数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书

数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书目录数据要素市场概述 01 （一）数据要素与数字经济

---------------------------------------02（二）数据交易流通市场现状

------------------------------------ 07

-------------------13（一）数据交易的起点：数据确权 14（二）数据交易的关键：数据定价 17 （三）数据交易的保障：数据安全 19（四）数据交易的动力：数据运营 21交易实践：数据交易流通解决方案 25（一）需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式 26（二）数据要素生产加工平台

------------------------------------ 29（三）区块链共性平台 31（四）数据信托服务 35基于数据交易的数字生态

------------------- 36（一）北方大数据交易中心------------------------------------- 38（二）数据算法人才培养---------------------------------------- 42（三）数据开发者培养计划

------------------------------------- 43（四）基于数据交易的产业链构建 44（五）打造数据要素全生态全链条产业园 4601数据要素市场概述 数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济1、数据要素的定义与特征首先，原始数据本身的价值往往很低，需要通过加工和分析将非结构化的字节转换为具有实际应用价值的信息，因此数据要经过采集、清理、加工和分析等系列过程才能成为生产要素。其次，数据要素蕴含着大量关于实体经济的信息，信息是数据产生价值的本质原因。因此，数据要素应承载知识与信息，是有价值的数据。基于以上观点，本报告定义数据要素如下：数据要素是指“原料”状态的数据经加工处理形成机器可读、可参与流通交易、可投入生产活动并得以应用发挥使用价值和经济效益的数据。数据要素作为新型生产要素，与资本、劳动、土地、技术等传统要素相比，呈现出非竞争性、非排他性、非稀缺性、价值异质性、边际收益递增五大特性。01 02 03010203非竞争性响其他主体的使用和利益

