来看看数据交易这门生意怎样?

　　在大数据上升为国家战略的背景下，数据交易发展更是拥有了市场和政策的双重机遇。但数据交易发展的机遇与困难同在，比如对个人隐私数据泄露的恐惧、政府和企业对数据开放的态度并不总很积极等问题。我们总结出数据交易、交换和服务发展面临的五大挑战。

 

　　1. 数据商品化需要先解决标准化问题

 

　　由于数据的应用场景和价值不容易标准化，就如同挖金子的初期一样，真正赚钱的还是卖铁锹的，数据商品化还没有到真正卖金子的时候。数据与工业时代的商品有截然不同的属性，工业时代的商品是实体物品为主，基于一定成本的原料生产后，基于工厂相对标准化的大规模生产模式生产出来;而目前的数据应用水平和程度有限，数据标准化程度很低，无法按照传统的商品销售模式进行销售。同样的数据，在不同的应用场景下也体现出不同的价值。目前数据交易行业的高速发展机遇与内部壁垒的挑战并存，通过技术标准的制订，是建构行业互联互通最基础的必要条件，以此必将规范行业准则、提高产业效率、促进行业持续高速发展。因此数据商品化需要优先解决标准化的问题，否则数据商品化只是无根之木。

 

　　可喜的是相关企业已经行动起来，形成一些产业联盟，开始为数据交易制定规范标准。如2015年11月19日，中国数字化营销服务产业联盟正式发布了中国互联网行业首部程序化营销标准，为互联网营销领域的数据标准化打下了基础。

 

　　2. 缺乏经过实践检验的有效的数据交易市场机制和运营模型

 

　　企业需要盘活数据资产，打破“数据割据”“数据孤岛”的不良发展局面，建立可靠的数据交易市场机制，构建开放的数据流动生态，探索合理的数据交易运营模型势在必行。

 

　　一般来说商业公司之间的大数据交易有下列几种：一是两家或两家以上的商业公司，他们从事的服务行业不同，拥有客户的不同方面的信息，通过数据的交易可以增加一方或双方新的价值。

 

　　二是商业公司利用爬虫技术获得互联网上的社交数据，借此期望带来新的业务增长点或实行更好的客户服务。

 

　　三是商业公司对政府部门的公开信息，进行大数据级别的整合和交互，产生新的商业模式、新业务、或改进客户服务。

 

　　四是未来可能会产生的新的外部大数据整合方式，如某商业公司进行大量的对外部弱相关的数据的整合，当总量达到一定规模之后，会产生对业务具有巨大价值的信息。

 

　　虽然第三方数据交易平台在各地陆续成立，但实际上数据流通的机制尚不成熟，这种平台目前无法成为主流，尤其是有些地方政府借此进行招商引资，借概念炒作，可能会对大数据发展起到负面作用。

 

　　当前大数据交易发展急需一个和平共生的生态环境。当前为了规范交易所成员的数据交易行为，有些大数据交易平台都颁发有相关公约或规则，试图通过自律的方式推进大数据市场的发展，但仅仅靠行业自律是远远不够的。

 

　　据了解，工信部日前指导的全国信息技术标准化委员会组建大数据产业“十三五”发展规划编制小组召开专题会议，就大数据关键技术和产业链构成、大数据安全与监管政策及立法、数据开放共享与交易交换等问题做了专题讨论，规划编制组就《大数据产业“十三五”发展规划》(讨论稿)征求专家意见并进行集中讨论和修改。期望能成国家层面有一个数据交易市场机制的顶层设计出现。