大數據交易平臺的數據交易流程研究
——中國情景下的多案例研究

謝曉雨，王 婷，李含子，趙志強

(成都信息工程大學 管理學院，四川 成都 610103)

1 引言

1.1 背景分析

隨著互聯網時代的發展，云計算、大數據、區塊鏈技術也越發成熟，全球迎來大數據時代，政府和市場都極為重視數據資源的發展和應用。而交易能滿足不同的市場需求，促進經濟社會多元化發展，推動社會分工，通過有效合理的分工，從而提高供給端的生產率、專業性、信息獲取與轉化能力。當數據資源與交易流程有機結合，供給端與需求端相互配合，新興的數據交易產業不斷發展并壯大。數據交易有助于發揮數據的價值，推動數據信息的對接和分享，推動產業數字化進程。如今我國重視數據要素市場的塑造，各地也開展對數據交易平臺的試點和探索。北京、貴州、武漢等城市均建立大數據交易平臺，且已形成了具有一定規模的大數據交易產業體系，京東、淘寶等國內知名互聯網公司也建立起自己的數據交易平臺進入該領域。

1.2 必要性和可能性

1.2.1 必要性

(1)優化企業轉型升級路徑。數據交易平臺通過匯集各方海量的數據資源，高效整合優質高價值的數據，促進產業結構調整，優化企業轉型升級，產業與數據對接，精準了解市場需求，促進產業智能化發展，更好地優化產業的轉型升級路徑。

(2)有力提高政府治理與城市建設。數據交易平臺的建設和完善有助于政府更好選擇數據并應用于社會治理和城市建設，為政府決策提供更加科學精準的支持，使政府決策更好地貼近人民。公眾可獲得公開的政務數據，更好地優化社會治理與城市建設。

1.2.2 可能性

(1)擁有海量資源。我國擁有廣闊的國內市場，各政府部門和行業擁有大量數據，跨國貿易和跨境電商積累了豐富的數據資源，不斷增長發展的海量資源支撐和豐富著數據交易平臺。

(2)有著強烈的市場需求。國內大數據交易平臺發展欣欣向榮，然而由于較年輕，市場需求巨大和數據資源供給不足的矛盾長期存在。數據需求者需自行尋找數據資源，且難以找到所需資源，搜尋成本極大。當前的數據交易平臺可滿足市場需求。

2 大數據交易平臺

2.1 平臺內容

大數據交易平臺是提供數據交易和數據服務的市場，大數據交易平臺根據數據需求方的相關要求可提供諸如數據處理、數據交易等服務。交易的方式主要為數據集、數據應用、API等。

2.2 平臺類型

數據交易平臺是各方數據交易的場所，聯結了數據生產和數據消費。國內現有的數據交易平臺大體來說具有普遍的共性，而在主體、服務客體、交易內容上卻有所不同。

2.2.1 按主體分類

按照主體分類，可分為政府主導建設，如貴陽大數據交易所和上海數據交易中心等；企業構建的交易平臺，如京東萬象、阿里云、浪潮天元數據堂等。

2.2.2 按數據來源分類

按照平臺的數據來源可分為四種：一是政府主體提供的供社會公眾查詢使用的開放性數據；二是在商務交易中積累的經營數據；三是各方平臺主動提供的數據匯總；四是由互聯網從各方抓取收集來的數據以及數據交易平臺的生態伙伴數據。

2.2.3 按業務性質分類

按照業務提供性質可劃分為兩類: 一類主要提供數據查詢、數據貿易，以服務為主的第三方交易平臺；另一類為綜合的數據交易平臺，提供交互平臺，溝通數據供給和需求方，并且提供包括數據收集、清洗處理、存儲和定制等綜合類服務，如提供解決方案、數據挖掘等。

2.2.4 按數據供給端分類

從數據產品的供給方面來說，一為供應直接的數據，直接供應數據產品，如API接口、數據包等；二是由平臺提供的定制服務，例如根據客戶的需求開發相關產品或是解決方案；三是提供技術服務，如云存儲；四是提供教學培訓活動，如相關技術管理人員的教培。

2.3 交易具體流程

隨著當前多方使用大數據交易平臺頻率增加，在可使用的國內大數據交易的平臺中，交易平臺大多采用會員注冊的制度，具體流程為：非會員申請注冊、平臺審核、核準注冊、會員上傳數據或者主動發布需求、平臺交易撮合、最終結算[1]。大數據交易平臺作為綜合服務商，滿足供需雙方的數據需求。

數據交易平臺交易流程中涵蓋數據的需求方、大數據交易平臺和數據供應方。數據需求方可直接提出應用方向和預期結果及所需數據，并非局限于尋找數據的指令。而平臺根據數據需求方提出的相關要求，為其提供相關的資源獲取以及資源分析服務和相應的數據[2]。

