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工夫:2016-09-01发布者:综合管理部阅读者:1577次


近年来跟着大数据的普遍提高和使用,数据资本的代价逐渐获得正视和承认,数据买卖需求也在不竭增长。2015年《增进大数据开展动作纲领》明确提出“要指导培养大数据交易市场,展开面向使用的数据交易市场试点,探究展开大数据衍生产物买卖,鼓舞产业链各环节的市场主体停止数据交流和买卖,增进数据资本畅通,建立健全数据资本买卖机制和订价机制,标准买卖举动等一系列健全市场开展机制的思绪与办法”。在国度政策的主动鞭策、地方政府和产业界的动员下,贵州、武汉等地开端率先探究大数据买卖机制。本文梳理了我国大数据买卖近况及存在的成绩,针对性地提出了增进我国数据资本开放、鞭策数据使用和开释数据代价的政策倡议。

我国大数据买卖开展近况

(一)我国大数据买卖开展特性

1.大数据交易平台建立进入井喷期。数据交易平台是数据买卖举动的主要载体,能够增进数据资源整合、标准买卖举动、低落交易成本、加强数据流动性,成为当前各地增进数据要素畅通的次要办法之一。从天下范畴来看,2015年前建立并投入运营的有北京大数据买卖服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。占有关数据猜测,到2016年年底,天下相似的交易平台数目能够到达15到20个。
2.大数据买卖变现才能有所提拔。在国度政策的鞭策鼓舞下,数据买卖从观点逐渐落地,部门省市和相干企业在数据订价、买卖尺度等方面停止了无益的探究。跟着数据交易类型的日趋丰硕、买卖情况的不竭优化、买卖范围的连续扩大,我国数据变现才能明显提高。据《2016年中国大数据财产白皮书》不完全统计,2015年我国大数据相干买卖的市场规模为33.85亿元,估计到2016年海内大数据买卖市场规模将到达62.12 亿元,2020年将到达545亿元。

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  3.大数据买卖仍团体处于起步阶段。从团体开展程度来看,我国大数据买卖仍处于起步阶段,凸起表示在以下几个方面:一是数据买卖次要以纯真的原始数据“粗加工”买卖为主,数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等内容的买卖还没有大规模睁开。二是数据供需不对称使得数据买卖难以满意社会有用需求,数据成交率和成交额不高。三是数据开放历程迟缓,一定程度上制约了数据买卖团体范围,影响数据变现才能。四是数据交易过程中缺少天下统一的标准系统和须要的法令保障,无法有用破解数据订价、数据确权等困难。

(二)我国大数据买卖的次要范例

1.基于大数据交易所(中心)的大数据买卖。基于大数据交易所(中心)的买卖模式是目前我国大数据买卖的支流建立模式,比力典范的代表有贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台等。这类买卖模式次要显现以下两个特性:一是运营上对峙“国有近代、当局指点、企业到场、市场运营”原则;二是股权模式上次要接纳国资近代、管理层持股、次要数据供给方参股的混淆所有制模式。该模式既包管了数据权威性,也激起了差别买卖主体的积极性,扩大了到场主体范畴,从而鞭策数据买卖从“商业化”向“社会化”、从“分离化”向“平台化”、从“无序化”向“规范化”实现改变,将分离在各行业范畴差别主体手中的数据资本聚集到统一的平台中,经由过程统一标准的尺度系统实现差别地域、差别行业之间的数据同享、对接和交流。

2.基于行业数据的大数据买卖。交通、金融、电商等行业分类的数据买卖起步相对较早,因为范畴范畴小,数据流动更便利。同时,基于行业数据尺度较易实现对行业范畴买卖数据的统一收罗、统一评价、统一管理、统一买卖。2015年11月,中科院深圳先进技术研究院斗极应用技术研究院与华视互联结合建立天下首个“交通大数据交易平台”,旨在操纵大数据处理交通痛点,鞭策聪慧都会的建立,将来将逐渐组建交通大数据供应商同盟,构建良性的交通大数据生态系统。

3.数据资本企业鞭策的大数据买卖。近年来,海内以数据堂、美林数据、爱数据等为代表的数据资本企业渐具市场规模和影响力。区分于当局主导下的大数据买卖模式,数据资本企业鞭策的大数据买卖更多的是以盈利为目标,数据变现志愿较其他范例交易平台更激烈。数据资本服务企业其生产经营的“原材料”就是数据,在数据买卖产业链中兼具数据供应商、数据代理商、数据服务商、数据需求方多重身份。运营历程中常常接纳自采、自产、自销模式并实现“采产销”一体化,然后再经由过程相干渠道将数据变现,进而构成一个完好的数据产业链闭环。恰是由于这类自采自产自销的新模式,数据资本企业所具有的数据资本具有其独特性、稀缺性,普通交易价格较高。

