大数据交易平台的数据交易流程研究——中国情景下的多案例研究

谢晓雨，王 婷，李含子，赵志强

(成都信息工程大学 管理学院，四川 成都 610103)

1 引言

1.1 背景分析

随着互联网时代的发展，云计算、大数据、区块链技术也越发成熟，全球迎来大数据时代，政府和市场都极为重视数据资源的发展和应用。而交易能满足不同的市场需求，促进经济社会多元化发展，推动社会分工，通过有效合理的分工，从而提高供给端的生产率、专业性、信息获取与转化能力。当数据资源与交易流程有机结合，供给端与需求端相互配合，新兴的数据交易产业不断发展并壮大。数据交易有助于发挥数据的价值，推动数据信息的对接和分享，推动产业数字化进程。如今我国重视数据要素市场的塑造，各地也开展对数据交易平台的试点和探索。北京、贵州、武汉等城市均建立大数据交易平台，且已形成了具有一定规模的大数据交易产业体系，京东、淘宝等国内知名互联网公司也建立起自己的数据交易平台进入该领域。

1.2 必要性和可能性

1.2.1 必要性

(1)优化企业转型升级路径。数据交易平台通过汇集各方海量的数据资源，高效整合优质高价值的数据，促进产业结构调整，优化企业转型升级，产业与数据对接，精准了解市场需求，促进产业智能化发展，更好地优化产业的转型升级路径。

(2)有力提高政府治理与城市建设。数据交易平台的建设和完善有助于政府更好选择数据并应用于社会治理和城市建设，为政府决策提供更加科学精准的支持，使政府决策更好地贴近人民。公众可获得公开的政务数据，更好地优化社会治理与城市建设。

1.2.2 可能性

(1)拥有海量资源。我国拥有广阔的国内市场，各政府部门和行业拥有大量数据，跨国贸易和跨境电商积累了丰富的数据资源，不断增长发展的海量资源支撑和丰富着数据交易平台。

(2)有着强烈的市场需求。国内大数据交易平台发展欣欣向荣，然而由于较年轻，市场需求巨大和数据资源供给不足的矛盾长期存在。数据需求者需自行寻找数据资源，且难以找到所需资源，搜寻成本极大。当前的数据交易平台可满足市场需求。

2 大数据交易平台

2.1 平台内容

大数据交易平台是提供数据交易和数据服务的市场，大数据交易平台根据数据需求方的相关要求可提供诸如数据处理、数据交易等服务。交易的方式主要为数据集、数据应用、API等。

2.2 平台类型

数据交易平台是各方数据交易的场所，联结了数据生产和数据消费。国内现有的数据交易平台大体来说具有普遍的共性，而在主体、服务客体、交易内容上却有所不同。

2.2.1 按主体分类

按照主体分类，可分为政府主导建设，如贵阳大数据交易所和上海数据交易中心等；企业构建的交易平台，如京东万象、阿里云、浪潮天元数据堂等。

2.2.2 按数据来源分类

按照平台的数据来源可分为四种：一是政府主体提供的供社会公众查询使用的开放性数据；二是在商务交易中积累的经营数据；三是各方平台主动提供的数据汇总；四是由互联网从各方抓取收集来的数据以及数据交易平台的生态伙伴数据。

2.2.3 按业务性质分类

按照业务提供性质可划分为两类: 一类主要提供数据查询、数据贸易，以服务为主的第三方交易平台；另一类为综合的数据交易平台，提供交互平台，沟通数据供给和需求方，并且提供包括数据收集、清洗处理、存储和定制等综合类服务，如提供解决方案、数据挖掘等。

2.2.4 按数据供给端分类

从数据产品的供给方面来说，一为供应直接的数据，直接供应数据产品，如API接口、数据包等；二是由平台提供的定制服务，例如根据客户的需求开发相关产品或是解决方案；三是提供技术服务，如云存储；四是提供教学培训活动，如相关技术管理人员的教培。

2.3 交易具体流程

随着当前多方使用大数据交易平台频率增加，在可使用的国内大数据交易的平台中，交易平台大多采用会员注册的制度，具体流程为：非会员申请注册、平台审核、核准注册、会员上传数据或者主动发布需求、平台交易撮合、最终结算[1]。大数据交易平台作为综合服务商，满足供需双方的数据需求。

数据交易平台交易流程中涵盖数据的需求方、大数据交易平台和数据供应方。数据需求方可直接提出应用方向和预期结果及所需数据，并非局限于寻找数据的指令。而平台根据数据需求方提出的相关要求，为其提供相关的资源获取以及资源分析服务和相应的数据[2]。