3 中國情境下的案例分析

3.1 中國宏觀政策支持

國家對數據資源和數據交易平臺的作用及構建十分重視。貴陽大數據交易所于2015年開始正式運營，這是我國第一家大數據交易所。此后，武漢東湖大數據交易中心、上海數據交易中心先后建立。2020年發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確指出:“數據”被納入市場化配置改革的五大基礎生產要素[3]。隨著互聯網技術以及數字經濟不斷成熟和發展，數據對于市場和生產的作用日趨凸顯。政府對于數據交易平臺的重視不僅體現在對建立數據交易中心的支持，更體現在配套規則條例的完善。

3.2 已有的底層技術支撐

針對難以確認的數據所有權屬、效率低下的數據共享、數據安全性難以保障等因系統數據共享而產生的一系列問題，提出了一種基于區塊鏈技術的數據資產保護與交易平臺[4]。

區塊鏈技術通過透明性和可靠性原則，建立不可偽造、不可篡改、可溯源的區塊鏈數據結構，在相應的網絡環境中達成交易處理并進行管理的模式。區塊鏈技術是由傳統的計算技術合成而成，內容涵蓋去中心化及非對稱數據加密、時間戳、分布式計算及其他技術。共享分布式加密技術簡化了分布式消息傳遞協議的對賬進程、組織和維護大量分散數據，提升數據處理的效率，提供信息共享服務，同時保證數據的安全[5]。區塊鏈技術的引入可以有效地確認數據所有權，提高數據系統的安全性和可靠性，同時保證數據共享的效率。

3.3 中國市場需求

中國正處于大數據交易產業發展探索階段，數據交易的市場發展空間巨大，大數據交易平臺發展未來前景廣闊。國家層面越來越重視數據健康安全的發展，各地政府在貴陽大數據交易所成立以來，支持設立大數據交易平臺，如浙江、江蘇等。在政府的主導下，具有公信力的大數據交易平臺設立，國內大數據企業分為四類，大型互聯網公司、如華為等軟硬件系統集成企業、如勝天成等由軟件公司轉型的大數據公司、如貴陽大數據交易所提供數據交易平臺的公司。這四類企業均為國內大型企業的典范，可見我國對于大數據交易平臺需求廣泛。

4 研究發現

4.1 調查指標的選取

通過對選取的國內具有代表性的10家大數據交易平臺從交易流程進行調研以及對比分析，本研究選取了建設主體、數據來源、數據類型、數據交易規則、交易方式五個交易流程中要點作為調查指標。

4.1.1 平臺建設主體

數據交易平臺的建設主體決定了交易的方向，能夠對交易流程有更清晰的了解，體現交易的安全性和市場需求。

4.1.2 數據來源

數據來源是衡量數據安全和數據質量的重要依據，對交易流程的數據來源進行調研分析是極重要的一步。

4.1.3 數據類型

數據的類型是數據的用途和市場需求的主要要素，不同的平臺擁有的數據類型可能不同，對此進行調查分析有助于找到現在數據交易市場的熱點，方便消費者選擇所需要的數據類型。

4.1.4 數據交易規則

數據資產交易規則的制定是對交易過程、交易雙方、交易平臺的行為和范圍進行界定和限制，合理的交易規則可以有效維護數據資產交易市場的穩定性與安全性，促進數據資產交易良性向好發展，保證數據交易平臺的安全性和合法性。

其規則包括但不限于：

(1)依據數據的敏感度制定公開和非公開的基礎，數據資產交易應依據現行的法律法規來定義隱私問題及其影響。

(2)基于區塊鏈技術之上開展數據交易活動，過程中的多方主體應當積極配合信息提出的要求，同時也需嚴格遵循市場規定的管理條例，并且及時主動地備案個人認證、產品初始信息等數據。

(3)對于違反服務協議、相關法律法規的使用方應當合理合規地采取平臺內警告、限制部分功能使用、關閉平臺賬號等措施。對于造成的結果及時執行處理措施，防止有害非法信息進一步擴散。

(4)基于區塊鏈技術的優勢，對交易過程中的各項信息進行及時記錄與備份，并且保存時間不短于10年，同時對風險內容嚴密監控，并定時向監督主體部門予以信息提供。

(5)對于大數據交易平臺方或數據產品的供應方規定不得虛假宣傳、夸大收益前景，傳達誤導信息，隱瞞投資風險，主動維護數據產品的消費者權益，促使大數據交易系統良性循環。

