數據生態系統研究前沿：基礎、配置與價值的融合演進
《Electronic Markets》：Data ecosystems in IS research: The road so far, where we are now, and the road ahead
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時間：2025年12月05日
來源：Electronic Markets 6.8
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本刊推薦研究人員為解決數據共享中的復雜挑戰，開展數據生態系統基礎架構、配置模式與價值創造機制研究，提出治理框架、業務模型等解決方案，對推動跨組織數據協作與AI應用具有重要意義。
在數字化浪潮席卷全球的今天，數據已成為驅動組織創新與增長的核心資產。然而，跨組織數據共享卻如同在迷霧中航行——盡管通過電子郵件發送Excel文件看似簡單，但數據一旦離開提供者的控制范圍，就如同脫韁的野馬：即使后續發現錯誤、缺乏權限或希望撤回，數據早已在第三方手中被使用、共享、重組甚至篡改（Jarvenpaa & Markus, 2020; Parmiggiani et al., 2024）。這種失控風險使得許多組織在數據共享的門口徘徊不前，而日益增長的監管要求（如《數據治理法案》《數據法案》）和內在業務需求又迫使它們必須邁出這一步。正是在這種張力之下，數據生態系統（Data Ecosystems）研究應運而生，致力于破解復雜網絡中數據提供者、服務提供者、數據消費者和數據中介之間的協作難題。
數據生態系統的概念融合了兩個關鍵要素：一是作為現實數字表征的（數字）數據（Alaimo & Kallinikos, 2021），二是源自生物學的生態系統概念，強調不同實體共生于一個系統之中，常呈共生關系（Tansley, 1935）。其核心邏輯在于不同角色圍繞數字數據這一共享對象協作創造價值（盡管各參與方的價值定義可能大相徑庭）。從確保法規遵從到開發新商業模式，再到通過優化業務流程實現卓越運營（M?ller et al., 2024; Toorajipour et al., 2024），數據生態系統的價值創造維度日益多元。
《Electronic Markets》期刊推出的特刊通過14篇論文系統梳理了該領域的研究進展，論文框架圍繞三大維度展開：基礎（Foundation）、配置（Configuration）和價值（Value）。基礎維度關注存儲處理數據的基礎設施、確保質量隱私信任的治理機制、管理數據共享關系的實踐，以及技能人才、協作關系與法規制度；配置維度聚焦于為特定目標構建有效數據生態系統所需的參與者、基礎設施、數據及運作模式的獨特組合；價值維度則深入探討“誰從中獲益”這一根本問題，揭示價值創造的多元路徑。
研究人員主要采用案例研究（如Catena-X汽車網絡）、設計科學研究（DSR，如合成數據生態系統構建）、 taxonomy（分類學）開發（如數據共享實踐分類）、訪談與問卷調查（如教育生態系統愿景分析）等方法，并結合文獻分析對數據協作體（Data Collaboratives）等現象進行大規模實證考察。
Schweihoff等（2024）聚焦數據中介（Data Intermediaries）這一關鍵但未被充分研究的角色，概念化了數據中介及其與數據提供者、消費者的服務、資金流和活動關系，為理解新興法規（如《數據治理法案》）下的中介作用提供了框架。Degen與Teubner（2024）以歐盟eIDAS 2.0立法為背景，探索數字身份生態系統，提出政府作為協調者的治理模型，并識別出市場多樣性與易用性等關鍵張力。Kari等（2025）通過Catena-X汽車網絡的案例研究，細致描述了網絡驅動平臺生態系統的涌現過程，構建了涵蓋形成、發展與運營階段的 process model（過程模型）。Karst等（2025）報道了采用DSR方法設計的合成數據生態系統（Synthetic Data Ecosystem），在金融服務與欺詐檢測場景下，通過生成合成數據訓練機器學習模型，實現了隱私保護下的數據利用。Lefebvre等（2025）關注水平數據共享（Horizontal Data Sharing）（與傳統垂直價值鏈共享相對），基于超過40家跨國公司的數據共享社區實踐，提煉出圍繞興趣領域、社區成員、制度框架與共享實踐的八項設計原則。
Fassnacht等（2024）構建了數據共享實踐 taxonomy（分類法），提出合規導向、效率導向、收入導向和社會導向四種原型，為理解與實踐數據共享提供了系統框架。Althaus等（2025）以文化事件平臺為例，開發了數據生態系統分類體系，識別出票務提供商、公共資助文化平臺等六種原型，將研究延伸至文化創意產業。Burmeister等（2025）將 Architectural Thinking（AT，架構思維）延伸至生態系統層面，構建數據生態系統架構元模型，為系統分析與緩解隱私風險提供了基礎。Kernstock等（2025）通過多案例研究，揭示了數據生態系統從去中心化向中心化治理結構的演變理性，指出在成熟生態系統中，過于理想化的去中心化模式可能難以應對運營復雜性。
Degen等（2025）探討德國國家數字教育生態系統，通過訪談、問卷等數據構建了教育工作者對（個人）數據共享的愿景譜系，揭示了政府協調者面臨的張力。Ammann與Hess（2025）基于Catena-X與Mobility Data Space（移動數據空間）案例，提煉出物物交換（Bartering）與市場（Marketplace）兩種基于數據空間（Data Spaces）的通用商業模式，豐富了數據生態系統的價值捕獲研究。Brechtel（2025）分析汽車行業參與Catena-X的動機與激勵因素，發現供應鏈各層級的參與取決于收入增長（Top-line Benefits）與成本節約（Bottom-line Benefits）等多重因素，揭示了跨層級供應鏈復雜互動的動力機制。Bartolomucci與Bresolin（2025）考察171個數據協作體（Data Collaboratives），歸納出支持創新的數據驅動倡議、大規模研究協作、系統性響應改進、應急響應與國際發展動員五類特征，深化了對數據向善（Data for Social Good）機制的理解。Nienstedt與Trenz（2025）通過健康數據生態系統案例，提出選擇性合作、數據定制、利益保障與控制強化四種價值占有（Value Appropriation）策略，深化了數據共享中價值創造與價值占有的互動關系研究。
展望未來，數據生態系統研究將沿三大交織的路徑深化：人工智能（AI）、可持續發展（Sustainability）與法規（Regulation）。AI與數據的共生關系（Gr?ger, 2021）意味著數據共享需求將因AI訓練與應用而激增，但同時也面臨數據濫用、提示詞注入（Prompt Injection）、幻覺（Hallucinations）與越獄（Jailbreaks）等新型威脅（Bánh & Strobel, 2023; Russinovich et al., 2025）。可持續發展目標要求跨組織數據共享以實現透明度，但構建全面的可持續性圖景可能產生意外后果，如缺乏數據提供能力的企業被排除在全球供應鏈之外（Schoormann et al., 2025）。法規層面，《數據法案》《人工智能法案》等不斷擴大的法規體系要求企業協作共享數據以確保合規，這必然催生用于集體數據收集、共享與管理的生態系統。
綜上所述，特刊研究表明，數據生態系統研究已從概念探索發展為融合基礎、配置與價值的成熟領域。未來研究需在AI驅動、可持續導向和法規約束的復雜互動中，不斷探索平衡創新與風險、效率與公平、控制與開放的新路徑，為構建可信、高效且負責任的數據經濟奠定堅實基礎。
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