3 中国情境下的案例分析

3.1 中国宏观政策支持

国家对数据资源和数据交易平台的作用及构建十分重视。贵阳大数据交易所于2015年开始正式运营，这是我国第一家大数据交易所。此后，武汉东湖大数据交易中心、上海数据交易中心先后建立。2020年发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确指出:“数据”被纳入市场化配置改革的五大基础生产要素[3]。随着互联网技术以及数字经济不断成熟和发展，数据对于市场和生产的作用日趋凸显。政府对于数据交易平台的重视不仅体现在对建立数据交易中心的支持，更体现在配套规则条例的完善。

3.2 已有的底层技术支撑

针对难以确认的数据所有权属、效率低下的数据共享、数据安全性难以保障等因系统数据共享而产生的一系列问题，提出了一种基于区块链技术的数据资产保护与交易平台[4]。

区块链技术通过透明性和可靠性原则，建立不可伪造、不可篡改、可溯源的区块链数据结构，在相应的网络环境中达成交易处理并进行管理的模式。区块链技术是由传统的计算技术合成而成，内容涵盖去中心化及非对称数据加密、时间戳、分布式计算及其他技术。共享分布式加密技术简化了分布式消息传递协议的对账进程、组织和维护大量分散数据，提升数据处理的效率，提供信息共享服务，同时保证数据的安全[5]。区块链技术的引入可以有效地确认数据所有权，提高数据系统的安全性和可靠性，同时保证数据共享的效率。

3.3 中国市场需求

中国正处于大数据交易产业发展探索阶段，数据交易的市场发展空间巨大，大数据交易平台发展未来前景广阔。国家层面越来越重视数据健康安全的发展，各地政府在贵阳大数据交易所成立以来，支持设立大数据交易平台，如浙江、江苏等。在政府的主导下，具有公信力的大数据交易平台设立，国内大数据企业分为四类，大型互联网公司、如华为等软硬件系统集成企业、如胜天成等由软件公司转型的大数据公司、如贵阳大数据交易所提供数据交易平台的公司。这四类企业均为国内大型企业的典范，可见我国对于大数据交易平台需求广泛。

4 研究发现

4.1 调查指标的选取

通过对选取的国内具有代表性的10家大数据交易平台从交易流程进行调研以及对比分析，本研究选取了建设主体、数据来源、数据类型、数据交易规则、交易方式五个交易流程中要点作为调查指标。

4.1.1 平台建设主体

数据交易平台的建设主体决定了交易的方向，能够对交易流程有更清晰的了解，体现交易的安全性和市场需求。

4.1.2 数据来源

数据来源是衡量数据安全和数据质量的重要依据，对交易流程的数据来源进行调研分析是极重要的一步。

4.1.3 数据类型

数据的类型是数据的用途和市场需求的主要要素，不同的平台拥有的数据类型可能不同，对此进行调查分析有助于找到现在数据交易市场的热点，方便消费者选择所需要的数据类型。

4.1.4 数据交易规则

数据资产交易规则的制定是对交易过程、交易双方、交易平台的行为和范围进行界定和限制，合理的交易规则可以有效维护数据资产交易市场的稳定性与安全性，促进数据资产交易良性向好发展，保证数据交易平台的安全性和合法性。

其规则包括但不限于：

(1)依据数据的敏感度制定公开和非公开的基础，数据资产交易应依据现行的法律法规来定义隐私问题及其影响。

(2)基于区块链技术之上开展数据交易活动，过程中的多方主体应当积极配合信息提出的要求，同时也需严格遵循市场规定的管理条例，并且及时主动地备案个人认证、产品初始信息等数据。

(3)对于违反服务协议、相关法律法规的使用方应当合理合规地采取平台内警告、限制部分功能使用、关闭平台账号等措施。对于造成的结果及时执行处理措施，防止有害非法信息进一步扩散。

(4)基于区块链技术的优势，对交易过程中的各项信息进行及时记录与备份，并且保存时间不短于10年，同时对风险内容严密监控，并定时向监督主体部门予以信息提供。

(5)对于大数据交易平台方或数据产品的供应方规定不得虚假宣传、夸大收益前景，传达误导信息，隐瞒投资风险，主动维护数据产品的消费者权益，促使大数据交易系统良性循环。