非排他性数据可无限复制给多主体同时重并不会阻止其他主体利用该数据

非稀缺性海量数据可以持续产生并快速积累04 050405价值异质性在不同应用场景下存在差异。

边际收益递增性数据交互汇聚，释放数据要素价值。图1-1数据要素特性2数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济2、数据要素价值形态演进数据要素的“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”的数据形态演进过程，也是“使用价值创造—数据价值实现—价值增值”的价值形态演进过程。“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”的数据形态演进过程原始数据数据资源化数据资源数据资产化数据资产数据资本化数据资本“使用价值创造—数据价值实现—价值增值”的价值形态演进过程“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”的数据形态演进过程原始数据数据资源化数据资源数据资产化数据资产数据资本化数据资本“使用价值创造—数据价值实现—价值增值”的价值形态演进过程数据资源化产应用的数据资源，价值实现的阶段清洗、加工、分析、标记、标准化、挖掘等生产环节形成可流通应用的数据生产要素数据资产化数据资本化数据资本化是指数据资产的交换价值被充分挖掘和无限放大，形成对数据并生成价值增值的数据资本数据资本化是指数据资产的交换价值被充分挖掘和无限放大，形成对数据并生成价值增值的数据资本大再生产者带来经济利益的过程是实现数据价值的阶段。值的过程3数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济3、数据要素是数字经济发展的核心引擎数据要素作为驱动数字经济发展的核心引擎，主要通过何种路径带动数字经济的发展？数据要素不仅作为新型生产要素催生出新产业新业态创造新价值，还具有溢出效应促进产业优化升级；不仅对数字经济本身产生影响，还能创新商业模式提升数字经济效率，并促进制度动态优化赋能数字经济发展。本报告基于以上研究分析，从新型生产要素驱动价值创造、溢出效应促进产业优化升级、长尾效应驱动商业模式创新、治理效能推动制度迭代优化四个视角出发，阐述数据要素作为数字经济发展核心引擎的内在机制。新型生产要素驱动价值创造。数据作为新型生产要素，一方面自身催生了新产业与新业态并创造新价值，为数字经济培育新的增长点；另一方面对传统生产要素产生替代效应，推动生产要素配置方式发生本质性改变，优化资源要素结构，提升匹配效率。除了替代效应之外，数据要素还能与传统生产要素融合发挥乘数效应，放大土地、资本、劳动、技术等传统生产要素在社会流转中产生的价值，用更少的资源要素投入创造更大价值。溢出效应促进产业优化升级。数据具有突出的溢出效应，数据流带动资金流、人才流、物资流，不断突破地域、组织、技术边界，促进资源配置从单点优化向多点优化演进，从局部优化到全局优化演进，从静态优化向动态优化演进，显著提升资源的配置效率和水4数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济平。数据要素通过非线性溢出效应促进产业融合、空间溢出效应推动产业关联两种路径对产业优化升级发挥“核聚变”效应。首先，数据要素与其他生产要素融合并广泛渗透，促进产业边界模糊进而实现产业融合，不同产业间交叉重组推动传统产业智能化升级，实现数字经济增值。其次，数据要素打破时空界限，压缩时空距离，增强了区域间经济活动关联的广度和深度，通过高协同性、网络效应与正反馈效应形成互动性强的产业集群，拉通产业之间的互动关联。基于以上两种路径，数据要素通过溢出效应完成对产业结构的深度改造与调整，实现产业转型升级。长尾效应驱动商业模式创新。数据要素通过平台化、在线化汇聚，使得各业务环节和产业链条相互渗透融合，催生出个性化与多样化的产品和服务，差异化需求得以满足，大量非主流市场的价值创造形成总量叠加，从而大大超过主流市场，形成“长尾效应。“长尾效应”应用于商业模式创新中，企业依靠某种主营业务积累用户，以此为基础开发多样化的定制型服务，以满足更多尾部的、边缘化的消费需求，市场边界得以扩展。因此，长尾效应要求个性化、定制化的异质性产品与服务，驱动市场主导由供给方到需求方转变，催生出需求驱动的新型商业模式C2B，提高交易效率与生产效率。数据要素融合还能促进供需精准匹配：一方面刻画用户画像，实现“点对点”、“点对面”精准营销；另一方面，打通层级、行业之间的信息壁垒，减少信息不对称问题，实现供需精准匹配。5数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济治理效能推动制度迭代优化。数据要素具备治理效能，政务服务、城市治理、公共政策等领域数字化进程逐步推进，通过“执行-反馈-优化-再反馈”动态迭代效应指导科学决策，倒逼传统制度随数字经济发展进行适应性创新，灵活应对市场变化，增强宏观调控能力，引导资源要素优化配置，推动政策优化更好赋能数字经济发展。数据要素新型生产 新要素催生以ICT产业为代表的新产业与新业态 数据要素新型生产 新要素催生以ICT产业为代表的新产业与新业态 培育新增长点要素驱动 替代效应改变要素配置方式，优化资源要素结构 提升要素匹配效率价值创造 激发要素创新活力与传统要素融合协同发挥乘数效应，放大价值溢出效应促进产业优化升级非线性溢出效应促进产业融合数 产 传统 数 打据 业 产 产业 字 破要 边 业 智能 经 时素 界 融 化升 济 空融 模 合 级 增 界合 糊 值 限空间溢出效应推动产业关联高协同性 互性正反馈性 的产网络效应 业群产业结构深度调整长尾效应驱动商业模式创新长尾效应 期待个性化、定制化的产品与服务驱动市场主导由供给方到需求方转变数据融合 刻画用户画像，“点对点”精准营销数据汇合打通信息壁垒减少信息不对称需求驱动的新型商业模式C2B供需精准匹配交易效率生产效率治理效能推动制度迭代优化政务服务 “执行-反馈-优化-再 传统制度随城市治理 字经济发展公共政策 反馈”动态迭代机制 应性创新…政策更好引导资源优化配置赋能数字经济图1-3数据要素驱动数字经济发展的体系框架6数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状1、我国数据交易平台发展概述数据要素市场受益于国家制度政策、前沿技术赋能、市场需求刺激的叠加效应不断壮大。据国家工信安全发展研究中心测算数据，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%，进入群体性突破的快速发展阶段。2014年贵阳大数据交易所成立标志着我国数据交易流通的开端，各地积极探索数据交易实践，布局数据交易中心建设，浙江、江苏、湖北、上海等地陆续成立数据交易中心，数据交易平台情况如下：数据来源：包括政府公开数据、企业内部数据、网络爬虫数据及其他数据供应方提供的数据数据产品类型：包括数据集、API及解决方案、数据服务等功能定位：一是强调数据交易撮合功能，平台本身不参与数据交易，数据交易相关定价、购买期限、使用方式、转让条件等由买卖双方商议。另一类数据交易平台除数据交易撮合功能之外，还承担数据增值服务功能，一方面为数据供需方提供交易平台，另一方面以数据供应商或服务商的角色参与交易，根据不同用户需求，对原始数据进行分析建模处理，形成定制化的数据产品。7数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2020年，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出加快培育数据要素市场，意味着数据从简单的产业转变为经济发展的战略性资源。随着数据要素市场化配置改革的推动，北京国际大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所等国家级新型数据交易平台先后成立。新一批数据交易机构从强化技术支撑、完善配套规则入手，探索在数据要素市场中的立足点、突破点，帮助市场建立信任、保障权益。2021年3月，北京国际大数据交易所成立，是国内首家基于“数据可用不可见，用途可控可计量”新型交易范式的数据交易所，定位于打造国内领先的数据交易基础设施和国际重要的数据跨境流通枢纽。北京国际大数据交易所创新性研发出基于隐私计算、区块链及智能合约、数据确权标识、测试沙盒等技术打造的数据交易平台IDeX交易系统，并推出保障数据交易真实和可追溯的“数字交易合约“，将算法、算力及综合服务应用纳入可供交易的数据资产范围之内，扩展了数据资源的价值实现范围。此外，北京国际大数据交易所推进“数据可用不可见”，为数据权属确定提供了新思路，全国数据交易开始探索区分数据所有权和使用权，逐步淡化数据所有权，强调使用权，数据交易市场也正从传统的数据交易过渡到以数据服务为重点。8数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2021年11月上海数据交易所成立，为公司制数据交易所，围绕打造全球数据要素配置的重要枢纽节点的目标，紧扣建设国家数据交易所的定位，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规则创新“四个功能”。重点针对数据交易存在的确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等关键共性难题创新性提出“数商”新业态，培育涵盖数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域的流通交易生态；制定数据交易全过程制度规范，使得数据流通交易有规可循、有章可依；在技术上首发全数字化数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯；并创设数据产品登记凭证与数据产品说明书，保障数据产品的规范有序流通，使数据产品具像化。2021年12月，深圳数据交易所成立，战略定位为全国数据资源的汇聚地，数据产品开发高地和全国领先的数据交易流通枢纽。深数所采用100%国资公司制，以建设国家级数据交易所为目标，从合规保障、流通支撑、供需衔接、生态发展四方面打造覆盖数据交易全链条的服务能力，构建数据要素跨域、跨境流通的全国性交易平台。在制度建设方面，对标国家培育数据要素市场顶层设计，重点围绕数据流通交易、安全合规应用等领域构建全面、系统的交易场所制度规则体系，现已制定发布12项交易规则和管理制度，打造涵9数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状盖《数据安全分级分类规范》、数据交易撮合系统技术框架白皮书等9项技术标准规范，并参与6项国家、地方标准制定。在生态发展方面，构建涵盖产品生态、技术生态、合规服务生态与数据商生态的数据交易服务生态，并成立深圳市数据要素发展协会，探索隐私计算开源社区等创新模式。数据交易所的功能定位自《数据二十条》出台后更加清晰。《数据二十条》提出“所商分离”的市场运行机制，将“公益属性”和“市场属性”相分割，其中数据交易所定位为公益性机构，强调数据交易的公共属性和金融平台属性，而数据商定位为专业性的市场化机构，强调数据交易的效率属性和技术实现属性。10数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2、数据交易流通的机遇与挑战数据交易受益于制度政策、前沿技术与市场需求的叠加效应迎来重大机遇。在顶层设计层面，相关制度政策与法律法规持续出台发挥前瞻引领作用，数据流通交易受政策催化利好不断；在技术层面，区块链、隐私计算等前沿技术赋能数据交易流通，使原始数据在无需归集与共享的情况下实现多节点间的协同计算和数据隐私保护，在安全约束下充分开发数据要素价值，促进数据安全高效流通；在市场需求层面，数字产业化驱动海量数据产生，数据供方有共享数据并获得收益的意愿，同时产业数字化带来丰富的应用场景，数据需求凸显，驱动数据交易流通的繁荣。政策制度发挥前瞻引领作用，支持信号更加明确技术赋能数据交易流通，助力破解安全难题新兴产业丰富应用场景，驱动数据交易需求政策制度发挥前瞻引领作用，支持信号更加明确技术赋能数据交易流通，助力破解安全难题新兴产业丰富应用场景，驱动数据交易需求2020年4配置体制机制的意见》，将数据列为生产要素，要求加快培育数据要素市场 2021年12总体方案》，提出完善公共数据开放共享机制、健全数据流通交易规则、拓展规范化数

