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数据交易作为一种新兴业态，未来的发展应当不拘一格、百花齐放。破解数据交易困局，将帮助实现对数据资源的合理、高效配置作用，真正促进大数据的应用与发展。
2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），明确了我国全面发展大数据应用与发展的目标与主要任务，彰显了我国加快建设数据强国的决心与思路。大数据的应用与发展已经受到国家层面及产业各界的高度重视。大数据的应用发展以体量庞大、类型丰富、来源多样的数据资源为基础，而在现阶段的实际应用中，宝贵的数据资源往往难以获取，数据资源有如一潭潭相互隔离的死水，尚未形成有效的流动互通，缺乏生机。为了促进数据资源的有效配置，打破数据的孤岛效应，将数据作为一种商品进行买卖的构想在业内被广泛提出，数据交易作为一个新兴领域，吸引了来自各界的目光。
1 数据交易开展的现状
1.1 发达国家由企业主导探索，政府侧重隐私与安全保护
欧美等发达国家在大数据的发展方面已经有了多年积累，在数据的收集整合、分析应用、开放共享方面走在世界前列，在数据交易领域也诞生了一些成功案例，如专注交通领域的数据公司Inrix将从汽车制造商、用户手机软件上收集到的数据进行加工并出售，数据提供商LOTAME可收集并出售跨终端的用户行为数据，美国企业Factual向各领域用户出售地点与位置数据等。
发达国家在政府层面主要负责政府数据的整合开放、法律法规的制定、强调信息安全与隐私保护、规范数据信息的流通，而在实际的交易方面，则以企业为主导实施。这样的模式下，数据交易的形式较为灵活，数据的整合流通更加规范，而企业也普遍选择聚焦特定领域开展数据交易，实施难度较低，但难以形成规模。
1.2 国家层面高度重视，明确提出试点交易健全体制
我国对于大数据在经济、社会层面的重要意义已经有了比较清晰、明确的认识，信息孤岛的现象也受到了高度的关注。《纲要》中明确将加快政府数据开放共享，推动资源整合作为大数据应用发展的一项主要任务。而针对数据交易，《纲要》提出了将引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措。数据交易作为一种新兴业态，在政策法规、体制机制方面还存在许多盲点与不足，整体发展还处于“摸着石头过河”的探索阶段，需要国家层面的监督与引导。国家层面的重视与支持，将对数据交易的未来发展起到重要的保障与促进作用。
1.3 多方布局试点数据交易，模式尚在探索
数据交易作为大数据产业链上的一个新兴环节，其中的商机与价值还未得到充分发掘。近年来，多方抢占先机，在数据交易领域动作频频，既有数据拥有者出售数据直接进行交易，又有一系列大数据交易平台如雨后春笋般不断涌现， 以“ 数据中间商”的角色间接试点数据交易。2014年，中关村（000931，股吧）数海大数据交易平台、北京大数据交易服务平台相继上线，北京作为全国科技创新中心率先展开数据交易实践。2015年，由贵州阳光产权交易所、九次方大数据、富士康郑州迅捷等多方联合组建的贵阳大数据交易所正式挂牌运营，并推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，首次展现了对数据交易在理论层面的阐述与研究成果。此外，数据魔方、数据堂等各类平台的出现进一步丰富了数据交易的形式与内涵。目前，我国的数据交易仍处在初期探索阶段，参与交易的数据资源存量、交易规模、涉足领域、客户数量都比较有限，成熟的模式与成功的案例较少。
2 数据交易面临三大难题
2.1 数据资源整合难
数据交易发展的一大制约因素就是数据资源的整合困难。各个领域的数据门类繁杂，来源广泛，即便聚焦特定领域，也存在数据拥有主体众多，一些参与者数据分享意愿不强、数据格式不统一等问题。作为数据交易的撮合者，数据交易平台商不仅要找到相关领域的数据拥有者，还要协调说服数据拥有者参与交易、提供数据。而随着数据的价值逐渐显现，部分数据拥有者将数据牢牢握在自己手中，缺乏流通变现的意识。此外，相关法规的缺失令数据拥有者在数据提供方面颇有顾虑， 举足不前。技术层面的问题尚好解决，但数据整合实际过程中面临的操作难、协商难等问题，才是限制数据整合的关键。数据资源若不能充分整合汇聚，数据交易就缺少必要的基础材料，数据交易作为以一种业态就无法实现持续发展。
