《大数据交易及交易市场现状分析》5000字

第第[16]。B2B是指企业与企业之间通过专用网络进行数据信息的交换、传递，开展交易活动的商业模式。大数据分析结果模式，以贵阳大数据交易所这类数据交易中交易平台不进行基础数据交易，而是根据需求方的需求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作之后形成处理结果之后再出售。为代表。这种模式暂时规避了当前存在争议的数据隐私保护数据所有权等问题，但是存在数据潜在价值的挖掘被限制等问题。这类数据交易中交易平台不进行基础数据交易，而是根据需求方的需求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作之后形成处理结果之后再出售。数据产品交易模式，以数据堂为代表，总体上分为数据定制模式数据定制模式是指根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售。和合作模式合作模式是指与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售。。这种模式通常完全采取市场化的运营，以需方的需求为导向对数据进行更有针对性采集和处理，能够更充分地发挥数据的价值。交易实践中掌握政府和公用数据源的机构出于交易安全等考虑，通常会选择政府支持的交易所进行交易，数据源限制了这种交易模式的发展。数据定制模式是指根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售。合作模式是指与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售。交易中介模式这类交易平台本身并不存储和分析数据（仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试），而是提供一个开放的第三方数据网上商城作为交易渠道，平台按包月或者调用次数进行收费。，以中关村数海大数据交易平台（下文简称为数海）为代表。这一模式完全实行了市场化机制,但是在当前我国大数据交易市场不成熟的现状下，通过该交易平台向客户发布的大量数据的数据类型并非是市场真实需要的，数据标准化处理不符合需求端的要求等问题尚未得到解决，平台尚未完全建立一套能够促进供给端向需求端提供优质标准的数据的技术机制和商业模式。这类交易平台本身并不存储和分析数据（仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试），而是提供一个开放的第三方数据网上商城作为交易渠道，平台按包月或者调用次数进行收费。1.1.2我国大数据交易平台现状由于当前基于不同标准对数据交易平台的分类存在交叉的情况，而单一标准的划分又难以凸显其特色，故本文综合当前我国数据交易平台的成立背景、交易模式的特色，将我国当前的数据交易平台分类政府类、API类、中介类、技术类、综合类五大类别，通过对交易平台的类型、数据来源、交易数据类型等内容的梳理，为后续的研究提供实践上的切入点（表2-1）。近年来全国各地建立了二十余家政府类数据交易所数据来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书

(2020年)》，我们选取具有代表性的三个平台，即贵阳大数据交易所、数海、上海数据交易中心来进行研究，这三个平台涵盖了三种主流交易模式。API类的特点是按需分配，最终按调用量进行收费，具有交易灵活性高和数据更新及时等特点这一类是指在数据交易的过程中，数据提供方开放API(应用程序接口)，需求方可以通过计算机语言访问数据，在这种交易模式下数据提供方提供的服务并不是将数据复制后一次性提供给数据需求方，而是按照数据定价和访问的次数实现。。我们选取较有代表性的聚合数据（阿凡达数据、showAPI、HaoService和极速数据各有特色，但和聚合数据的定位、特点、数据量基本一致，故选取聚合数据为代表）、百度数据开放平台、京东万象进行研究。中介类的平台是近年来企业开始尝试的一种模式，在实践中也被称为“淘宝模式”，即采取中介交易模式中介交易模式即上文按照交易模式进行分类中的第三类。数据来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书