区块链

数字解决 •不愿共享 不敢共享 不能共享

数据供方拥有海量数据

数据共享意愿 催生据开发利用场景、加强数据安全保护”四个方向的指示2022年6数据要素作用的意见》，提出建立包含数据产权、数据流通交易、收益分配、数据安全治理及数据要素市场化配置等方面的数据基础制度体系。数据要素法律法规体系逐步完善。护的“三驾马车“

多方安全计算安全保障能力提升赋能数据交易流通

产 产业智业 化升级数 富了应化字 场景化

数据交易需数据 求需求意愿图1-4数据交易流通面临的机遇11政策预期••政策预期••01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2、数据交易流通的机遇与挑战供方难以获得合理定价，抑制数据供给意愿理的持续性投入“阿罗悖论”：数据需方交易前无法获知数据使用价值加之缺乏清晰的定价机制作为依据数据定价供方难以获得合理定价，抑制数据供给意愿理的持续性投入“阿罗悖论”：数据需方交易前无法获知数据使用价值加之缺乏清晰的定价机制作为依据数据定价数据交易缺乏合理公平的定价机制•数据供方数据需方难以形成大规模交易•价格≠价值数据确权数据权属界定不清晰权益难保障，缺少激励驱动主体参与数据生产与交易被抑制，交易缺少持续优质的数据来源数据交易的可解释空间大，缺乏规范性数据确权与价值发挥需平衡兼顾排他性所有权导致数据不能被多主体重复使用，封锁价值倍增的机会产权碎片化导致“数据孤岛”,抑制大数据整合效应,难以发挥价值数据交易规则不够完善数据供需不匹配数据标准不统一…数据交易规则不够完善数据供需不匹配数据标准不统一…•••••数据运营数据运营生态体系不够健全导致交易活跃度不够、“昙花一现”不可持续数据安全数据安全事件频发，交易缺少安全保障数据篡改、滥用、隐私泄漏等安全事件频发，造成安全威胁，数据交易流通缺少安全支撑数据安全流通与价值发挥协同难度大若过分强调数据安全，制约数据跨界跨域融合，阻碍价值发挥许多敏感信息本身具有分析和应用价值，脱敏过度导致数据丧失商业价值1202顶层设计：“四位一体”支撑架构 数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（一）数据交易的起点：数据确权数据确权作为数据交易的起点，自上而下从制度顶层设计，到数据共享交换、再到数据资源整合，以及后续的数据加工增值等各环节中均起到引领支撑作用。顶层设计层面数据共享交换数据资源整合数据价值倍增数据确权为数据价值倍增提供激励机制—多方主体在数据价值创造过程中呈现共同投入、多向合作的动态关系，产权清晰有利于形成加工投入激励，促进数据要素价值充分释放数据确权是推动数据资源整合的重要抓手—产业数字化催生数据资源整合需求，但产权配置不清晰使得数据主体偏向于保护自己的数据而引进整合其他外部数据，导致数据难以交予外部机构进行有效整合数据权属清晰增强数据共享交换意愿—数据确权能够保障各数据主体权益并有效界定责任，消除数据供给方的安全与监管顾虑，增强数据供给意愿数据确权支撑数据要素市场顶层设计—数据确权作为数据交易的起点,产权清晰是数据定价与收益分配机制的基础图2-1数据确权在数据要素各环节中的作用同时数据确权面临多方面的困难，导致数据权属界定不清晰。首先，数据要素承载了多种权利义务关系，是个人、企业组织之间复杂关系的映射，生产链条参与主体众多导致权责分配困难；其次，数据确权需要解决“隐私上的负外部性、数据处理主体的投入激励、非竞争性在数据充分利用上的效率要求”三者之间的权衡取舍问题，给数据确权带来挑战；最后，数据要素共享性强导致溯源困难、数据来源不同造成权利多样复杂给数据确权带来阻碍。14数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（一）数据交易的起点：数据确权生产链条参与主体众多，权责分配困难数据要素市场的“不可能三角”给确权带来难题生产链条参与主体众多，权责分配困难数据要素市场的“不可能三角”给确权带来难题!"3456789:;<%=>?>@ABCDEFGH隐私上的负外部性IJ!",-K6LMNOPQRS!"TUVWXYZ#$[\原数据!"3456789:;<%=>?>@ABCDEFGH隐私上的负外部性IJ!",-K6LMNOPQRS!"TUVWXYZ#$[\原数据数据要素不可能三角!"6]^_H`a!"b.34cde不可能三角!"6]^_H`a!"b.34cde非竞争性在数据充分利用上的效率要求数据处理主体的投入激励主体利益诉求难以平衡，造成权责分配困难非竞争性在数据充分利用上的效率要求数据处理主体的投入激励数据要素多次流转溯源困难阻碍数据确权数据来源不同导致权利多样性和复杂化数据要素多次流转溯源困难阻碍数据确权数据来源不同导致权利多样性和复杂化数据要素

