01 大数据买卖的变局与等待

2023年，大数据合规买卖的热烈好像还在继续。

最近，北方大数据买卖中心在天津揭牌树立，测验经过一种“新的常识数据产品”在笔直范畴进行变现；而贵阳大数据买卖所则与南方电网及相关技能方协作，期望经过电力数据与工业数据交融，为金融机构供应决议计划辅佐等支撑；广州数据买卖所则上线了集成式算力资源同享渠道，面向16个要点职业密布发布近40款数据产品。

从这波操作中不难发现，从前在各细分范畴中建树不多的数据买卖所（中心），在继续找寻打破。

其实在2021年左右，国内数据买卖所就如漫山遍野般呈现。发生这一现象的首要原因，与近几年密布发布的方针有关。

2020年4月，中央文件《中共中央国务院关于构建愈加完善的要素商场化装备体系机制的定见》正式将“数据”划归为第五大生产要素；2022年12月，“数据二十条”进一步清晰了国家将树立合规高效、场表里结合的数据要素流转和买卖准则；本年3月，国家数据局的组成，则将首要职责设定为担任和谐推进数据根底准则建造等。

而本年还有一个更大的不同，就是跟着AI大模型爆火，“数据”的热度正不断攀升。

《我国人工智能大模型地图研讨陈述》核算显现，现在国内现已发布了79个参数规划在10亿以上的大模型。并且有研讨团队以为，在AI三要素（算法、算力、数据）中，数据是直接影响大模型在笔直职业落地作用的要害。

北京、深圳也已连续发布AI相关支撑方针。

5月30日，北京市提出将“加强公共数据敞开同享”、“推进公共数据与商场化数据渠道对接”等作为首要任务之一；5月31日，深圳市着重将“培养高质量数据要素商场”、“研讨出台数据要素商场培养方针措施，进一步做大深圳数据买卖所买卖规划”。

据36氪不完全核算，从2020年4月至今全国各地新树立的大数据买卖所（中心）已有20余家。它们纷繁将要点投向处理此前数据买卖进程中数据安全难保证、场内买卖难继续、促成形式附加值太低一级窘境。

但曩昔几年的实践标明，从根本上破除数据买卖中的一系列难题并非易事。

02 大数据买卖所的团体焦虑

对数据买卖所而言，探究出成功的商场化阅历是一直以来的方针。

2015年4月，贵阳大数据买卖所作为*家买卖所，曾被寄予厚望。彼时，在贵阳市政府的支撑下，贵阳大数据买卖所确认了“布局全国30家买卖中心”的战略，并以“聚集1万家大数据买卖会员、每年数据清洗买卖量1万PB、大数据买卖年总额3万亿、环绕买卖所渠道的创业公司超越1万家”作为中长时刻方针。

贵阳大数据买卖所高管乃至想象，“如果有一天，数据的买卖体量非常大了，或许会跟证券、期货等相媲美。”

而事实上，贵阳大数据买卖所的实践买卖额与从前定下的方针相差了2000多倍。

本年5月27日的一组最新数据显现：贵阳大数据买卖所累计集聚“数据商”“数据中介”等商场主体589家，上架买卖产品1017个，累计完结买卖776笔，累计买卖额达13.87亿元。

或许，贵阳大数据买卖所的阅历现已阐明抱负与实践之间的距离，那是用八年时刻都较难弥合的。

*，贵阳买卖所也曾探究过买卖佣钱制，但很快便遇到买卖规则问题。

因为场内数据买卖在2015年仍是一个新鲜事物。它所具有的“新鲜、低频”特色，再叠加其时数据确权难、定价难，商场买卖主体互信难、进场难、监管难等一系列痛点，导致买卖所很难从买卖佣钱（按单次买卖金额收取佣钱）的形式中取得赢利。

所以，贵阳大数据买卖地点2016年切换成了“增值式买卖服务形式”，即买卖渠道跳出中间人身份，部分承当数据清洗、数据标识、数据发掘、数据交融处理等数据服务商的功用和人物。但在一些观念看来，这一定位与很多数据科技公司的功用重合，导致买卖所一直没有独特性。

其次是数据质量和数据产品形状问题。前期不少数据产品的数据来历杂乱，有政府揭露数据，有企业内部数据，也有网络爬虫数据等。这些数据质量良莠不齐，导致相应的数据产品质量不高且难以标准化。