2.2 数据资源定价难
商品交易离不开价格的评估，而数据本身的特殊属性注定其难以像其他商品一样“明码标价”。首先，数据的生成方式各不相同，数据的采集方式也多种多样，数据内蕴含的价值与数据的生成方式并无直接关联，数据的价格无法按照生产投入成本进行计算。其次，购买来的数据往往不是作为最终产品的组成部分，而是通过其他方式发挥作用，如数据使用者通过购买并分析数据改善了产品或业务流程，最终实现收入增长，但其中数据究竟起到多大作用，价值如何核算量化，从财务或技术角度都难以有明确的衡量办法，导致数据价值难以核算。
此外，数据价值几何取决于数据使用者而非数据本身，不同的数据使用者，不同的分析方法，不同的应用场景，数据所展现的商业价值也会千差万别，不存在所谓“绝对公平”的价值判定。因此，若采取价格与价值相挂钩的模式，则无法形成统一、标准的定价，数据交易双方也难以达成一致。数据的定价难，直接影响了买卖双方的交易意愿，制约了单笔交易的可复制性，限制了数据交易的大规模开展。
2.3 数据交易监管难
目前， 我国针对信息数据流通的法律法规仍处于空白状态。数据的分级标准、所属权、使用权、流通范围、流通方式等关键问题没有清晰的界定与规范，导致数据的交易无规可循，交易的监管无法可依。一方面，数据标准的缺失，特别是敏感度分级标准的缺少，导致不同敏感程度的数据信息难以区分，增加了隐私或机密信息泄露的风险，不利于数据交易的安全开展；另一方面，数据归属权、使用权、使用范围的不明确，增加了买卖双方参与交易的风险，打击了交易主体的积极性，并可能滋生出利用市场信息的不对称，将所购数据进行转售获利、恶意分发等不良现象，对正常的数据交易市场秩序形成破坏，也增加了交易监管的难度。数据交易的监管困难，为数据交易市场笼上一层阴影，没有公平、公正、阳光的市场环境，数据交易也就难以持续、健康发展。 3 数据交易破局之道
3.1 尽快制定数据相关法规标准
想要进一步推进数据交易，当务之急就是尽快制定数据质量、数据安全、数据开放共享和交易等方面的法规标准，明确数据的分级标准、归属权、使用权、使用范围等关键问题，形成完整的大数据标准体系。这不仅能够为数据交易的市场监管提供依据，也为数据交易的实施提供指导，通过营造规范、阳光的数据交易市场环境，为数据交易的参与者提供指引与保障。目前，在工信部的主导下，《大数据产业“十三五”发展规划》《大数据标准化白皮书》正在制定过程中，相关标准的出台，将对数据交易的开展起到巨大的鼓励与促进作用。
3.2 多种交易形式并用解决定价难题
目前来看， 数据的价值难以有统一的判定模型，但通过交易形式的创新，有望为数据交易双方提供更多的价格选择， 增加交易成功的可能性。数据交易平台可扮演数据价值评定者的角色，协调行业专家资源，设计定价模型， 以中立第三方的身份对数据价值进行评估， 拟定数据价格，推动交易进行。对于难以评估的数据，平台可协调撮合买卖双方进行当面谈判，或效仿股票交易，设计交易报价系统，由买卖双方分别报价，当买方报价等于或高于卖方报价时撮合成交。此外，对于大量、分散、价值不清晰的数据，交易平台可充分扮演“数据中间商”的角色，广泛购买收集各领域多渠道数据，形成海量数据资源池，再定价向需求者转售。或采取单组数据不定价，多组数据集合评估方式，对数据资源池中的数据进行整体评估，再通过收取一定“会员费”的形式，由数据需求方对平台上数据进行选择获取。交易形式的创新使得数据定价的方式更加灵活，在保证公平的同时，大幅提高效率，有助于数据交易市场的繁荣发展。
3.3 提升产业水平增强市场活力
除了法律法规的保障及交易本身产生的获利，数据交易的推进仍需要依托于大数据产业的发展。这将帮助数据买卖双方获得更多切实的利益数据，增强交易主体参与的积极性，最终提高数据交易市场的活跃程度。对于数据购买者，大数据产业的发展、分析技术的进步、应用模式的丰富使其所购数据有望挖掘出更大的价值，提高其购买数据的积极性，刺激整体市场对数据的需求。对于数据的提供者，大数据产业的发展给予了令其数据“变废为宝”的机会，也帮助其参与进入大数据产业生态，与生态内的其他参与者一起，共同发掘新的价值与商机。未来，每一个数据交易的参与者将既有购买数据的需求，也有出售数据的愿望，数据交易各个主体之间将呈现循环互动，营造健全繁荣的数据交易市场环境。数据交易市场的繁荣将助力大数据产业的腾飞，而产业的发展又将进一步推进数据交易的持续开展，实现良性循环。
