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吳俊逸
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專利巨量資料的真相 價值萃取非一即零
by 吳俊逸
2015-10-13 22:22:53, 回應(0), 人氣(1305)
2015-10-13 22:22:53, 回應(0), 人氣(1305)近來，巨量資料(Big Data)普遍被認同價值不斐，其中，與其他領域資料相比，專利資料同時具有技術、商業及法律等跨領域的相關資訊，如何從中有效分辨信號與雜訊，進而萃取出價值，更是各界關注的議題。
在2015年9月15日與16日於北京舉辦的中國專利信息年會中，來自產、官、學、研等國際專家，分別發表與探討專利大數據相關主題，例如：「大數據時代下的政府知識產權管理」、
「讓專利大數據為您創造價值」、
「專利全球布局的大數據分析」、
「化專利大數據為精準決策」、
「大數據或雲技術對專利信息的挑戰和網絡發展對專利信息的影響」、
「利用專利大數據演算法預測股價」、
「從信息到知識-專利大數據發展展望與實踐」、
「大數據，專利以及對中國稅務管理的啟示」、
「大數據時代知識產權發展趨勢」、
「問路專利大數據」、
「專利信息怎樣在企業經營活動中真正發揮作用」等。
然而，現有眾多專利巨量資料理論、方法與系統工具，眾說紛紜，如何從中率先找出能有效萃取價值的門道，筆者認為應先從專利資料生態系(Ecosystem)、資料需求方探討並找出線索。
誰在參與專利資料生態系？
首先，以產業鏈的概念分析專利資料生態系，可分為：
然而，現有眾多專利巨量資料理論、方法與系統工具，眾說紛紜，如何從中率先找出能有效萃取價值的門道，筆者認為應先從專利資料生態系(Ecosystem)、資料需求方探討並找出線索。
誰在參與專利資料生態系？
首先，以產業鏈的概念分析專利資料生態系，可分為：
(一)上游的資料產生；
(二)中游的資料提供、資料加工；
(三)下游的資料處理；
(四)終端市場的資料需求。
此外，又可從行為屬性區分為申請維護、無效主張、侵權訴訟、授權技轉、買賣讓與、投資購併、質押擔保、技術標準等相關專利資料。
舉例而言，在申請維護相關專利資料中，包括申請、審查、維護等階段，上游由發明人、申請人、專利代理人、審查委員產生資料，中游由專利局提供資料、內容提供方(Content Provider)提供原始或加工後的資料，下游由系統提供方或服務提供方(Service Provider)處理資料，最終由資訊需求方免費或付費取得前述專利資料。
此外，在侵權訴訟相關專利資料中，包括起訴、應訴、審判、結案等階段，上游由權利人、原告、被告、律師、法院產生資料，中游由法院提供資料、內容提供方提供原始或加工後的資料，下游與資料需求方與前例相同在此不再贅述。
專利資料有無價值，誰說了算？
在初步掌握專利資料生態系的架構與範圍後，接著需釐清的重點就是由誰且如何評價專利資料的價值，則可由以下觀點分析。
一、由資料需求方決定專利資料有無價值，資料需求方可包括經營管理、產品企劃、研究開發、採購管理、生產製造、人力資源、智財法務、財會稅務、政府單位等角色。
二、由資料需求方的角色及其具體需求是否能據此得到滿足而定。前述角色相應的具體需求包括如何規劃產品技術發展路線、如何發現並控管專利風險、如何決定是否應投資特定技術、如何找出特定技術領域專家團隊等。也就是說，不同的角色與需求，決定了所需專利資料範圍、側重點與呈現方式，倘若現有的專利巨量資料與分析方法、系統工具無法滿足該等需求，就算可產生看似華麗的等高線圖、詞頻面積分布圖、引用關係圖、概念泡泡分布圖等分析報表或資訊圖示，也不過只是白忙一場而沒能解決問題。
專利巨量資料價值萃取關鍵要素
綜上所述，從專利資料大數據有效萃取價值的關鍵要素可歸納為：
一、首先必須定義資料需求方的角色為何？具體需求與範圍為何？再利用檢索系統與工具取得正確、完整的所需資料作為待分析資料集；
二、根據具體需求，對專利巨量資料中的結構化資料、非結構化資料進行解構，再以直覺閱讀和容易理解的分析報表或資訊圖示等方式，將分析資料集中的所需資料依側重點進行重組並客觀呈現；
三、由跨領域專業的專利資料科學家執行前述作業，並整合專利資訊與非專利資訊後，客觀解讀報表並提出洞見，使得專利巨量資料對於資料需求方，能確實發揮解決問題、創新價值、超越期望等境界。
舉例而言，在申請維護相關專利資料中，包括申請、審查、維護等階段，上游由發明人、申請人、專利代理人、審查委員產生資料，中游由專利局提供資料、內容提供方(Content Provider)提供原始或加工後的資料，下游由系統提供方或服務提供方(Service Provider)處理資料，最終由資訊需求方免費或付費取得前述專利資料。
此外，在侵權訴訟相關專利資料中，包括起訴、應訴、審判、結案等階段，上游由權利人、原告、被告、律師、法院產生資料，中游由法院提供資料、內容提供方提供原始或加工後的資料，下游與資料需求方與前例相同在此不再贅述。
專利資料有無價值，誰說了算？
在初步掌握專利資料生態系的架構與範圍後，接著需釐清的重點就是由誰且如何評價專利資料的價值，則可由以下觀點分析。
一、由資料需求方決定專利資料有無價值，資料需求方可包括經營管理、產品企劃、研究開發、採購管理、生產製造、人力資源、智財法務、財會稅務、政府單位等角色。
二、由資料需求方的角色及其具體需求是否能據此得到滿足而定。前述角色相應的具體需求包括如何規劃產品技術發展路線、如何發現並控管專利風險、如何決定是否應投資特定技術、如何找出特定技術領域專家團隊等。也就是說，不同的角色與需求，決定了所需專利資料範圍、側重點與呈現方式，倘若現有的專利巨量資料與分析方法、系統工具無法滿足該等需求，就算可產生看似華麗的等高線圖、詞頻面積分布圖、引用關係圖、概念泡泡分布圖等分析報表或資訊圖示，也不過只是白忙一場而沒能解決問題。
專利巨量資料價值萃取關鍵要素
綜上所述，從專利資料大數據有效萃取價值的關鍵要素可歸納為：
一、首先必須定義資料需求方的角色為何？具體需求與範圍為何？再利用檢索系統與工具取得正確、完整的所需資料作為待分析資料集；
二、根據具體需求，對專利巨量資料中的結構化資料、非結構化資料進行解構，再以直覺閱讀和容易理解的分析報表或資訊圖示等方式，將分析資料集中的所需資料依側重點進行重組並客觀呈現；
三、由跨領域專業的專利資料科學家執行前述作業，並整合專利資訊與非專利資訊後，客觀解讀報表並提出洞見，使得專利巨量資料對於資料需求方，能確實發揮解決問題、創新價值、超越期望等境界。
DIGITIMES中文網 原文網址: 專利巨量資料的真相 價值萃取非一即零 http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?id=0000445584_UGW60WKT7QORYG577SORD&ct=1#ixzz3oL4k8i4Y