路設計の改善や交通信号の増加などの予防措置を講じることができます。インテリジェント輸送システムの開発により、輸送データの収集と分析はより効率的かつ正確になりました。たとえば、センサーとカメラを使用して収集されたリアルタイムデータを使用して、トラフィックのタイミングを調整して交通圧力を緩和するなど、トラフィック条件の変化にタイムリーに応答できます。同時に、これらのデータは、都市計画、環境監視、緊急対応など、より広範なアプリケーションをサポートできます。

ICT：カスタマイズされた製品とサービスの開発と最適化を支援します

ソフトウェアおよび情報技術のパブリックデータアプリケーションビッグデータ分析、クラウドコンピューティング、人工知能、機械学習などの分野に焦点を当てています。これらの業界は、公開データに依存して、ソフトウェア製品を開発および最適化し、カスタマイズされたITサービスを提供し、システム統合を実行します。パブリックデータは、運用効率の向上、製品とサービスの革新、顧客関係管理の強化、セキュリティとコンプライアンスの改善に重要な役割を果たします。たとえば、公共の顧客データを分析することにより、企業は市場の需要をより正確に把握したり、製品設計を改善したり、よりパーソナライズされたサービスを提供したりすることができます。通信操作の分野におけるパブリックデータは、ネットワークを効果的に管理し、通信セキュリティを維持できます。通信分野でのパブリックデータ運用の需要は、ネットワークトラフィック管理、カスタマーサービスの最適化、ネットワークセキュリティ、インフラストラクチャの計画に集中しています。パブリックコミュニケーションデータを分析することにより、オペレーターはネットワークリソースをより効果的に管理し、ネットワークの混雑を予測および軽減し、カバレッジを最適化し、サービスの品質を向上させることができます。データ分析は、オペレーターがユーザーの使用習慣に基づいてカスタマイズされたパッケージやサービスなど、よりパーソナライズされたサービスを提供するのに役立ちます。セキュリティの観点から、パブリックデータは、サイバー詐欺や違法侵入などのセキュリティの脅威を監視および防止するために使用されます。同時に、インフラストラクチャの計画では、データ分析は将来の投資と技術のアップグレード決定を導くことができます。

たとえば、Shanghai Big Data Exchangeの「疑わしいカードメンテナンス識別」製品は、大規模なユーザーおよびビジネスデータに基づいて、中国モバイルコミュニケーショングループShanghai Co.、Ltd。によって提供され、標準化されたデータ製品とカスタマイズされたサービスは、さまざまな垂直産業の顧客に提供されます。データタグは、リスク制御や顧客獲得リスク評価などのビジネス分野に適用でき、ID検証やアンチフラードなどのビジネスシナリオで使用されます。

医療と健康：健康管理、医薬品研究開発、臨床的意思決定、医療保険など、複数のサブセクターには明確な要件があります。

医療と健康の分野では、公開データの適用は、主にパーソナライズされた健康管理サービスの提供、臨床的意思決定と医学研究のサポート、スマートペンションと医療保険サービスの最適化に焦点を当てており、それにより医療サービスの効率、精度、革新を大幅に改善します。

