数据交易所到底在交易什么？

一、背景

自2014年以来，在数据要素市场建设相关政策的推动下，一批批数据交易平台、数据交易中心、数据交易所不断涌现出来。为进一步展现数据交易所的发展全貌，从地域分布、产品类型、交易方式及股东结构等多个角度总体来看，这些数据交易所在地域分布上，重合性较高；交易产品以数据API、数据集、数据报告等为主，覆盖原始数据、脱敏处理数据、模型化数据和人工智能化数据等多种数据形态，数据类型则主要集中于公共数据、行业数据等。数据交易是数据要素市场的核心，而数据资产确权登记、质量评价、价值评估是数据交易的前提。

数据是具有特殊属性的资产，数据既然要流通和交易，就要把数据进行产品化，形成不同的数据产品，这里规划为不同的数据形态，就像农作物、农产品，农商品等。那么在具体实践中，数据、数据资源、数据资产均可以通过数据产品化形成不同类型的数据产品，比如特定的数据集、数据分析报告、视频教程等，数据提供者将数据产品进行估值，数据售卖者将数据产品上架并进行定价，最终数据使用者通过购买数据产品实现数据交易的过程：

第一形态：原始数据

这一阶段的核心活动包括数据采集、数据整合、数据确权等。

第二形态：数据产品

这一阶段的核心活动包括数据加工、数据估值等活动。这一阶段最重要的问题就是数据估值，因为数据估值就要考虑数据成本、数据的稀缺性、数据的时效性、数据的质量等问题。

第三形态：交易中数据

这一阶段的核心活动包括议价、定价、数据安全。。

第四形态：增值数据

这一阶段的核心活动主要是对购买数据产品的应用，包括数据分析、趋势预测、机器学习、数据整合等。这一阶段数据价值的发挥主要是通过对企业战略和业务赋能以及数据二次加工体现。在这个过程中，数据估值成为核心焦点，常见的数据估值由成本法、市场法、价值法以及综合法。数据估值离不开数据价值，数据价值一定程度上决定了数据价格。

二、所交易相关内容

1、数据产品

数据产品主要包括用于交易的原始数据和加工处理后的数据衍生产品。包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、API 数据、加密数据等。

1.1数据

指通过应用程序接口（Application Programming Interface，API）实现调用的数据，呈现方式主要包括JSON、XML等。

1.2数据集

指有一定主题，可以标识并被计算机处理的数据集合，呈现方式主要包括Excel、CSV、音频、视频、图片等。

1.3加密数据

指应用安全计算技术进行建模分析所使用的加密数据集，可用在加密传输、联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等场景。

1.4数据分析报告

指对历史数据规律趋势进行总结分析，以文字、图表等可视化方式呈现的数据产品。

1.5数据应用程序

指以某项或多项特定工作的计算机程序作为数据载体进行交易的数据产品。

2、数据服务

提供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（包括计算、分析、可视化等）、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术驱动的服务。

2.1数据分析服务

指通过统计、机器学习、人工智能等方式，对数据进行处理分析，挖掘数据价值的服务。

2.2数据可视化服务

指应用图形化方式对于数据进行整合归纳，直观呈现数据信息的服务。

2.3数据采集和预处理服务

指原始数据采集、清洗、结构化、标签化等数据分析应用前涉及的服务。

2.4数据安全服务

指在数据处理全流程对数据安全进行保护的服务。

2.5数据咨询服务

指为企业应用大数据提供营销管理、风险控制、战略规划等解决方案的服务。

3、数据工具

提供数据采集、存储、清洗、分析、可视化、安全等提供的相关数据处理的技术工具

3.1存储和管理工具

指为数据合理存储以及数据分层、分级管理的系统工具，便于使用者能够快速使用数据并尽量降低维护成本。

3.2数据采集工具

指把数据传到需要采集的软件上、达到收录效果的工具，便于使用者能够安全合规获取数据并整合使用。

3.3数据清洗工具

指对数据进行重新审查和校验的工具，发现并纠正数据文件中可识别的错误，处理无效值和缺失值等，并保障一致性。

3.4数据分析工具

指对数据进行统计分析的工具，封装分析模型实现快捷建模、分层、融合，获得价值最大化的数据分析成果。

3.5数据可视化工具

指将结构或非结构数据转换成可视化图表的工具，使数据分析成果更加直观、清晰。

3.6数据安全工具

指采用现代密码算法、信息存储手段对数据进行全生命周期安全保障的工具,明晰数据资产状况，保障外发、共享数据安全。

三、规则标准集

国家法律法规：

数据出境安全评估办法
网络安全审查办法
新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）
工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）
个人信息出境标准合同办法
中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见
中华人民共和国个人信息保护法
中华人民共和国网络安全法
中华人民共和国数据安全法

