IDC 估計，到 2025 年，全球将有 557 億個連接的物聯網設備，産生近 800億 ZB)的數據；組織繼續在數字平台上跨角色連接其内部流程；這些同行業組織正在意識到擴展其生态系統以滿足市場和客戶需求并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 組織将依賴數字化，到 2023 年，在某些行業中這一比例将接近 80%，這将導緻行業生态系統内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，而且有時群體或生态系統共同做出了一個小型内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、制造、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、效率和數據貨币化。

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

一個主要問題可能是，為什麼生态系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态系統的未來：建立在平台和共享經濟之上，更詳細地說明為什麼采用行業生态系統模型對于企業在我們今天生活的數字化轉型、颠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，行業生态系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，構思和開發新産品和服務，或推進新技術。這也可能是為了患者（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；将交通、停車和地圖信息共享到城市或城鎮數據庫以供公衆使用；與消費者分享食品安全問題、采購和供應鍊來源信息，以進行質量和安全驗證。

利用互聯産品的數據是與生态系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 與大衆、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 構建了用于數據處理和分析的雲平台。

這種知識的最終用途是為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。該信息還可用于改進設計和工程。就大衆而言，AWS 正在為大衆工業雲提供平台，以跟蹤制造和供應鍊效率。微軟 Azure 正在與他們的微軟互聯車輛平台 (MCVP) 采用類似的方法，與大衆合作作為大衆汽車雲的平台，愛立信為 IVI（車輛信息娛樂）和 TomTom 進行地圖數據分析和聯合。

避免中斷并建立彈性以應對動态市場和需求、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，為了從數據共享中為行業生态系統參與者提供價值，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。生态系統中的參與成員擁有其專業領域和知識，并且可以共享商定的數據集。但是，他們還需要分析數據并為生态系統提供洞察力，以便知識可以消費，并且可以自由進行協作，而不是僅僅将數據和知識轉儲到數據湖中。

需要注意的是，并非所有數據和見解都可能适合在行業生态系統中進行協作和共享。有對生态系統參與者互惠互利的數據集和見解，以及專有和競争優勢來源的數據集和見解。生态系統可以節省時間、精力和成本，用于收集基礎數據和彙集可以闡明整個社區的威脅和機遇的數據。在某些情況下，還可以彙總來自這些數據的見解——例如預期的基于地理的風險事件或産品安全問題，而對于其他用例，數據是彙總的，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标一緻。

實現彈性和創新

在數字化的新高速、動态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态系統中通過基于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曆史視圖已經不夠了；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态系統的實時、近乎實時的信息和知識流。因此，在行業生态系統中，共享這些數據可以使組織更有彈性、更靈活。

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