パーソナライズされた健康管理は、パブリックデータを使用して、患者がより速く回復するのに役立ちます。この分野では、パブリックデータの適用は、主にパーソナライズされた健康管理とテレヘルスサービスの提供に焦点を当てています。たとえば、地域の医療および健康統合プラットフォームとスマートターミナルアプリを統合することにより、医療サービスプロバイダーは健康計画を策定し、健康介入を実施し、個々のユーザー向けの医療ガイダンスなどのO2Oコンサルティングサービスを提供できます。このアプローチは、慢性疾患管理、健康介入、リハビリテーションガイダンス、および補助治療に特に適しています。さらに、遠隔医療リソースは、健康記録、医療データ、日常の健康指標などのビッグデータサービスプラットフォームを通じて患者のフルサイクル情報を取得します。この情報は、診断と治療の決定の重要な参照として使用され、医師が判断と処理を行うのに役立ちます。臨床的意思決定サポートと医薬品研究は、公開データを統合して、薬物研究開発効率を向上させます。臨床意思決定支援システム（CDSS）および製薬研究分野での公開データの適用により、医療機関はより正確なデータベースの診断および治療の推奨事項を提供することができます。 CDSSシステムは、単一の医療機関からのデータだけに依存しているわけではありませんが、地域の複数の機関からのデータを統合することにより、患者情報の包括性を改善します。さらに、特殊な疾患治療の分野でのビッグデータサービスの適用は、臨床、イメージング、生化学などの多次元データに基づいたモデル化された分析を提供し、疾患の治療のための科学的根拠を提供します。医薬品研究の観点から、ビッグデータの適用には、薬物研究開発と市場需要予測が含まれます。 AIディープラーニングアルゴリズムは、臨床データ、実験データ、薬物疾患情報などを分析することで、薬物の研究と開発コストと市場投資コストを削減できます。

医療保険サービスの分野では、公開データの適用により、サービスの正確性と有効性が大幅に向上します。公開データを分析することにより、商業医療保険機関は、リスク制御要素を改善しながら、市場需要をよりよく理解し、予測できます。これらのデータには、地域の人口特性、病気の分布、診断、治療記録などが含まれ、医療保険商品の設計とリスク評価に重要なサポートを提供します。データ分析により、保険会社はリスクを効果的に削減し、製品構造を最適化し、顧客の健康と治療のニーズに基づいて保険プランをカスタマイズできます。これにより、保険商品の魅力と競争力が向上するだけでなく、より正確でパーソナライズされた医療保険サービスを顧客にもたらし、医療保険業界全体の開発と革新をさらに促進します。現在、多くの場所の政府は、医療分野での公開データの開設、運用、適用を積極的に促進しています。たとえば、山東省は、公開データの革新的なアプリケーションを促進するための出発点として医療と健康を取り入れています。 「パブリックデータ運用モデルに関する調査レポート」によれば、山東省は国民健康および医療ビッグデータセンター（北）をデータ管理エンティティとして使用し、Northern Health and Medical Big Data Technology Co.、Ltd。を認可し、医療および健康の公開データ運用を実施しています。 「Health and Medical Big Data」と「Smart Health」セクターに焦点を当てたNorthern Healthは、健康と医療のビッグデータ湖、データミドルプラットフォーム、ビジネスミドルプラットフォーム、オープンプラットフォームをカバーするコアテクノロジーシステムアーキテクチャを構築し、医療データ収集、集約、保管、ガバナンス、処理、オープンオペレーション、オープンオペレーション、オープンオペレーション、および医療のための医療を支援するための医療のための医療の開発を実現するための医療の開発を実現しますes。

2。市販のサードパーティサービスプロバイダーは、主に小売、eコマース、その他の非公開データ製品を提供しています。

サードパーティのデータサービスプロバイダーは、主にeコマースや消費者のレビューなどの非公開データを提供しています。現在のOTCデータでは、L0の成長、Magic Mirror Insight、片側および長期、および多くの国内コンサルティング会社などのOTCトランザクションのデータサービスプロバイダーがデータを販売することで利益を上げています。これらの企業は、さまざまなデータの収集、分析、販売、特に小売およびeコマースセクターの情報、市場調査、ブランド分析、投資決定をサポートすることを専門としています。たとえば、Magic Mirror Insightは、eコマースと消費者レビューデータの収集と分析を通じて、多様な洞察サービスを顧客に提供します。たとえば、Magic Mirrorは、国内および外国の電子商取引、消費者のコメント、ソーシャルメディアなどのマルチソースデータに基づいており、事前に顧客の市場機会を発見します。 Magic Mirrorが提供するサービスは、eコマースプラットフォームの操作監視、競争力のある製品監視、投資目標発見のためのさまざまな産業のさまざまなニーズを満たすために、母体や乳児、衣類、靴、バッグ、家庭用家電などの複数のフィールドをカバーしています。

