数据交易经过7年的发展还没有繁荣起来症结在哪里？

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2022-08-17 14:57

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《中智观察》第1735篇推送

作者：仓剑

编辑：益韩

编审：杨小天

头图来源：投资上海官方

这轮热潮能带出繁荣吗？

2022年7月21日，福建大数据交易所正式揭牌。这也是数据交易运营机构设立第二波热潮的最新例证。这波热潮以去年北京国际大数据交易所设立为起始，相信还有更多省市将会跟进。

此时距第一波热潮已经过去了7年。当时以全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所成立的2015年为起始，延续了1年多。

相对7年前，此次数据交易机构设立热潮的最大产业助力是人工智能技术的成熟和应用的逐步深入。

那在这样的新背景下，数据交易是否就能从此繁荣起来呢？

要判断这波热潮的持续性，关键就要看数据交易发展的障碍或者说困难是否能在这个阶段得到实质性的突破。

数据交易的阻碍在哪里？

海比研究认为数据流通体系包含四层，即技术层、商业层、法规层和应用层（具体内容可参见《推动数据流通，国家在下一盘怎样的大棋？》）。

而要繁荣数据交易，就必须打通上述四个层面，即交易市场各类主体和服务机构在四个层面都要达成共识，构建规则。最终做到，技术上能交易，商业上愿交易，法规上保交易，应用上促交易。具体来说：

1.在技术层，要有统一的数据质量认定，数据交付技术、格式等标准。

数据交易技术层的统一可以保证数据交易各方低成本的实现交付。如果技术层没有统一认识，各方就不得不在每一次交易时对标的物进行个性化处理，数据交易就成为了服务交易。

2.在商业层，要有广泛可持续的盈利模式。

从卖方角度看，对于绝大部分拥有数据的机构来讲，数据销售是一项与主业迥异的业务，很难利用原有的团队和渠道来运营，这就意味着开辟一个全新业务线，成本和风险都比较高。所以它能产生多大的价值就成为核心驱动力。而如果进行原始数据销售，那就很难维持高溢价，因此也就没有什么动力让数据拥有者为此开辟一块新业务。卖方就繁荣不起来。

从买方角度看，大部分场景下数据是非同质的，这与实物原材料或者二级市场上的证券根本不同。比如，来自甲乙两家公司不同矿场产出的煤很容易相互替代，但是来自甲乙两家公司提供的不同对象，甚至同一对象不同场景、时间的数据，很可能是无法相互替代的。证券市场上我随便买哪只股票都可能挣钱，但在数据市场上很可能只有极个别数据对我有用，其他的都是毫无价值。所以数据供应的稳定性存在非常大的挑战。因此数据的买方就不太可能将采购数据作为自己产品的关键“零部件”。买方就不容易繁荣。

3.在法规层，要有统一的责权利约定。

这是交易市场的基本要求，目前讨论比较多。虽然很重要，但实际法规是要等待实践给出方案的。前两个层面的推进，自然就会带动法规层的跟进。但反之，想要靠法规推动前两层，则事倍功半。

4.在应用层，要有应用范围规范，有应用伦理共识。

应用层既是数据的使用端，也是数据的产出端。数据持续支撑应用功能的发挥，必须是可持续的，不能因为数据赋能而损害用户。比如大数据杀熟，就会从根本上损害数据的产出和流通，使得整个数据交易链条崩塌。

了解了上述体系，我们就能以此为框架来判断数据交易的发展前景。

当前这个体系在哪个层面达成共识机制了吗？目前在各层次都有探索和进展，但全层面的共识还都没有。

所以，数据交易在现阶段还没有真正发展起来。

那么面对如此多挑战，数据交易要走向繁荣，应该如何走？

道阻且长，出路在哪里？

数据交易发展的关键条件是市场交易主体的活跃和繁荣。基于前述数据流通四层体系的分析，海比研究认为逐步提升市场主体的数据处理、加工、应用能力是实现关键条件的有效路径。因此数据交易的发展应该分三个阶段走，即：

1.服务交易阶段；2.工具交易阶段；3.数据交易阶段

实现自下而上，调动主体，逐层支撑，最终繁荣数据交易。

1.服务交易阶段

由于目前缺乏规范和标准，产品交易困难多，但服务可以满足非标准需求，交易更容易。技术层的服务主要就是数据流程服务（DPS）。通过采购服务，用户就能逐步建立基于数据的业务能力。

这个阶段，也要针对服务进行规范化、标准化，一方面可以促进数据的产品化、标准化；另一方面也可以逐步减少数据的非同质性，慢慢在一类数据或一种场景的数据中形成大量可以相互替代的产品，在商业层去调动买方采购积极性。

2.工具交易阶段

通过服务交易阶段的积累，数据应用能力在各行业领域中慢慢沉淀为服务商和用户的知识，这些知识可以推动数据应用工具和平台的持续提升。基于工具平台的能力，标准化的数据产品需求就能逐步提高。用户为了降低成本，提高数据应用价值，就会从让别人帮我干，扩展到让别人帮我构建新能力。这从市场角度看，就是从采购服务扩展到采购工具。

这个阶段，在技术层，基于服务范围扩大和知识积累，数据产品的规范和标准就更容易突破。

在商业层，一方面买方业务越来越多依赖数据，采购需求增大；另一方面，市场中深加工的数据产品增多，买方可选择性大大提高，采购意愿提高。

在法规层、应用层，随着交易实践数量和范围拓展，相关规范也能针对性的完善起来。

3.数据交易阶段

有了前两个阶段的基础，数据交易主体的数据应用能力大大增强了。

卖方，具备了管理和深加工数据的能力后，销售数据的成本和风险降低了，数据有溢价了，开辟数据业务的积极性就提高了，因此投入市场的机构和产品数量就会不断增加。

这个阶段，很多机构都会同时具备数据买卖的需求。各个层面的困难都会在需求扩大和能力提升下逐步被克服。

至此，数据交易的繁荣才会真正到来。

海比研究也正按照数据交易三阶段的判断在参与行业发展，与中关村软件园、北京国际大数据交易所，在北京软协支持下发起了《数据流程服务技术规范》团体标准编制工作，参编单位已有京东、抖音、美团、五八同城、云测数据、京北方、百分点、百融云创、天眼查、联科云创、爱数智慧、倍赛、曼孚、京数云等业内领先企业。DPS标准的制定将对数据流通体系的技术层进行深入的探索。

同时，本文的分析也来自海比研究即将推出《2022中国数据流程服务行业研究报告——数据流通机遇和企业评价》要回答的十大课题之一，即第5问题：数据流通的主要动力和障碍是什么？

围绕行业十大课题，海比研究正在深入调研业内权威机构和代表企业，也欢迎对数据流通和数据流程服务（DPS）行业课题感兴趣的，或有话说的同志们与我们联系。

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本文作者系仓剑