【中国安防展览网 媒体导读】在工业界，炼油厂就是主教座堂，其中上演着权力的游戏、跌宕的剧情，隐藏着不为人知的角落：精致的裂化塔就是这座“教堂”的哥特式尖顶，火炬气即彩绘玻璃，碳氢化合物的恶臭就是它浓重的香火味。
相比之下，数据中心显然就没那么壮观了：连窗户都没有的低矮建筑，既不高大，也没有装饰，给人以绵延无尽之感。
但两者却有诸多共通之处。首先，它们都布满了管道。炼油厂加热原油，分离煤气、丙烷等成分，再用管道加以收集。大型数据中心则用管道输送空气，冷却成千上万台计算机，而这些计算机负责从原始数据中提取价值——规律、预测等各种洞见。
两者也都扮演同样的角色：为世界经济制造重要原料。没有原油产品，当代生活的很多方面都无从谈起——不论是汽车、塑料还是众多药品。数据中心的萃取物则支撑起了各类网络服务，乃至现实世界，因为眼下，各种设备的联网程度越来越高。
数据之于本世纪就好比石油之于上个世纪，它们是增长与变革的驱动力。数据流催生了新的基础设施、新的商业、新的垄断与政治格局，以及至关重要的新经济。数字信息不同于从前的任何资源；它采取不同的精炼、提取、估值和买卖方式。它改变了市场规则，需要监管机构采取新的举措。围绕谁该拥有数据、谁该从数据中获益的问题，很多战斗还有待打响。
市场研究公司IDC预测，到2025年，“数字宇宙”(每年创建并复制的数据)的规模将达到180泽字节(180后面再跟21个零)——若用一根上网宽带来传输，450年都传不完。
为加速数据中心的运转，电子商务巨头亚马逊(其云计算分支正迅猛发展)动用了卡车运送集装箱，每个集装箱里的存储设备容量达100拍字节(PB；也就15个零)。为消化如此多的数据，企业正加速构建数据提炼设施。
据《华尔街日报》报道，2016年，亚马逊、Alphabet和微软三家企业的资本支出与资本租赁共计320亿美元，较上一年增长22%。
数据的质量也发生了改变。其主要存在形式不再是数据信息的仓库——姓名、年龄、性别、收入等定义明确的个人数据的数据库。
数据经济更偏重于分析，对象是非结构化实时数据的激流：社交网络用户上传的照片、视频流，人们通勤路上生成的汗牛充栋的信息，以及飞机上无数
传感器输出的数据洪流。
从地铁到风力发电机，从马桶圈到烤面包机，越来越多的设备都在变成数据来源。联网传感器将充斥世界，无论走到哪里，你都会留下一串数字脚印，哪怕你没有联网。
正如软件公司甲骨文的大数据战略师保罗·桑德雷格(Paul Sonderegger)所言：“数据将成为外部性：我们无论做什么，都会产生相应的数据。”
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重要的是，数据正在升值。初，Facebook和谷歌收集用户数据，用于改进定向广告。近年来，这些公司又发现，数据可以转化为无限量的人工智能(AI)，或“认知”服务，有的还能催生新的收入来源。这样的服务包括翻译、视觉识别，以及凭一个人的文字评估他的性格特征。这些都可以卖给别的公司，用于它们的产品。
虽然数据经济的征兆俯拾即是，但直至近，它才初具雏形。在J.R.尤因(J. R. Ewing)眼里，这一切都显得格外眼熟。大型数据公司，不断壮大的投机分子队伍，以及其他无数公司，大家都试图分一杯羹。所有人都是冲着一台强大的经济引擎来的，它就是“数据网络效应”，即用数据吸引更多用户，进而催生更多的数据，再用这些数据改进服务，并吸引更多用户。
大型数据公司坐享充裕的数据信息库。比如在Facebook上，评论、点赞等互动数量越多，它就越了解用户，其广告与消息流的定向就越准确。同样的，人们用谷歌搜索的总量越多，谷歌返回的结果就越。
这些公司永远都在寻找新的信息源泉。Facebook借用户之手训练自己的一些算法，比如在用户上传照片、圈出好友时。这解释了其计算机何以识别几亿人的面孔，且准确率达到98%。谷歌数字管家Google Assistant也是如此，你用得越多，它完成任务、回答问题时就越娴熟。
Uber以廉价打车服务著称。但它能获得680亿美元的估值，一个原因是它把持着个人交通领域供(司机)需(乘客)关系的大数据池。
类似地，对大多数人而言，特斯拉是一家生产电动汽车的公司，但它的新车型收集到巨量数据，帮助特斯拉优化自动驾驶算法，进而更新软件。及至去年年底，该公司已收集到21亿公里里程的驾驶数据——比Alphabet自动驾驶汽车部门Waymo高出好几个数量级。
“数据驱动型”初创企业是数据经济中的冒险者：勘探数字石油，加以提炼，巧妙地转化为新服务，从分析X光片和CAT扫描，到确定草坪上何处该施用除莠剂。以色列初创企业Nexar就设计了一种巧妙的方式，使司机成为数据来源。其应用将司机的智能手机变成行车记录仪，通过司机的操作标记行车录像。若很多人都在同一位置意外刹车，此处就可能存在坑洞或障碍物。
作为使用Nexar应用的报偿，司机获得免费的行车记录仪和相应服务，比如，一旦发生事故，就可获得详细的事故报告。Nexar的目标是提供各类服务，帮助司机避免事故。其中之一就是坑洞警报，或者在某个处于视角盲区的转角处有车骤停时发出警报。
非科技公司也在勘探数字矿井。比如通用电气(GE)就开发了Predix，一个“面向工业互联网的操作系统”，帮助客户控制机器设备。Predix也是一个数据收集系统：它从连接的设备处收集数据，拿来与其他数据相混合，继而训练算法，帮助改进电厂运作，或者在喷气飞机引擎发生故障之前确定维护时机，诸如此类。
跟石油市场一样，大型数据公司不断地兼并小公司(见下表)。但数据经济还有令“黑色黄金”交易者们颇感陌生的一面。按价值计算，石油是世界上交易量大的大宗商品。
相比之下，数据交易几乎无迹可寻，至少，数据与金钱的交易鲜有存在。这跟它与“新兴资产类别”这一称号很不相称。在2011年发布的一份报告中，世界经济论坛(WEF；达沃斯的会议组织机构兼智囊)就给数据冠以这一称号，隐含的意思是，构成数据经济的，将是欣欣向荣的数据信息市场。但从当前的情况来看，数据经济基本上是一个个相互孤立的“谷仓” 集合体。
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