(2020年)》这一类是指在数据交易的过程中，数据提供方开放API(应用程序接口)，需求方可以通过计算机语言访问数据，在这种交易模式下数据提供方提供的服务并不是将数据复制后一次性提供给数据需求方，而是按照数据定价和访问的次数实现。中介交易模式即上文按照交易模式进行分类中的第三类。表2-1我国主要大数据交易平台平台名称平台类型交易模式数据来源数据服务产品类型贵阳大数据交易所政府类大数据分析结果模式政府公开数据；合作企业数据；网络公开数据API；数据包中关村数海大数据交易平台政府类（产业联盟性质的交平台）交易中介模式合作方数据API上海数据交易中心政府类大数据分析结果模式上海市政府、区政府各部门公开数据API；数据包；数据产品；数据处理工具聚合数据API类数据产品交易模式合作企业数据；互联网开放数据API；数据定制服务；解决方案;数据产品百度数据开放平台API类数据产品交易模式自有数据；互联网公开数据API京东万象API类数据产品交易模式（分布式采集系统）合作企业数据API;数据包;数据定制服务;解决方案;数据产品数粮大数据交易平台中介类数据产品交易模式合作企业数据API;数据包;数据定制服务数据宝中介类数据产品交易模式政府公开数据；合作企业数据API；解决方案发源地技术类数据产品交易模式政府公开数据互联网公开数据的挖掘（主打SaaS云采集引擎）API；数据包；数据定制服务数多多技术类数据产品交易模式网络公开数据合作企业数据（八爪鱼采集器）数据包;数据定制服务数据堂综合类数据产品交易模式政府公开数据；合作企业数据；自有数据原始数据；数据包;数据定制服务;数据产品通联数据商城综合类数据产品交易模式行业数据；自有数据API；数据产品；解决方案从数据收集来源看到实践中数据源主要来自三个方面——其一，公开数据，包括政府公开数据和互联网公开数据。其二，政府或企业的授权数据，其中政府的授权数据主要授权对象是政府类平台，如贵阳大数据交易所。其三，自有数据，这类数据主要是指企业提供的互联网服务沉淀的用户数据。数据产品类型包括API接口、数据包、数据定制服务以及解决方案四大类。从产品类型分布来看是较为丰富的，从基础的数据接口服务到数据衍生解决方案等服务都有涉及，但是每种产品具体落地目前都仍存在一定的技术困境。比如，国内的大数据交易平台大都是集成式的类型，大都涉及零售、制造、金融、房产、旅游、科技、交通、医疗、教育、地理等多个领域。但由于受到平台技术成熟度和可供参考的国家标准缺乏等现实因素的影响，这些平台尚未形成成熟的数据标准化机制，数据源企业涉及的行业多样性导致数据标准不统一、口径杂乱，尚未通过技术机制和管理措施实现跨行业的衔接。另一方面，金融大数据、工业大数据、医疗大数据等行业性数据交易平台较少，专业性平台的缺失和综合性平台技术尚不健全等问题的存在也导致我国数据交易衍生产品服务较少。数据定制服务和数据解决方案尚处于较为初级的阶段，交易平台更多的还是在提供较为初级的供需撮合和粗加工数据产品服务。但是，平台打包购买的上游数据源企业提供的数据包或者基于底层数据清洗建模分析形成的数据产品不一定符合数据需求方的实际需求。因此，总体来看数据交易平台存在供需矛盾。1.1.3我国大数据交易监管的现实必要性根据2020年第三季度的风险安全报告（RBS），，2020年1月至9月，全球共发生2,953起公共数据泄露事件，泄漏数据量为361.07亿条，比2019年同期的泄漏量（83.54亿）高出331.21％，创历史新高。总体而言，2020年全球数据泄露情况不容乐观。近年来，数据泄露不仅与黑客攻击和服务器配置不当有关，内部流出也是重要的原因之一。一方面是掌握大量底层数据的数据源企业或机构的内部流出。例如2020年4月，浙江农村商业银行因违反规定提供用户信息而被罚款。同年5月，江苏省警方破获了5万多起内部员工参与向银行出售个人财务信息的案件。此外，新冠疫情期间公共机构和企业内部人员泄露个人数据事件频发。2020年1月，7,000多名武汉市返乡人员的个人数据被泄露，其中包括公民的身份证号码，电话号码，特定的家庭住址，火车信息等敏感信息性。同年7月，山东省青岛胶州中心医院的6,000多名患者名单和详细个人信息被泄露。另一方面，大数据交易平台的数据泄露事件也逐渐