和財經商學輪股社探討行業生態係統的未來

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IDC 估計，到 2025 年，全球將有 557 億個連接的物聯網設備，產生近 800億 ZB)的數據；組織繼續在數字平臺上跨角色連接其內部流程；這些同行業組織正在意識到擴展其生態係統以滿足市場和客戶需求並變得更加靈活和有彈性的重要性。

此外，IDC 預測，到 2021 年，超過 60% 的 G2000 組織將依賴數字化，到 2023 年，在某些行業中這一比例將接近 80%，這將導致行業生態係統內組織之間和組織之間的數據流大幅增加。

它包含的數據、信息和知識比任何單個實體都可以合理地預期分析和受益更多。組織也意識到他們在資源、知識和技能方面的局限性，而且有時群體或生態係統共同做出了一個小型內部數據分析小組可以提供的更好的決策。因此，金融、醫療保健、製造、零售和政府部門的組織正在意識到共享數據和知識的好處，以提高彈性、效率和數據貨幣化。

通過共享數據，組織可以實現更高質量和更安全的產品和客戶體驗、主動服務和更好的客戶體驗、更高效的供應鏈執行以及更快更好的產品和軟件創新。當數據共享到數字環境時，例如用於航空安全和服務的 Skywise，或用於反洗錢和打擊資助恐怖主義的國際洗錢信息網絡 (IMoLIN)，或用於疫苗開發的全球衛生網絡，該信息與其他貢獻相結合，並以指數方式爲所有參與成員創造價值。

爲什麼生態係統參與者會以這種方式工作？

一個主要問題可能是，爲什麼生態係統參與者會以這種方式工作？簡而言之，答案是彈性、靈活性和增長。IDC在其博客中分享過行業生態係統的未來：建立在平臺和共享經濟之上，更詳細地說明爲什麼採用行業生態係統模型對於企業在我們今天生活的數字化轉型、顛覆性世界中取得成功至關重要。

企業需要不斷平衡其組織的穩定性（有效地經營業務）和活力（促進創新和擴張）。這是一個難以實現的平衡，行業生態係統可以增強和實現這一平衡。這種增強可以幫助滿足市場和客戶的需求，構思和開發新產品和服務，或推進新技術。這也可能是爲了患者（醫療保健）、公民（政府）或消費者（CPG、汽車、A&D）的利益或安全。

例如，分享有關新病毒或醫療器械質量問題的信息；將交通、停車和地圖信息共享到城市或城鎮數據庫以供公眾使用；與消費者分享食品安全問題、採購和供應鏈來源信息，以進行質量和安全驗證。

利用互聯產品的數據是與生態係統合作夥伴合作共享數據和見解的另一個關鍵原因。一個典型的例子是 AWS 與大眾、福特和豐田一起在汽車行業所做的事情：OEM 提供來自聯網車輛或運營流程的數據，而 AWS 構建了用於數據處理和分析的雲平臺。

這種知識的最終用途是爲車主及其乘客提供各種服務，無論他們擁有車輛還是使用共享的交通工具。該信息還可用於改進設計和工程。就大眾而言，AWS 正在爲大眾工業雲提供平臺，以跟蹤製造和供應鏈效率。微軟 Azure 正在與他們的微軟互聯車輛平臺 (MCVP) 採用類似的方法，與大眾合作作爲大眾汽車雲的平臺，愛立信爲 IVI（車輛信息娛樂）和 TomTom 進行地圖數據分析和聯合。

避免中斷並建立彈性以應對動態市場和需求、天氣、地緣政治和大流行等黑天鵝事件是數據共享和相關見解至關重要的另一個重要原因。

當然，爲了從數據共享中爲行業生態係統參與者提供價值，需要提供洞察力和選項，以提供信息和分析以快速做出下一個最佳決策。生態係統中的參與成員擁有其專業領域和知識，並且可以共享商定的數據集。但是，他們還需要分析數據並爲生態係統提供洞察力，以便知識可以消費，並且可以自由進行協作，而不是僅僅將數據和知識轉儲到數據湖中。

需要注意的是，並非所有數據和見解都可能適合在行業生態係統中進行協作和共享。有對生態係統參與者互惠互利的數據集和見解，以及專有和競爭優勢來源的數據集和見解。生態係統可以節省時間、精力和成本，用於收集基礎數據和匯集可以闡明整個社區的威脅和機遇的數據。在某些情況下，還可以匯總來自這些數據的見解——例如預期的基於地理的風險事件或產品安全問題，而對於其他用例，數據是匯總的，但這些見解是由不同的參與者根據自己的情況單獨得出的專有方法與其戰略目標一致。

實現彈性和創新

在數字化的新高速、動態現實以及相應的信息和知識泛濫中，共享數據和洞察力是必不可少的戰略和工具集，使企業能夠在整個行業生態係統中通過基於證據的文化進行創新和發展。擁有一套不同的報告和分析工具來提供創新、運營、組織流程和資源進度的歷史視圖已經不夠了；這種觀點必須輔以跨越組織以及跨行業合作夥伴和客戶生態係統的實時、近乎實時的信息和知識流。因此，在行業生態係統中，共享這些數據可以使組織更有彈性、更靈活。

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