作为一种新兴业态，数据交易未来的发展应当不拘一格、百花齐放。破解数据交易困局，将帮助实现对数据资源的合理、高效配置作用，真正促进大数据的应用与发展。
2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），明确了我国全面发展大数据应用与发展的目标与主要任务，彰显了我国加快建设数据强国的决心与思路。大数据的应用与发展已经受到国家层面及产业各界的高度重视。大数据的应用发展以体量庞大、类型丰富、来源多样的数据资源为基础，而在现阶段的实际应用中，宝贵的数据资源往往难以获取，数据资源有如一潭潭相互隔离的死水，尚未形成有效的流动互通，缺乏生机。为了促进数据资源的有效配置，打破数据的孤岛效应，将数据作为一种商品进行买卖的构想在业内被广泛提出，数据交易作为一个新兴领域，吸引了来自各界的目光。
1 数据交易开展的现状
1.1 发达国家由企业主导探索，政府侧重隐私与安全保护
欧美等发达国家在大数据的发展方面已经有了多年积累，在数据的收集整合、分析应用、开放共享方面走在世界前列，在数据交易领域也诞生了一些成功案例，如专注交通领域的数据公司Inrix将从汽车制造商、用户手机软件上收集到的数据进行加工并出售，数据提供商LOTAME可收集并出售跨终端的用户行为数据，美国企业Factual向各领域用户出售地点与位置数据等。
发达国家在政府层面主要负责政府数据的整合开放、法律法规的制定、强调信息安全与隐私保护、规范数据信息的流通，而在实际的交易方面，则以企业为主导实施。这样的模式下，数据交易的形式较为灵活，数据的整合流通更加规范，而企业也普遍选择聚焦特定领域开展数据交易，实施难度较低，但难以形成规模。
1.2 国家层面高度重视，明确提出试点交易健全体制
我国对于大数据在经济、社会层面的重要意义已经有了比较清晰、明确的认识，信息孤岛的现象也受到了高度的关注。《纲要》中明确将加快政府数据开放共享，推动资源整合作为大数据应用发展的一项主要任务。而针对数据交易，《纲要》提出了将引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措。数据交易作为一种新兴业态，在政策法规、体制机制方面还存在许多盲点与不足，整体发展还处于“摸着石头过河”的探索阶段，需要国家层面的监督与引导。国家层面的重视与支持，将对数据交易的未来发展起到重要的保障与促进作用。
1.3 多方布局试点数据交易，模式尚在探索
数据交易作为大数据产业链上的一个新兴环节，其中的商机与价值还未得到充分发掘。近年来，多方抢占先机，在数据交易领域动作频频，既有数据拥有者出售数据直接进行交易，又有一系列大数据交易平台如雨后春笋般不断涌现， 以“ 数据中间商”的角色间接试点数据交易。2014年，中关村（000931，股吧）数海大数据交易平台、北京大数据交易服务平台相继上线，北京作为全国科技创新中心率先展开数据交易实践。2015年，由贵州阳光产权交易所、九次方大数据、富士康郑州迅捷等多方联合组建的贵阳大数据交易所正式挂牌运营，并推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，首次展现了对数据交易在理论层面的阐述与研究成果。此外，数据魔方、数据堂等各类平台的出现进一步丰富了数据交易的形式与内涵。目前，我国的数据交易仍处在初期探索阶段，参与交易的数据资源存量、交易规模、涉足领域、客户数量都比较有限，成熟的模式与成功的案例较少。
2 数据交易面临三大难题
2.1 数据资源整合难
数据交易发展的一大制约因素就是数据资源的整合困难。各个领域的数据门类繁杂，来源广泛，即便聚焦特定领域，也存在数据拥有主体众多，一些参与者数据分享意愿不强、数据格式不统一等问题。作为数据交易的撮合者，数据交易平台商不仅要找到相关领域的数据拥有者，还要协调说服数据拥有者参与交易、提供数据。而随着数据的价值逐渐显现，部分数据拥有者将数据牢牢握在自己手中，缺乏流通变现的意识。此外，相关法规的缺失令数据拥有者在数据提供方面颇有顾虑， 举足不前。技术层面的问题尚好解决，但数据整合实际过程中面临的操作难、协商难等问题，才是限制数据整合的关键。数据资源若不能充分整合汇聚，数据交易就缺少必要的基础材料，数据交易作为以一种业态就无法实现持续发展。
2.2 数据资源定价难