地方政策指引 (10)

中国特色社会主义先行示范区放宽市场准入若干特别措施的意见
深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020－2025年）
深圳经济特区数字经济产业促进条例
深圳市数据产权登记管理暂行办法
深圳市数据商和数据流通交易第三方服务机构管理暂行办法
深圳经济特区数据条例
深圳市交易场所监督管理暂行办法
广东省数字经济促进条例
广东省数据要素市场化配置改革行动方案
深圳市数据交易管理暂行办法

四、合作模式：

1、战略生态合作

战略生态合作指双方围绕数据交易领域开展全方位合作，包括但不限于品牌背书、营销推广、产品孵化、资金资源、先进技术、管理经验、人才培育等全方位、多维度、宽领域的战略合作。双方共同培育数据交易市场，打造标杆业务场景产品服务，推进行业领域学术研究，共同提升企业市场及技术的核心竞争力，推动数据要素市场体系建立健全，形成区域及行业联盟。

2、数据服务商生态合作

数据服务商生态合作指聚焦数据交易流通领域，提供数据资源、数据产品、数据加工、数据治理、数据交易关键技术等服务内容，共同促进数据要素流通，积极探索不同场景下数据应用解决方案，培育数据交易市场，围绕数据交易全生命周期开展的合作。相关机构包括但不限于：数据产品提供、数据产品加工、数据业务运营、数据业务撮合、数据关键技术产品等服务机构。

3、第三方服务商生态合作

第三方服务商生态合作指聚焦数字化转型咨询、标准定制、测试评估等在数据要素流通环节提供副产业链相关的服务，共同完善数据安全保障体系，促进数据要素流通，相关机构包括但不限于：数据资产质量、数据安全能力、数据资产价值等评估服务机构；数据审计、数据合规、数据公证等法律服务机构；数据资产担保、数据资产融资、数据资产信托、数据安全保险等金融服务机构。

4、基础设施服务商生态合作

基础设施服务商生态合作指双方基于各自在数据存储资源、云计算资源、算力调度能力、中间件应用、网络等数据流通的基础软硬件资源能力，通过整合优势资源，优化数据交易服务质量，提效降本等维度，为数据交易参与方提供资源供给及保障。双方积极探索信息网络基础设施建设，共建资源共享平台，联合打造数据要素交易流通的资源底座。

五、部分类型和交易内容（以深圳数据交易所为例）

六、数据和价格（本部分内容摘自于阿里云开发者社区《谈谈数据交易中的几个重点问题）

1.数据价值和数据价格的关系

数据价值是数据估值的基础，数据价值也是数据价格的基础。然而，数据价值和数据价格是两个不一样的概念。数据价值是凝结在数据产品中的劳动，而数据价格是交易过程中的真实货币表示。在现实中，数据价值是数据价格的决定因素，但是数据价格随着数据的稀缺性、时效性、数据质量等因素会表现为波动表现形式。

2.数据价值和数据场景的关系

如果某个组织既是数据的生产者，又是数据的使用者，比如工业企业，那么数据价值就跟数据场景有很大关系，因为这种情况下一般不会通过数据交易环节，很难实现数据货币化，只能以数据赋能业务的方式体现，比如降本增效、战略决策、统计分析等。如果数据使用者和数据生产者不同，而是通过数据售卖者进行购买，那么数据价值就跟使用场景无关，数据价值通过货币化形式体现，比如购买第三方机构的数据，并不因为使用场景不同而售卖价格就不同。3.影响数据价格的因素和定价

由于数据的特殊性，因此影响数据价格的因素比较多。当然我们是假定不存在数据确权纠纷同时是在数据作为产品交易的场景下谈论。根据实际交易考虑，数据价格的决定因素主要包括：数据的价值、数据的稀缺性、数据的时间特性、数据的质量、数据的数量。那么我们在考虑数据价格的时候首先考虑的就是数据成本，但是数据成本并不能完全决订价格。下表列示了高价格数据的几种情况。