fg7#$hi数据产品1数据产品2强调数据高效流通与价值挖掘公共物品性质政府数据强调保护人格权和财产权私人物品性质个人数据34jk数据产品1数据产品2强调数据高效流通与价值挖掘公共物品性质政府数据强调保护人格权和财产权私人物品性质个人数据数据商品 …企业生产过程涉及商业机密企业生产过程涉及商业机密来源复杂企业数据平台收集用户信息涉及客户隐私企业在数据加工分析上的投入来源复杂企业数据平台收集用户信息涉及客户隐私企业在数据加工分析上的投入图2-2数据确权的难点数据确权现有的解决方案集中在两类，一是数据分类分级，兼顾不同类型数据的管理和使用需求。二是充分利用技术手段推动数据确权，在不转移原始数据的前提下实现对数据的开发利用。《数据二十条》创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。该举措旨在跳出所有权思维定式，强化数据加工使用权，放活数据产品经营权。其中，根据国家发展和改革委员会《数据基础制度观点》,数据资源持有权的权能至少涵括自主管理权，即持有者在法律或合同允许范围内可自主决策数据的应用场景，并能够防止侵犯或干扰持有者合法权利的行为。因此数据持有权具有私益性，持有者可享有数据资源的排他性和竞争性所带来的益处。数据加工使用权是指企业自我使用、处理加工数据的权利。数据产品经营权是指企业对数15数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（一）数据交易的起点：数据确权据开发、交易和处分的权利。数据使用权和经营权须具有一定的排他性才能够确认为资产，即企业控制的资产必须带来其它企业不能获得的经济收益。2023年2月《深圳市数据产权登记管理暂行办法》发布，对数据资源持有权、数据加工使用权及数据产品经营权进行定义，指出数据资源持有权是指在相关数据主体的授权同意下，对数据资源管理、使用、收益和依法处分的权利；数据加工使用权，是指在授权范围内以各种方式、技术手段使用、分析、加工数据的权利；数据产品经营权，是指对投入实质性加工和创新性劳动形成的数据衍生产品占有、使用、收益和依法处分的权利。随着各地方、各层级产权制度及规范文件密集出台，数据产权结构性分置理念将逐步细化落地。解决思路具体内容数据产权制度的三边框架解决思路具体内容数据产权制度的三边框架个人数据产权强调—以原始数据为主的人格权保护企业数据产权强调—以衍生数据为主的财产权保护国家数据产权强调—将整体数据作为公共物品加以管理和规制平台数据确权—原始数据、匿名数据、衍生数据原始数据研发投入强度低、隐私负外部性高—强调用户个人隐私保护匿名数据研发投入强度中、隐私负外部性低—强调数据公共所有，促进数据流通衍生数据研发投入强度高、隐私负外部性低—强调激励研发投入与创新积极性个人数据权利多维矩阵框架个体自身基本数据—权利归属个人，平台不因物理拥有而改变权属个体行为数据—权利归属平台和个人，当平台超服务范围使用数据时需要征求个体额外同意并协商报酬个人数据加工分析后的衍生数据—权利归属于平台、个人与数据加工企业，加工需要再次取得个体同意并协商报酬数据产权配置理念和政策应通过技术系统进行落地实现一是统一标识管理，具有广域互联网中的唯一性特征，实现对多元异构标识的对接和融合二是元数据和数据源分离，确保数据访问权限受控三是数据安全互操作，身份认证、内容确权、访问控制等信息上链，授权行为通过智能合约自动处理，并提供敏感数据的多方安全处理机制图2-3数据确权解决思路概述16数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（二）数据交易的关键：数据定价数据及数据产品定价涉及因素复杂多样，因此该问题是一个多元函数，需要综合考虑多个维度。2023年3月，深圳市发展和改革委员会印发《深圳市数据交易管理暂行办法》，《办法》指出数据交易场所运营机构应当从数据质量维度、数据样本一致性维度、数据计算贡献维度、数据业务应用维度等方面探索构建数据价值评估指标体系，为数据交易定价提供参考。01 传统定价策略难以适配数据要素新特征 02 数据要素对经济增长的产出贡献较为复杂难以准确评估产要素的特点略难以适配数据要素的特征

升级等方式形成规模报酬递增的经济发展模式际贡献给出真实准确的评价03 数据要素价值场景依赖性强难以标准化 04 数据交易供需方信息不对程带来定价困难数据供方不知道需方购买数据之后的具体用途，用途而不同相同数据要素的价值评判难以标准化

从而无法评估需方的支付愿意数据需方难以事先获知数据的具体信息从而难以验证数据的质量和真实性，!"#$%&'()*+&',-./012345,-67./0489:;<=>?@ABCDE&'4FGHDE@A&'1IJKLM9NOP89QRSTDE489UVWXYBC>&'@DEZ图2-4数据定价的困难本文基于数据定价的成本法、收益法、市场法思想，从数据要素的静态价值、动态价值及应用价值三个维度构建数据要素价值评估体系。一是数据要素的静态价值，即数据生产投入的成本，数据17数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（二）数据交易的关键：数据定价价格应使生产成本得到充分补偿；二是数据的动态价值即数据本身的质量及其收益潜力，数据本身规范完整、数据关键标签丰富、安全性高、更新速度快，易于以新的方式进行组合分析，应用于更多新场景提炼出更多有价值的信息；三是数据进入交易流通后的应用价值，数据价值有很强的场景依赖性，随应用场景、分析方法、受众者的变化而不同。数据定价维度体系静态价值