4.1.5 交易方式

數據資產交易方式為數據文件、數據終端、數據多方計算、數據接口服務、數據應用服務，交易方式不同體現著數據交易平臺的交易流程差異。

(1)數據文件:一般情況下以EXCEL、CSV、TXT等格式對外提供數據集文件。

(2)數據終端:開發數據交易專用的軟件程序供用戶下載使用。

(3)數據接口服務:以XML或JSON格式通過HTTP請求的條件，返回滿足需求的數據。

(4)數據應用服務:基于數據的目標應用程序依照用戶的委托，提供定制服務。

4.2 跨案例分析

本研究采用文獻分析法，對所收集的10家平臺的建設主體、數據來源、數據類型、交易方式進行分析并得出其交易流程的相關狀況，動態把握在中國情景下大數據交易平臺交易流程的性質，其對比分析如表1所示。

表1 大數據交易平臺交易流程的性質對比分析

5 結論與討論

5.1 平臺建設主體

大數據交易平臺的主體包括政府建設、企業自主建設、政府與企業共同建設三種。根據調查結果來看，政府單獨建設2個；企業自主建設4個；政府與企業共同建設4個。平臺的建設主體較簡單，多為政府干預建設，政府為平臺建設與運營提供政策與數據指導。我國政府重視數據交易平臺的建設，并為平臺公開數據資源、規范交易、制定規則，加強監管，為數據的資產管理、貿易等提供配套服務。各公司加快投資建設數據交易平臺，為我國的政府、企業、個人等提供數據資源及全面的解決方案。

5.2 數據來源

在我國，數據交易平臺的數據來源較為廣泛，如陜西西咸新區大數據交易所、哈爾濱大數據交易中心等大數據交易平臺，數據都來自于政府提供數據、企業內部數據等渠道；京東萬象等企業，數據來自企業的內部或者是專門的數據供應方、合作伙伴數據等渠道。數據來源多樣化利于數據積累與豐富，但也增強了監管難度，對國內數據安全帶來一定威脅。

5.3 數據類型

通過對選取的10家網站的調查，把國內的大數據交易平臺市場目標領域主要分為公共使用和民間商用。調查的大數據交易平臺中涵蓋政府數據，商品、旅游等行業數據，互聯網數據等多個領域，覆蓋面積廣泛。除企查查是專門針對企業征信領域外，余下9家平臺均涵蓋多個領域。我國第一家數據交易中心則是涵蓋了政府數據、互聯網數據多個類型。在調查的10家平臺中，有6家數據交易所的數據類型包括政府數據和行業數據占60%；1家企業是作為本企業內部的數據服務平臺占10%。

5.4 數據交易規則

在調查的10家平臺里，有8家平臺自行制定并實施了交易規則，而剩下的2家數據交易平臺則是履行國家相關部門出臺的法律和相關規定。制定健全的政策法規有利于加強數據信息的開放共享，擴大數據的范圍。由于數據資源的特點，合理有效的規則能夠保障數據的安全性，以防泄露隱私信息，強化知識產權的保護意識，加強跨境數據流動的管理。

6 建議和對策

6.1 細化交易數據類型，共享數字化成果

調查顯示，我國的數據交易平臺的數據應用領域廣泛，但主要在政務領域，大數據為智慧的城市管理系統建設提供了可能，提高了政務部門的工作效率。但我國現有的大數據交易平臺的數據類型精細化程度不夠，大多為某些領域的宏觀數據。

隨著數據交易平臺技術的不斷進步，社會需要更多企業在政府的扶持下或自發建設更多領域的數據類型，讓更多領域共享數字化發展的成果。

6.2 建立統一的數據交易標準，打破交易桎梏

調查顯示，當前的數據交易市場還未形成統一通用的交易標準和管理體系，各平臺在遵守國家法律的同時遵守各平臺的規則協定等。標準化的數據交易標準是規范數據交易的最佳方式，數據交易標準體系具體應包括基礎數據描述的標準、數據處理標準、數據安全標準、產品和平臺標準以及應用和服務標準。通過規范數據的開放格式、管理技術等，為市場化應用提供支撐。

6.3 完善數據交易平臺數據安全監管機制，減少交易數據泄露危機

隨著大數據交易平臺的擴大，國內政府、企業、個人等對平臺的使用頻率增加，大數據能精準地處理數據并預測，在使用不當的情況下甚至會威脅國家安全。因此，大數據交易平臺亟須規范監管，各行業在交易過程中必須遵守行業相關規范，政府應加強對數據交易平臺尤其針對敏感數據的監管。制定有效的數據交易規則也是保障數據安全的重要一環，形成行業規則完整的和諧數據交易平臺，促進數據交易穩定、健康發展。