4.互联网企业“派生”出的大数据买卖。以百度、腾讯、阿里巴巴等为代表的互联网企业凭仗其具有的数据范围优势和技术优势在大数据买卖范畴快速“赛马圈地”,并派生出数据交易平台。这类大数据买卖普通是基于公司自己业务派生而来,与企业母体存在强关联性。一部分数据交易平台作为子平台,数据滥觞次要来源于“母体”并以服务“母体”为目的;也有一部分数据交易平台离开“母体”自力运营,即使云云也能看到“母体”的影子。以京东万象为例,京东万象作为京东的业务组成部分,其买卖的数据与服务的主体与电商互相关注。京东万象的买卖数据品类较为集合,虽然京东万象的目标是打造全品类数据资产的买卖,但今朝平台主推的仍是金融行业相干数据,而当代电子商务的开展离不开金融数据的支持。

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我国大数据买卖开展的理想窘境

(一)数据买卖情况有待完美。优良的数据买卖情况是大数据买卖开展的根底保障,既有赖于法律法规的保障和标准规范的支持,也需求响应羁系的到位。今朝,国度层面的数据买卖法律法规和行业标准还没有推出,招致处所各省大数据交易平台建立历程中自行探究尺度系统,简单自成体系。同时,大数据买卖是互联网经济布景下降生的一种新事物、新业态,在当局层面尚未有专门的羁系职能部门对其停止羁系。

(二)数据买卖以“集约式”为主。从买卖内容来看,我国大数据买卖以纯真的数据原材料生意为主,数据算法、数据模型等买卖还没有起步,数据代价得不到有用表现;从交易价格来看,今朝交易过程中缺少对数据订价的统一标准,难以精确权衡数据应有价值;从数据质量来看,部门买卖数据存在格局不标准、内容不完好等成绩,影响数据买卖。

(三)数据交易平台定位不清。从今朝大数据交易平台建立来看,各地大数据交易平台在建设历程中存在着定位反复、各自为战,难以构成综合优势的成绩。以华中大数据交易所、长江大数据交易中心、东湖大数据交易中心三个交易平台为例,三者均处于湖北省境内,但在开展定位上、功用定位上界限不清,构成了多个朋分的交易市场,招致数据交易市场之间缺少流动性,显现买卖范围小、交易价格无序、买卖频次低等特性,难以真正实现平台化、规模化、产业化开展,无法有用阐扬数据交易平台的功用优势。

(四)数据质量难以获得有用保障。目前我国各地数据买卖大多基于数据交易平台展开,但数据交易平台在建设历程中关于建立主体、到场主体等并未订定严厉的尺度要求,关于谁能够出资、出资额多少才气建立大数据交易平台未做明白划定,这类低门坎将影响数据质量。与此同时,我国大数据交易平台建立次要接纳会员制,但对入会成员未订定统一标准要求。以华中大数据交易所为例,在会员认证历程中次要是对其身份属性停止认证,但对企业资产等均未做明白要求,无法包管买卖数据质量的权威性和准确性。

促进我国大数据买卖开展的打破途径

(一)放慢尺度立法建立,优化数据买卖情况。今朝,贵州、武汉等地积极探索大数据买卖标准规范,贵阳大数据交易所成为国度首个“大数据买卖尺度试点基地”,华中大数据交易所经由过程订定《大买卖数据格式尺度》《大数据买卖行为规范》等鞭策大数据买卖规范化开展。国度可基于处所数据买卖理论及标准规范,并鉴戒外洋先辈经历,逐渐探究成立国度层面数据买卖的法律法规和行业标准,鞭策我国大数据买卖实现标准化、规范化买卖。

(二)放慢数据开放历程,与数据买卖构成良性互动。充分发挥数据开放与数据买卖间的良性互动感化,逐渐为数据买卖构建起优良的情况气氛。大数据时期,跟着数据资产代价的提拔,数据开放经由过程进一步丰硕数据品类、扩大数据范围,能够在供应上为数据买卖供给保障;数据买卖变现才能提拔和使用效果显著后,将会在一定程度上鼓舞数据具有者向社会开放数据。李克强总理在国外大数据财产峰会上指出,“80%的数据把握在当局手中,当局应同享信息来改进大数据”,当局作为大众数据的焦点生产者和具有者应放慢数据开放,鞭策数据畅通和数据买卖,开释数据代价。

(三)逐渐促进“分类”买卖原则,试行“一类一策”。根据差同化买卖原则,对买卖的数据停止分类,按照不同类型数据施行分类买卖。一是针对差别的买卖主体、买卖模式等,鼓舞其按照本身优势、本身开展定位等分类开展。二是针对差别滥觞的数据、不同类型的数据,测验考试订定差别的买卖战略和订价战略。如针对稀缺性、代价高的数据,施行卖方订价;针对社会大众代价高的数据,特别是政府部门供给的数据,施行本钱订价。

(四)立异交易方式,探究“泛买卖”模式。“泛买卖”是指在数据交易过程中,突破传统思想,立异交易方式,耽误数据买卖链,在现有数据生意的基础上,探究以数易数、数据捐赠、数据代办署理等愈加“泛化”的数据买卖情势。如东湖大数据交易中心在交易平台上推出“以数易数”服务,用户在数据购置历程中能够与卖方协商,用本人所具有的其他数据与其停止“物物交流”。“泛买卖”能够鼓舞吸引更多的数据买卖主体到场到交易过程中,加强数据流通性和使用价值,多渠道提拔数据买卖变现才能。