数据产品的形状在多年内也发展不大。即使当时已是2023年，但市面上的主流产品仍然以数据集、数据包以及数据陈述为主，辅以数据服务和数据东西，产品形状相对简略、溢价空间较低。

比方贵阳大数据买卖所的数据产品，就包括数据集、离线数据包、数据服务等，在此根底上又叠加了算力和算法模型的相关产品；深圳数据买卖所的数据产品则有API数据、加密数据、数据集、数据剖析陈述、数据应用程序等，在此根底上又增加了数据服务和数据东西两大类；上海数据买卖所的产品也以数据集、数据服务两大类为主。

此外，数据安全问题仍然严峻。

最新的《2023年Q1数据财物走漏剖析陈述》显现，“Q1发生近1000起数据走漏事情，触及1204家企、38个职业，黑产的数据买卖首要会集在愈加荫蔽和便当的匿名交际渠道。”而未来，各地的数据买卖所能否在安全问题上把好关，仍是个长时刻应战。

03 新形式，仍在路上

要处理上述难题，现在各家的探究还处于起步阶段。

2022年，深圳买卖所经过引进隐私核算技能，敞开探究数据要素的安全流转。深圳数据买卖有限公司副总经理王腾曾泄漏，要“运用隐私核算、区块链等要害技能，将有用约束敏感数据被无限仿制，避免数据走漏和乱用，增强数据的同享志愿”。

上海数据买卖所则把视界投向世界商场，并于近来发布数据出境安全评价事例，经过在世界板中安排全球的合规数据产品流转买卖，为世界企业的“引进来”和国内企业的“走出去”服务。

而北方大数据买卖中心，则表明自己企图带动笔直范畴中买卖三方（供应方、需求方、渠道方）共建同享生态的方法，将数据转化为财物并让数据产品天然留存到北数的渠道进行买卖。

在近期的一次沟通中，北方大数据买卖中心（天津）有限公司总经理李基亮向36氪介绍，这个形式能够将北方大数据买卖中心理解为生态中的“中间人”人物，它既能够了解数据需求方的实践需求，并供应相关咨询服务，还能带着详细需求协助客户进行“数据寻源”，确定生态中真实有才能供应相关数据价值的“卖方”，接下来买卖中心会经过隐私核算与大模型技能的加持，生成“常识数据产品”，并让常识数据产品的买卖动作天然停留在该渠道上进行。

整个进程，将终究构成一条“数据财物化-数据常识化-常识服务化-数据货币化-事务智能化”的完整数实交融买卖链。

从中不难看出，北方大数据买卖中心在衔接供需双方中，正企图脱节简略的“促成者”人物，经过引进数据买卖前期的免费咨询服务、数据买卖中期的数据寻源服务以及数据买卖中后期的数据常识产品“加工”服务，向供需双方着重：“买方和卖方都离不开我”的理念。

在李基亮的想象中，一旦买家脱离“北数”或许并不能真实了解自己的需求，以及就算知道需求也未必能精准寻找到有优质数据的卖家；一旦卖家脱离“北数”则有或许没有办法将自己的数据“产品化”，更无法保证自己的一份数据能够经过生成不同客户需求的产品，继续发生收益。

这样看来，北方大数据买卖中心的“商场化”思路已开始构成，但就现在职业情况，落地或许也是场长时刻攻坚战。

其间，“笔直范畴生态圈”能否成功建立是决议胜败的要害。详细而言，笔直范畴生态圈中的数据质量、数据产品授权、数据产品作用等细节均是重要影响要素。

而在数据质量方面，笔直范畴生态圈中数据大户非头部企业莫属，现阶段虽然有“数据入表”的方针鼓动，但大部分头部企业的数据管理工程还在进步的路上。

在数据产品的授权方面，龙头企业是否赞同由“北数”进行产品化晋级，不只检测着“北数”的资源拓宽与协作才能，更对北数的安全技能、产品附加值等方面提出更高要求。

在数据产品的作用方面，因为北数刚刚树立，详细的常识化产品作用怎么仍有待时刻验证。

04 结束

一批又一批数据买卖所的商场化探究，正呈现出事务逐渐“做重”的趋势。比方，参加方好像都在探究使用技能处理数据买卖的安全性问题；再加上经过对大数据的“再加工”，如构成数据陈述、常识数据产品等，进步数据产品的附加值；经过引进更丰厚的职业生态人物，拓宽数据的价值空间。

但数据管理动力缺乏、买卖中心附加值验证难度高、数据产品作用不确认等问题，仍需求时刻给出答案。