4.1.5 交易方式

数据资产交易方式为数据文件、数据终端、数据多方计算、数据接口服务、数据应用服务，交易方式不同体现着数据交易平台的交易流程差异。

(1)数据文件:一般情况下以EXCEL、CSV、TXT等格式对外提供数据集文件。

(2)数据终端:开发数据交易专用的软件程序供用户下载使用。

(3)数据接口服务:以XML或JSON格式通过HTTP请求的条件，返回满足需求的数据。

(4)数据应用服务:基于数据的目标应用程序依照用户的委托，提供定制服务。

4.2 跨案例分析

本研究采用文献分析法，对所收集的10家平台的建设主体、数据来源、数据类型、交易方式进行分析并得出其交易流程的相关状况，动态把握在中国情景下大数据交易平台交易流程的性质，其对比分析如表1所示。

表1 大数据交易平台交易流程的性质对比分析

5 结论与讨论

5.1 平台建设主体

大数据交易平台的主体包括政府建设、企业自主建设、政府与企业共同建设三种。根据调查结果来看，政府单独建设2个；企业自主建设4个；政府与企业共同建设4个。平台的建设主体较简单，多为政府干预建设，政府为平台建设与运营提供政策与数据指导。我国政府重视数据交易平台的建设，并为平台公开数据资源、规范交易、制定规则，加强监管，为数据的资产管理、贸易等提供配套服务。各公司加快投资建设数据交易平台，为我国的政府、企业、个人等提供数据资源及全面的解决方案。

5.2 数据来源

在我国，数据交易平台的数据来源较为广泛，如陕西西咸新区大数据交易所、哈尔滨大数据交易中心等大数据交易平台，数据都来自于政府提供数据、企业内部数据等渠道；京东万象等企业，数据来自企业的内部或者是专门的数据供应方、合作伙伴数据等渠道。数据来源多样化利于数据积累与丰富，但也增强了监管难度，对国内数据安全带来一定威胁。

5.3 数据类型

通过对选取的10家网站的调查，把国内的大数据交易平台市场目标领域主要分为公共使用和民间商用。调查的大数据交易平台中涵盖政府数据，商品、旅游等行业数据，互联网数据等多个领域，覆盖面积广泛。除企查查是专门针对企业征信领域外，余下9家平台均涵盖多个领域。我国第一家数据交易中心则是涵盖了政府数据、互联网数据多个类型。在调查的10家平台中，有6家数据交易所的数据类型包括政府数据和行业数据占60%；1家企业是作为本企业内部的数据服务平台占10%。

5.4 数据交易规则

在调查的10家平台里，有8家平台自行制定并实施了交易规则，而剩下的2家数据交易平台则是履行国家相关部门出台的法律和相关规定。制定健全的政策法规有利于加强数据信息的开放共享，扩大数据的范围。由于数据资源的特点，合理有效的规则能够保障数据的安全性，以防泄露隐私信息，强化知识产权的保护意识，加强跨境数据流动的管理。

6 建议和对策

6.1 细化交易数据类型，共享数字化成果

调查显示，我国的数据交易平台的数据应用领域广泛，但主要在政务领域，大数据为智慧的城市管理系统建设提供了可能，提高了政务部门的工作效率。但我国现有的大数据交易平台的数据类型精细化程度不够，大多为某些领域的宏观数据。

随着数据交易平台技术的不断进步，社会需要更多企业在政府的扶持下或自发建设更多领域的数据类型，让更多领域共享数字化发展的成果。

6.2 建立统一的数据交易标准，打破交易桎梏

调查显示，当前的数据交易市场还未形成统一通用的交易标准和管理体系，各平台在遵守国家法律的同时遵守各平台的规则协定等。标准化的数据交易标准是规范数据交易的最佳方式，数据交易标准体系具体应包括基础数据描述的标准、数据处理标准、数据安全标准、产品和平台标准以及应用和服务标准。通过规范数据的开放格式、管理技术等，为市场化应用提供支撑。

6.3 完善数据交易平台数据安全监管机制，减少交易数据泄露危机

随着大数据交易平台的扩大，国内政府、企业、个人等对平台的使用频率增加，大数据能精准地处理数据并预测，在使用不当的情况下甚至会威胁国家安全。因此，大数据交易平台亟须规范监管，各行业在交易过程中必须遵守行业相关规范，政府应加强对数据交易平台尤其针对敏感数据的监管。制定有效的数据交易规则也是保障数据安全的重要一环，形成行业规则完整的和谐数据交易平台，促进数据交易稳定、健康发展。