OTCデータ取引は、BIの開発と切り離せません。 BI（Business Intelligence）は、企業が大量のビジネスデータをよりよく理解し、適用するのに役立つテクノロジー主導型のデータ分析方法です。市販の取引環境では、データサービスプロバイダーは通常、さまざまなチャネルを介してデータを取得および分析しますが、企業はBIツールを使用してこのデータを分析して意思決定、市場動向、顧客行動分析などをサポートします。トランザクションの継続的な標準化により、将来の標準化された取引のために、市販の取引がオンサイトに含まれることが予想されます。市販の取引のデータは、ビジネスインテリジェンス分析でよく使用されますが、トランザクションの非公式性と規範の欠如により、未知のデータ所有権やデータプライバシーの漏れなどの問題があります。オンサイト取引には、より明確な取引規則とより完全な規制システムがあります。将来、一部の市販の取引は、より標準化され、規制されたオンサイト市場に徐々に含まれているため、BIテクノロジーは、より標準化された安全な環境でも役割を果たすことができます。これにより、データトランザクションの透明性と有効性が向上するだけでなく、ビジネスインテリジェンス分析のための高品質で信頼性の高いデータソースも提供し、データ駆動型の意思決定の開発をさらに促進します。

主流のサードパーティデータサービスプロバイダーが提供する製品のレビューによると、市販のデータトランザクションは、主に小売、金融、政府の問題に集中しています。小売：運用効率の向上と市場の洞察の向上が主なアプリケーションの方向です。販売データ、顧客行動、市場の動向を分析することにより、小売業者は消費者のニーズをよりよく理解し、在庫管理を最適化し、効果的なマーケティング戦略を開発することができます。データコンプライアンスとセキュリティが強化されると、小売業者はより正確で包括的なデータに依存してビジネス上の意思決定を推進できることを意味します。たとえば、正確な消費者行動分析は、小売業者がターゲット市場をより良く位置付け、パーソナライズされたマーケティング戦略を開発するのに役立ちます。同時に、販売傾向と在庫レベルを深く理解することで、サプライチェーンの最適化を促進し、在庫バックログを削減し、資本フロー効率を向上させます。さらに、高品質のデータが利用可能になると、小売部門でのBIテクノロジーの適用が加速され、小売業者が市場予測、リスク評価、顧客サービスをよりインテリジェントかつ自動的に実施できるようになります。

財務：データ価値のマイニングとビジネスの意思決定サポートが主なアプリケーションの指示です。銀行や投資会社などの金融機関は、大量の取引記録、顧客データ、資産データを蓄積しています。これらのデータは、詳細な顧客の洞察、リスクモニタリング、市場分析の機会を提供します。顧客の履歴データ、公開データ（財政および課税データなど）を組み合わせて、金融機関は、市場動向、顧客行動、リスクパターンをより正確に分析できます。たとえば、BIを使用して、投資ポートフォリオを最適化し、過去の取引データと市場のダイナミクスを深く分析することにより、将来の市場動向を予測できます。さらに、データの品質が向上するにつれて、BIは金融機関が規制要件をより効果的に遵守するのにも役立ちます。たとえば、マネーロンダリングと詐欺の検出では、BIテクノロジーはトランザクションパターンを分析し、異常な行動を特定できます。政府問題：政府ガバナンスの近代化レベルを改善し、データ主導の意思決定が主なアプリケーションの指示であることを実現します。政府部門は、部門からのデータ、他の部門からのデータ、社会データを組み合わせて、公共政策のより良い計画と実施を支援し、社会生活の改善、緊急管理、環境監視、その他の側面の改善など、公共サービスの品質を改善します。 As data quality improves, government departments can more accurately monitor and evaluate policy impacts, ensure effective use of public funds, and promote social and economic sustainable development through data-driven insights.

（この記事は参照専用であり、当社の投資アドバイスを表していません。関連情報を使用する必要がある場合は、元のレポートを参照してください。）

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