监管机构应关注数据使用限度
到目前为止，我们强调了政府如何通过共享授权和报告规则等强制手段来开放信息，以及政府在促进信息流动和平衡信息不足方面所起的作用。然而，在有些情况下，监管机构一直在试图减少信息的流动，其目的就是减少一方比另一方拥有更多信息的情况出现，这样，拥有更多信息的一方就无法将信息不平衡转化为对自身有利的交易条款。这是传统的信息隐私立法所做的事情。这样做的目标是令人钦佩的，但是这种关于信息收集限制的规定在实践中会遇到麻烦:规则会使公司产生规避的动机，或者有些公司会诱导消费者同意其无限制的信息收集（就像我们很多人所做的那样，在注册一个在线服务的过程中，我们点击“同意”时根本不会阅读那些小字)。在实践中，限制信息收集的措施很少能纠正信息不平衡，所以它也无法促进海量数据市场的竞争与效率的提高。因此，政府针对海量数据市场的监管不应该是限制信息收集，而应该是限制来自一方的信息如何被对方使用换句话说，政府监管应该关注数据使用限度，而不是数据收集。因此，使用数据来改善最优匹配可以得到鼓励，但是利用数据来促进低效率的信息不平衡会被阻止。在与信息隐私相关的社群里，一场关于从收集信息转移到使用信息的激烈争论已经展开。在海量数据市场上，我们已经可以开始强调对这种转变进行思考的必要性了，同时可以开始仔细研究一些细节问题了。
政府机构将负责执行本章所概述的、用于提高效率的监管框架要素。至于是否需要现有机构扩大其管辖范围，或者设立新的机构，这取决于各个国家的具体情况，而且与机构的执行力相比，这些问题都没那么重要。无论哪个机构来承担这些责任，并在海量数据市场上执行这些规则，它都不仅需要有组织能力、人员配备、必要的调查和执行权威，而且需要有适当的专业知识。做到这些既不容易，又不便宜。人才是稀缺的。从华尔街到硅谷的各类公司和初创企业，都为人才提供了丰厚的薪水和绝佳的工作环境，监管机构也要与它们争夺人才。除此之外，监管机构别无选择。如果不想冒险让市场失控，监管机构就需要那些具备数据分析专业知识的专业人才，即“quants”(金融工程师)。我们丝毫没有拥护官僚主义的意思，但是如果没有官方机构的介入，海量数据市场就很容易受到决策权和控制权过于集中的威胁。
数据资本时代
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