动态价值

应用价值采清分安风集洗析全险存加建运补储工模维偿成成成成成本本本本本

受规范性完整性规范性完整性数据标签丰富度更新时效性安全性深性度!"#$%&''()*+(,-(./0123456789:;<=>67?@ABCDEFGHI1JKLM(NONNPONQRNSTUO1图2-5数据定价维度体系18数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（三）数据交易的保障：数据安全数据安全是数据要素交易流通发挥价值的保障。数据要素作为产业信息的核心载体，产生于千行百业，通过交易流通等方式赋予自身海量的价值空间，因此数据安全是信息安全的核心，是数据交易流通的后盾支撑与底板工程。全球数字化进程不断加速，数据安全风险敞口激增01 !!%&ÉÑÖ%Üáà+~â%&äã2åç2é`èGHêëíì+GHîïñóòá+ôö%&GH9"õúùûGH>?@ü†内生需求与政策共振，各行业加速布局数据安全!!%WXYZ[\]%&^4_`abcd+ef%&GHghabijklmnopqr%&GH@bstuvghabwxyz{|}f]+%&~GHabxÄÅÇ多方主体数据协作成为趋势，价值挖掘期待安全保障03 !!"#$%&'()*+,-./%&0123456789":;%&<=>?@AB+CDEFGH4IJ%&01>41KLMNOABPQRSTUV尚未形成体系化的数据安全标准，安全关键软硬件国产化率较低!!%&GHn°a@{|¢£§5L•¶ß+®a@©NO$™-´J¨≠ÆGH1"Ø∞!!±≤≥¥µ9∂∑¨≠ÆJ_`∏\>/πX>%&GH∫ª+º%&¨≠>GHΩæø¿ë>ù¨X¡¬√ƒu≈a§5L•2NO2¨≠∆^4>/πX2π«X%&GH/π图2-6数据交易亟待建立安全保障体系新技术的发展赋能数据交易安全落地，主要包括区块链、同态加密、多方安全计算、数据安全标识、联邦学习等。区块链——致力于解决信任问题的去中心化的记账方式。按时间顺序、以顺序相连的链式结构将数据区块组合，通过密码学保证传输和安全，并利用分布式节点的共识机制算法实现数据的生成和更新，具有去中心化，不可篡改和伪造、可追溯、多方维护、公开透明等特点。19数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（三）数据交易的保障：数据安全同态加密——将原始数据经过同态加密后，对得到的密文进行特定的运算处理，然后将计算结果再进行对应同态解密后得到的明文等价于原始明文数据直接进行相同计算所得到的数据结果，重点解决数据处理安全问题，实现数据“可算不可见”。图2-7同态加密原理图多方安全计算——在各方不泄露各自输入数据的前提下，多方协同进行数据分析、处理。多个参与方共同进行一项计算，各方只能获取自己的计算结果，无法通过计算过程推测出其他任意一方输入的数据。数据安全标识——数据安全标识是与客体数据安全相关的属性的格式化封装，是数据安全属性的信息载体。由安全可信的数据安全标识认证系统签发，采用密码技术确保标识信息的完整性和真实性，防止被篡改和仿冒。联邦学习——核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在各方机器学习原始数据不出库的情况下，通过对数据加密流通与处理来完成多方机器学习模型训练。20数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（四）数据交易的动力：数据运营数据运营是数据深度开发、创新利用及数据增值的源头活水，是盘活数据资源价值、促进数据交易持续繁荣的动力，是构建数据价值共创机制、价值创造循环机制的基础。只有数据运营生态图谱愈加丰富，才能充分挖掘数据价值，并将数据确权、评估、定价、应用、增值服务等产业生态主体纳入数据交易流通环节，从而实现数据要素流通与市场化配置。当前数据要素运营体系不够健全，提供给数据交易流通的动力不足。例如，公共数据作为要素参与生产经营深度不够，主要聚焦在政府决策、城市治理等方面，大量公共数据聚集在政府内部而未进入市场进行价值化开发利用，公共数据的经济效益不明显。因此规模、高效、安全的数据交易，离不开由数据运营体系的支撑，应该加快数据授权运营步伐，加快健全数据运营机制，鼓励多元主体对数据进行价值化开发利用。公共数据授权运营《数据二十条》提出推动公共数据授权使用，鼓励公共数据“以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，并推动不承载个人信息和影响公共安全的公共数据按用途加大供给使用“、“推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。”从政策导向可以21数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（四）数据交易的动力：数据运营看出，下一步将深度发挥公共数据及产品在激活场内交易、盘活带动数据要素市场方面的基础性引导性作用，未来公共数据资源供给将进一步增强。部分地方已经制定公共数据相关的专门性规范，还有部分省市在综合性数据要素相关规范中设置单独章节对公共数据进行表述，如《上海市数据条例《北京市数字经济促进条例》、《深圳经济特区数据条例》、《重庆市数据条例》、《浙江省公共数据条例》等。目前多地积极探索创新公共数据授权运营新模式。2022年10月，青岛发布《青岛市公共数据运营试点突破攻坚方案》，聚焦数据要素“资源化、资产化、价值化”，打造数据资源、数据元件、数据产品三级市场体系，以数据融合应用场景创新推广数据产品应用，广泛拓展数据要素市场生态主体。2023年2月就《《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》公开征求意见。在公共数据运营平台中设置医疗专区，围绕“医疗、医保、医药”应用场景建设，将公共医疗数据通过医疗专区向市场传递数据价值，医疗人工智能企业、药企、保险公司等三医行业相关企业，可通过医疗专区申请并使用医疗数据，可用于智慧核保、快速理赔、药物研发等医疗场景。2023年1月，青岛市公共数据运营平台医疗专区达成首单交易。22数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（四）数据交易的动力：数据运营数据资源化 数据资产化 数据价值化 数据资源一级市场 数据元件二级市场 数据产品三级市场 以公共数据运营主体为核心，强化公共数据以公共数据运营主体为核心，强化公共数据加工和治理，开展公共数据资产登记和评估试点引入和孵化数据元件加工商，支持先导企业在相关领域构建产业服务生态拓展数据要素市场生态主体，以数据融合应用场景创新推广数据产品应用图2-8青岛公共数据运营三级市场体系北京通过数据专区建设探索公共数据授权运营新模式。2020年5月，北京市政府印发《关于推进北京市金融公共数据专区建设的意见》，提出为加强公共数据在金融及社会领域的应用，加强对金融科技领域的数据供给，建设金融公共数据专区。2022年11月，北京市相继印发《关于推进北京市数据专区建设的指导意见》《北京市数字经济条例》，明确数据专区定位是针对重大领域、重点区域或特定场景，为推动政企数据融合和社会化开发利用建设的各类专题数据区域，并设立金融、医疗、交通、空间等领域的公共数据专区，推动公共数据有条件开放和社会化应用。通过数据专区建设，一方面可以吸纳数据、技术、资本与市场主体等多元要素参与，可以促进政企数据融合应用，培育数据要素产业生态；另一方面促进多层次数据要素市场构建。23数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计：“四位一体”支撑架构（四）数据交易的动力：数据运营为规范公共数据授权运营行为，加快公共数据有序开发利用，各地还通过完善顶层设计引导公共数据运营实践。2022年10月，浙江省就《浙江省公共数据授权运营管理暂行办法》向社会公开征求意见，采用公共数据主管部门与授权运营申请单位签订授权运营协议的方式进行授权；2023年2月，青岛市、杭州市相继就《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》《杭州市公共数据授权运营实施方案》公开征求意见，在公共数据授权运营方面先行先试。2403交易实践：数据交易流通解决方案数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（一）需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式1、核心理念为打破传统数据交易以数据供给为主导的问题，本报告提出“基于市场需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易”的业务体系，以数据应用为基础，采用数据需求驱动的数据资产流转及应用新模式，优化数据交易业务流程，创造性提出智能撮合交易的新范式。该范式以“场景驱动需求，供给主动适配“的原则，实现数据供需双方双挂牌，打破数据交易从供方入手的传统撮合方式，通过需求侧驱动以减少市场信息不对称问题，实现”无场景不交易”，增强供给适配需求的能动性。2、总体架构“基于市场需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易”的业务体系采用“前店（交易所）+后厂（数商及产业生态）模式，由数据交易平台和数据要素生产加工平台、区块链与隐私计算平台组成。数据交易平台——面向数据供需方的交易过程，由数据资产挂牌平台、数据需求挂牌平台与智能交易撮合平台三部分构成，智能撮合功能包括两方面：一是数据供需匹配，基于数据需求智能检索供方数据的目录及属性，实现数据产品性能的满足。二是对数据交易价格的动态撮合。26数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（一）需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式数据要素生产加工平台—基于自研的智能模型操作系统来实现，主要承担交易产品的加工功能，将供方数据根据需求定制化加工成数据产品以供交易。区块链与隐私保护共性服务平台—为数据交易流通提供安全可信的基础运行环境，在交易前端提供基于区块链的数据溯源管理，在数据要素生产加工的后端提供隐私计算服务等交易。基于溯源管理与隐私保护功能，在未达成合约前知悉数据资源情况及产品报价，并实现隐私保护，有效解决供求双方信息不对称。大数据交易所供 需数据资产供给前店 方（交易所）