商品交易离不开价格的评估，而数据本身的特殊属性注定其难以像其他商品一样“明码标价”。首先，数据的生成方式各不相同，数据的采集方式也多种多样，数据内蕴含的价值与数据的生成方式并无直接关联，数据的价格无法按照生产投入成本进行计算。其次，购买来的数据往往不是作为最终产品的组成部分，而是通过其他方式发挥作用，如数据使用者通过购买并分析数据改善了产品或业务流程，最终实现收入增长，但其中数据究竟起到多大作用，价值如何核算量化，从财务或技术角度都难以有明确的衡量办法，导致数据价值难以核算。
此外，数据价值几何取决于数据使用者而非数据本身，不同的数据使用者，不同的分析方法，不同的应用场景，数据所展现的商业价值也会千差万别，不存在所谓“绝对公平”的价值判定。因此，若采取价格与价值相挂钩的模式，则无法形成统一、标准的定价，数据交易双方也难以达成一致。数据的定价难，直接影响了买卖双方的交易意愿，制约了单笔交易的可复制性，限制了数据交易的大规模开展。
2.3 数据交易监管难
目前， 我国针对信息数据流通的法律法规仍处于空白状态。数据的分级标准、所属权、使用权、流通范围、流通方式等关键问题没有清晰的界定与规范，导致数据的交易无规可循，交易的监管无法可依。一方面，数据标准的缺失，特别是敏感度分级标准的缺少，导致不同敏感程度的数据信息难以区分，增加了隐私或机密信息泄露的风险，不利于数据交易的安全开展；另一方面，数据归属权、使用权、使用范围的不明确，增加了买卖双方参与交易的风险，打击了交易主体的积极性，并可能滋生出利用市场信息的不对称，将所购数据进行转售获利、恶意分发等不良现象，对正常的数据交易市场秩序形成破坏，也增加了交易监管的难度。数据交易的监管困难，为数据交易市场笼上一层阴影，没有公平、公正、阳光的市场环境，数据交易也就难以持续、健康发展。 3 数据交易破局之道
3.1 尽快制定数据相关法规标准
想要进一步推进数据交易，当务之急就是尽快制定数据质量、数据安全、数据开放共享和交易等方面的法规标准，明确数据的分级标准、归属权、使用权、使用范围等关键问题，形成完整的大数据标准体系。这不仅能够为数据交易的市场监管提供依据，也为数据交易的实施提供指导，通过营造规范、阳光的数据交易市场环境，为数据交易的参与者提供指引与保障。目前，在工信部的主导下，《大数据产业“十三五”发展规划》《大数据标准化白皮书》正在制定过程中，相关标准的出台，将对数据交易的开展起到巨大的鼓励与促进作用。
3.2 多种交易形式并用解决定价难题
目前来看， 数据的价值难以有统一的判定模型，但通过交易形式的创新，有望为数据交易双方提供更多的价格选择， 增加交易成功的可能性。数据交易平台可扮演数据价值评定者的角色，协调行业专家资源，设计定价模型， 以中立第三方的身份对数据价值进行评估， 拟定数据价格，推动交易进行。对于难以评估的数据，平台可协调撮合买卖双方进行当面谈判，或效仿股票交易，设计交易报价系统，由买卖双方分别报价，当买方报价等于或高于卖方报价时撮合成交。此外，对于大量、分散、价值不清晰的数据，交易平台可充分扮演“数据中间商”的角色，广泛购买收集各领域多渠道数据，形成海量数据资源池，再定价向需求者转售。或采取单组数据不定价，多组数据集合评估方式，对数据资源池中的数据进行整体评估，再通过收取一定“会员费”的形式，由数据需求方对平台上数据进行选择获取。交易形式的创新使得数据定价的方式更加灵活，在保证公平的同时，大幅提高效率，有助于数据交易市场的繁荣发展。
3.3 提升产业水平增强市场活力
除了法律法规的保障及交易本身产生的获利，数据交易的推进仍需要依托于大数据产业的发展。这将帮助数据买卖双方获得更多切实的利益数据，增强交易主体参与的积极性，最终提高数据交易市场的活跃程度。对于数据购买者，大数据产业的发展、分析技术的进步、应用模式的丰富使其所购数据有望挖掘出更大的价值，提高其购买数据的积极性，刺激整体市场对数据的需求。对于数据的提供者，大数据产业的发展给予了令其数据“变废为宝”的机会，也帮助其参与进入大数据产业生态，与生态内的其他参与者一起，共同发掘新的价值与商机。未来，每一个数据交易的参与者将既有购买数据的需求，也有出售数据的愿望，数据交易各个主体之间将呈现循环互动，营造健全繁荣的数据交易市场环境。数据交易市场的繁荣将助力大数据产业的腾飞，而产业的发展又将进一步推进数据交易的持续开展，实现良性循环。
作为一种新兴业态，数据交易未来的发展应当不拘一格、百花齐放。破解数据交易困局，将帮助实现对数据资源的合理、高效配置作用，真正促进大数据的应用与发展。