平台身份统

合约

数据需求挂牌平台支付

数据 数资产 据需求 应方 用基于区块链的数据溯源管理权属转移数据要素生产加工平台后厂（产业生态）数据价值提升结构化数据 非结构化数据数据资源持有者 数据资源持有者图3-1需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式27数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（一）需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式3、方案优势保证“原始数据不出域，数据可用不可见”——供需双方在交易所在数据供给和数据需求挂牌前，无需改变数据现状及位置，只需要按照基本挂单要求发布相关的数据产品或数据需求信息。提升供需双方交易匹配效率——数据供需方利用智能撮合交易系统中智能化检索与匹配模块实现对潜在交易伙伴的智能挖掘，在海量数据源中精准找到匹配对象；协助交易双方进行交易达成和确认——在找到合适的匹配对象后，系统利用隐私计算和智能算法自动转入智能撮合与匹配交易环节；提供数据定制化服务精准匹配需求——当撮合匹配交易达成后，能将相关数据资源和数据需求传递到后端的数据要素生产加工平台进行智能化生产、加工与封装；多平台实现数据不出库的智能加工、封装与对外服务——数据要素生产加工平台利用区块链和多方隐私计算技术以及模型操作系统在数据不出库的前提下实现智能加工、封装与对外服务。28数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（二）数据要素生产加工平台1、核心理念数据要素生产加工平台以区块链和隐私计算技术为底座，打造“两区、一审核、一发布”新型要素生产加工体系。平台设立数据要素加工的实验区与生产区，在实验区完成数据在要素化的验证实验，保障数据在实验过程中的“可用不可见”。通过审批形式，将要素加工流程导入到生产区并接入数据源完成数据要素的成产加工，最终形成多种格式的数据要素产品对外进行发布，实现多元数据的碰撞、融合、共享与流通，保障数据要素在生产过程中的数据安全，完成数据资源化，资产化，资本化的层次递进。2、平台架构原始数据首先经过清洗治理进入数据要素生产加工平台，依托智能模型操作系统上开发、部署、集成、管理的模型，为数据需方提供标准化或定制化等不同形态的数据产品，服务于数据需方。数据要素生产加工平台将数据持有方、模型生产商、要素加工商等多方主体纳入数据产品生产过程，由此形成基于数据交易的数字生态体系。29数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（二）数据要素生产加工平台图3-2基于模型管理系统的数据生产与加工流程30数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（三）区块链共性平台《数据二十条》指出“鼓励探索数据流通安全保障技术、标准、方案。”在政策与需求的双重驱动下，隐私计算与区块链技术已成为促进数据要素安全流通和应用的核心技术。区块链共性平台将在数据交易系统中广泛应用，为实现数据要素流通提供安全可信的交付环境，赋能数据要素市场化配置。1、平台定位区块链共性平台定位于新型信任基础设施的核心，以透明可信、防篡改、可溯源等特性，提供全域数据上链与监管服务，推动公开透明的新型城市可信体系建设，降低政府与社会技术应用成本，缩短信任距离，为数据交易安全保驾护航。2、总体架构区块链共性平台采用“1+3+4”总体架构，“1”指1套基础平台，“3”指3大能力模块，“4”指4类应用场景。1套基础平台即区块链BaaS基础平台。功能包括可信存证模块、合约账本模块、可信计算模块、安全监管服务、跨链数据管理等。3大能力模块即隐私计算模块、可视化开发与联盟租户管理。隐私计算模块主要实现多源联合运算、联邦学习建模、隐私匹配查询、31数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（三）区块链共性平台交易合规监管等功能；可视化开发模块负责场景可视化、数据分析管理与跨应用定制开发服务；联盟租户管理包含可信节点管控、数据安全管理、多账本管理、联盟用户管理等功能模块。通过“1套基础平台+3大能力模块”构建区块链能力的基础平台对外输出能力，提供包括上链场景注册、定制场景开发、应用能力服务与全链资源管理等能力。4类应用场景包括政务应用、产业应用、金融应用和监管应用。政务应用门槛，提供从应用到隐私数据的双重保护。产业应用息缺乏透明度等产业融合问题。金融应用二是使各类商品上链形成数字资产，打通线上线下消费场景。监管应用指通过构建可信的数字身份、电子合同、物联网设备32数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案应用赋能数据全景类应用场景展示平台（三）区块链共性平台应用赋能数据全景类应用场景展示平台区块链共性平台提供全域数据上链与监管，推动公开透明的新型城市可信体系建设，降低政府与社会技术应用成本区块链共性平台提供全域数据上链与监管，推动公开透明的新型城市可信体系建设，降低政府与社会技术应用成本城市运营指挥中心-大屏PC端操作系统-中屏移动端APP-小屏政务应用产业应用金融应用监管应用能力开放上链场景注册定制场景开发应用能力服务全链资源管理能力开放上链场景注册定制场景开发应用能力服务全链资源管理大能力模块大能力模块隐私计算模块可视化开发联盟租户管理多源联合运算联邦学习建模场景可视化数据分析管理可信节点管控数据安全管理隐私匹配查询交易合规监管跨应用定制开发服务多账本管理联盟用户管理可信存证模块合约账本模块可信计算模块身份服务模块物联网公有/私有云政务内/外网5G/互联网云网资源套基础平台综合管理模块管理机构管理多链管理可信存证模块合约账本模块可信计算模块身份服务模块物联网公有/私有云政务内/外网5G/互联网云网资源套基础平台综合管理模块管理机构管理多链管理用户管理应用配置性能检测资源整合安全监管服务跨链数据管理敏捷应用开发跨链消息订阅安全监管服务跨链数据管理敏捷应用开发跨链消息订阅能力资源算力资源存储资源数据湖资源网安资源能力资源算力资源存储资源数据湖资源网安资源图3-3区块链共性平台总体架构3、平台构筑数据要素的可信流转环境区块链共性平台作为新型信任基础设施，在数据交易中也发挥着缩短信任距离、建立可信交易环境的作用。具体表现为：一是数据流通过程中所涉及的数据提供者、加工者、使用者等多方主体，可通过区块链实现数据上链存证解决数据交易中的权属划分问题二是对于数据交易、数据共享等行为，可以通过区块链实现数据权限配置、数据版本管理、数据使用记录，能够追溯数据来源确33数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书03交易实践：数据交易流通解决方案（三）区块链共性平台保数据真实性，解决数据可信问题。三是针对不同行业、不同领域的数据空间，区块链均可通过唯一的分布式标识进行覆盖范围内的全网统一检索和认证，解决各种信息系统相互独立而形成的数据孤岛问题，促进数据充分流通。具体来说，区块链平台在数据交易流通中具有以下六种应用价值。1、数据确权2、隐私安全1、数据确权2、隐私安全数据确权是建立数据要素市场的前提。区块链技术在加密状态下进行数据流转，以数据使用权的分享和流转代替原始数据的直接转移，实现产权与使用权解耦

区块链与隐私计算结合，使原始可实现多节点间的协同计算和数据隐私保护3、共享安全区块链通过多重加密保障数据不被泄露，并且能够实现在不访问原始数据的情况下实现数据有选择性的共享，保证数据安全

4、权益保护区块链提供数据追溯路径，实现数据真实性验证，同时能够避免数据泄露，从而有效保障数据流转各方的合法权益5、构建互信 6、提升效率5、构建互信6、提升效率智能合约使得数据流转重心转至合约本身，约定一旦达成不能更改，加强交易双方的信任，为数据提供安全可信的交易环境，鼓励数据供需双方交易

区块链技术助力数据确权从而保障交易双方权益，为数据交易提供安全保护，构建互信的数据流转环境，从而提高数据流转效率图3-4区块链共性平台的应用价值34数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书交易实践：数据交易流通解决方案（四）数据信托服务数据信托服务是指借鉴金融机构的运营模式，面向机构用户和个人用户提供数据的托管与寄存服务，并利用平台对寄存托管的数据进行整合和加工，形成具有商业价值的数据服务产品，通过数据产品的售卖与交易实现数据的价值转移，同时实现对数据寄存和托管者的收益分配。在数据信托服务的新模式下，数据资产能够采用信托模式进行管理和运营，既可以对数据进行集中有效管理，保障数据安全，又能实现数据的有序流通与增值，带来数据收益。类型一：对自有数据分析； 购买数据服务支付对价

监管机构

类型一：对自有数据分析；面向个人用户的线上营业厅购买数据服务 支付对价面向个人用户的线上营业厅机构用户（A）寄存凭证数据寄存

DATABANKDATABANK面向机构用户的线上营业厅数据安全与隐私保护网络面向机构用户的线上营业厅

个人用户寄存凭证数据寄存类型一：委托数据存储；类型二：支持数据衍生；

购买数据服务机构用户（B）

类型一：委托数据存储；类型二：支持数据衍生；图3-5数据信托服务的业务逻辑3504基于数据交易的数字生态体系建设数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书基于数据交易的数字生态体系建设数字生态是激活数据要素市场、促进数据交易持续繁荣的源头活水。数据要素流通目的是释放价值，有序利用数据资源，而形成生态则能够更好应用数据资源，让更多市场主体参与进来，对数据交易各环节进行填充，丰富活跃数据交易。《数据二十条》提出要安全有序流通和交易需要，培育一批数据商和第三方专业服务机构”。基于数据交易的数字生态搭建将全面提升数据流通和交易全流程服务能力，充分释放数据要素价值，通过数据要素市场专业化分工体系的建立细化落实“所商分离”原则，推动数据要素市场化配置。目前基于数据交易的数字生态体系不够健全，造成数据交易规则不够完善、数据价值有待深度挖掘、数据交易双方信任机制尚未建立等问题，因此数据交易“昙花一现“、活跃度不高成为普遍现象。例如，数据交易目前以较为粗糙的原始数据为主，这就要求数据购买者具有较强的数据建模、计算、挖掘能力，导致数据买方以大型企业为主。中小企业虽然在运用数据提升效率方面拥有巨大潜力，但由于缺乏数据开发能力难以成为数据买方，阻碍数据要素交易流通应用。因此，应构建数据要素加工分析、建模服务、登记结算、资产评估、数据经纪、合规审核、数据应用等全链生态，引导多方主体参与数据交易、合力完善数据交易标准体系，深度挖掘数据潜在价值，促进数据要素繁荣、规模化、可持续性交易。37数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（一）北方大数据交易中心1、中心介绍为贯彻落实中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出的“加快培育数据要素市场”，经征求国家相关部委组织的部际联席会议同意，北方大数据交易中心（以下简称“交易中心”）于2021年10月经天津市人民政府批复同意在中新天津生态城设立，成为十九大后国内首个国家部委支持设立的数据交易机构。交易中心按照“政府监管、国资控股、市场化运营”的模式，依托天津产业优势及智慧城市建设基础，面向全国打造天津数字经济发展新引擎、北方数据要素交易先行者、全国数据汇津集散主枢纽、国际数据跨境流通示范区。2、交易模式及发展方向北方大数据交易中心交易中心主动选择发展基于数据知识服务的3.0交易模式，同时兼容1.0的数据集/数据接口模式、2.0的隐私计算/匿名化模式，采用了标准化、高价值的数据要素市场化模式。基于数据知识服务的交易模式，是通过人工智能、知识图谱技术，将原始数据进行资产化和知识化处理，打造的数据产品可以发布到交易中心来运营，其他各行各业可以作为数据消费方来进行订阅消费，其核心优势是标准化、开放和智能化。38数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（一）北方大数据交易中心目前交易中心联合生态伙伴在产业领域、运维领域、财务/制度领域、勘察设计领域打造成型的数据产品，未来交易中心将紧跟天津市发展方向，在公共数据领域、天津1+3+4产业体系（即智能科技产业+生物医药、新能源、新材料三大新兴产业+航空航天、高端装备、汽车、石油石化四大优势产业）领域沉淀更多的数据产品。1.0模式 2.0模式 3.0模式产品形态：数据集处理方式：简单清洗、加工配置要求：大数据平台产品形态：品质的水果配置要求：简单清洗、分拣特点：周期短、风险高、价值低

产品形态：算法结果处理方式：基于数据集，定制化开发模型算法配置要求：隐私计算平台产品形态：定制化的果汁配置要求：技术人员长期服务特点：定制化服务满足个性化需求

产品形态：知识数据处理方式：基于数据集+算法，开发成机器可识别的知识网络配置要求：知识加工平台产品形态：批量生产的饮料配置要求：行业经验+技术服务特点：能力强图4-1北方大数据交易中心数据交易3.0模式未来北方大数据交易中心将依托天津“1+3+4“产业优势及智慧城市建设基础，服务全国”的定位，瞄准“国家级数据交易所”建设目标，未来发展方向主要包括：一是使原本不能流通的数据流通起来。采用“可用不可见”“模型、核验等”技术手段，通过体制机制和法律体系建设的推动，在保障数据安全、合规监管的前提39数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（一）北方大数据交易中心下，促进数据要素流通，赋能实体经济产业高质量发展。二是要保障已经流通数据的合规性。积极举办数据要素合规流通论坛活动，面向全社会企业提供数据要素合规培训服务，通过建立数据资产登记制度和数据要素流通收益分配制度，引导数据商企业入场交易。3、创新数据交易系统北方大数据交易中心的系统建设在国家信息中心顶层设计的基础上，提出了1+3+5的平台架构，分别为“一个门户、三大业务系统、五大能力支撑平台”。“一个门户”即官方网站和公众号，是北数的对外展示窗口；“三大业务系统”，包括交易运营系统、监督管理系统和公共技术平台；“五大能力支撑平台”，包括通用能力平台、大数据平台、隐私计算平台、知识加工平台和区块链平台。图4-2北方大数据交易中心“1+3+5”总体系统架构40数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（一）北方大数据交易中心整个系统建设有两大核心亮点：第一，重点突出数据交易3.0模式，聚焦以认知服务为核心的知识数据产品加工、交易。认知服务的核心是认知智能，基于数据可用不可见实现智能的可搜、可问，为各行各业提供类似ChatGPT的领域大模型服务。知识数据是认知服务的基础和前提，是认知服务的“养料”，通过各行业知识数据的不断扩展和关联，可以让认知服务变得更加“聪明”。第二，系统采用“中央共享厨房”的理念，通过公共技术服务平台和能力支撑平台，为数据加工企业提供一套从数据加工到产品封装的一站式加工车间。一方面，整个体系基于可用不可见的原则，加工企业可以随时在中央共享厨房对各类数据进行加工或者再加工，数据持有权、数据加工使用权、数据产品经营权在整个加工环节实行上链并监管，数据产品的相关收益在整个数据交易链中自动分配。另一方面，通过中央共享厨房，数据加工企业在数据产品的开发环节，至少节约50%以上的时间成本和技术投入成本，不仅降低了数据加工企业参与数据交易的门槛，同时提高了数据产品交付的效率。4、数商生态北方大数据交易中心坚持“所商分离”原则积极拓展数商生态，致力于成为与合作伙伴共赢的“平台+生态”服务型企业，其41数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（一）北方大数据交易中心数商生态涵盖基础设施提供商、数据资源提供商、数据加工服务商、数据分析技术服务商、数据治理服务商、数据咨询服务商、数据安全服务商、数据人才培训服务商、数据产品供应商（数据要素型企业）、数据合规评估服务商、数据质量评估商、数据资产评估服务商、数据经纪服务商、数据交付服务商、数据交易仲裁服务商等，初步建立起数据交易全流程服务体系。（二）数据算法人才培养涵养数字人才生态，聚焦于数据算法领域加强人才培养，将学校教育与职业教育相结合，为数据交易产业发展提供创新动力，形成产业与人才双向赋能格局。一方面加强高校人才培养，面向数据算法领域的市场需求和产业需求，培养多学科交叉融合的创新型应用人才；强化校企联合孵化人才，持续推进产教融合，培养数据算法人才的创新实践能力促进教育链、人才链与产业链的有机衔接。另一方面需加强职业教育，在园区内成立大数据、人工智能等科研创新平台与专技人才深造基地，为数据算法人才提供职业培训，鼓励人才深造，培养出符合数据科学行业更新迭代步伐的创新人才。42数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书04基于数据交易的数字生态体系建设（三）数据开发者培养计划2022年11月17日在中国互联