8月19日國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，這意味著我國大數據發展迎來頂層設計，將有助于培育經濟發展引擎。

在商業界，大數據已經開始成為很多企業的生意，貴陽大數據交易所等交易平臺也紛紛成立，以搶占各區域、細分領域市場先機。但是目前，有意愿交易大數據的企業和機構還不多。大數據交易的安全性、定價的合理性、客戶信息的保密性，都在一定程度上影響著大數據業務的規模和發展空間。

今年5月，成立僅一個月的貴陽大數據交易所推出的《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將超過這個市場去年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。

面對如此龐大的市場潛力，大數據交易平臺應運而生，試圖占得市場先機。前景固然美好，不過，接受《每日經濟新聞》記者采訪的諸多數據商卻仍持觀望態度。貴陽大數據交易所官網也未透露目前旗下會員有多少，尤其是VIP會員的數量。

大數據全國擴張地圖

根據《2015年中國大數據交易白皮書》透露的數據，2014年中國大數據市場規模達到767億元，同比增長27.83%。預計到2020年，中國大數據產業市場規模將達到8228.81億元。

如此龐大的市場潛力，使得大數據交易平臺成為一項必需的基礎設施。今年4月14日，貴陽大數據交易所正式掛牌成立，注冊資本5000萬元，涉及貴州陽光產權交易所、中天城投、亞信數據、九次方大數據等6大股東。

近日，貴陽大數據交易所一位相關工作人員向《每日經濟新聞》記者介紹說，“我們這里可以交易30種大數據，類似‘網上商城’，實行會員制。”

為了一探究竟，記者登錄貴陽大數據交易所官網。在交易所業務一欄，詳細列舉了包括金融、政府、醫療、能源、交通、社交、物流、征信、房產等30種數據交易類型。

成立至今，貴陽大數據交易所在官網上沒有披露過具體交易清單。不過，該交易所執行總裁王叁壽曾透露，交易所揭牌近一個月的時間內，已經達成了11筆交易，產生了幾十萬元的交易額。

除了貴陽大數據交易所，不少地方也在醞釀發展大數據交易系統。較為典型的是，早在2011年5月，北京軟件與信息服務交易所由工信部、北京經信委和海淀區投資推動成立，旗下運作的“北京大數據交易服務平臺”于2014年底上線。

一位不愿具名的業內資深人士透露，除了貴陽大數據交易所之外，目前全國已有10多個城市建立大數據交易中心。

數據商多“觀望”

貴陽大數據交易所上述工作人員告訴《每日經濟新聞》記者，他們并不提供大數據，而是扮演在大數據交易過程中的一個交易平臺的角色。也就是說，必需有人在交易所掛牌叫賣大數據，才能構成大數據交易。

“我們的會員要求全部是企業法人會員，個人不行，通過多種優惠吸引有大數據資源的供應商參與進來，共享數據資源。”上述貴陽大數據交易所工作人員說。

前述不愿具名的業內資深人士還透露，目前包括三大電信運營商、各地政府以及將近200多家企業，都在為相關的大數據交易中心提供數據。

成立于5年前的九次方大數據是國內較大的企業大數據服務平臺，數據涵蓋了1360萬家企業。同時，其又是貴陽大數據交易所主要股東之一，一旦嫁接起來，與其他數據商形成交易互通，將形成更為龐大的大數據庫。

上述貴陽大數據交易所工作人員介紹說，“普通會員要求年費10萬元，我們從中間收取交易傭金，傭金比例為交易費用的四成，比如某個大數據交易價為100萬，我們收取40萬元傭金。”

前景如此美好，接受《每日經濟新聞》記者采訪的諸多數據商仍持觀望態度。貴陽大數據交易所官網也未透露目前旗下會員有多少，尤其是VIP會員的數量。

銳理數據總部品牌營銷中心總經理郭潔表示，“我們本身就是一個第三方大數據平臺，主要客戶就是地產業內人士，尤其是開發商，具有很強的專業性。”

數據“質量”驅動需求

大數據能為企業帶來什么解決方案？什么樣的數據才是企業需要的？

碧桂園集團云貴區域投資拓展部相關負責人周靈梓對《每日經濟新聞》記者說，“從去年到現在，我一共拿了8個地塊，（這個過程中）對準確、真實和全面地獲取拿地信息有著深刻的感受和強烈的需求。如果拿錯地，后續的負面影響很大。”

在周靈梓看來，通過大數據交易的電腦程序分析，得到大家共同認可的數據很重要，以前地產機構的很多數據來源不同，結論差異較大，勢必困擾房企的投資決策。

金科股份品牌總監夏紹飛對此也深有感觸，“我們一直跟中國指數研究院、克而瑞等機構長期合作，一年要支付咨詢費幾十萬元。光拿到數據沒用，關鍵是數據本身的質量，尤其是機構的分析。”

東原地產集團戰略投資部相關負責人周大佐打比方說，房企拿地就是一個“算賬”的過程，真正拿地時只有幾個數據，但決策前往往需要成千上萬的數據支撐。他認為，大數據交易的關鍵是數據要有用。

“我覺得現在一些第三方機構就很厲害。為了確定一塊地周邊的客源結構，他們專門派人站在街上‘數車’，比如價值30萬以上的車輛有多少。”周大佐說，他們暫時還沒看到交易所有這么強大。

貴陽大數據交易所相關人士解釋說，“我們也不會簡單地充當數據搬運工的角色，交易所將積極發揮數據質量認證、數據格式標準化、數據金融工具的作用。”

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價格難題

定價暫難市場化 大數據平臺交易欠活躍

◎每經記者 杜冉樂

大數據時代，如果你是某家實力房企的營銷操盤手，想盡快知道某個片區的有效消費客群情況，通過貴陽大數據交易所這個平臺購買數據。但如果數據出錯造成推盤失敗，這怎么辦？

一位不愿具名的業內資深人士指出，目前，大數據的價值由買賣雙方根據自己所認定的價值進行評估，決定數據的價格?！睹咳战洕侣劇酚浾咦⒁獾?，上述交易的困惑實際上就在于交易雙方信息的不對稱性，更具體一點就是買方需求與賣方供給之間存在大數據交易信息的“錯位”。

交易“定價”之惑

在北京大數據交易服務平臺上，點開“數據交易”一欄，針對數據類型一項，共分為原始數據、加工后數據、其他和行業報告，95%以上的數據為行業報告，一共13個頁面，掛牌價僅為100元。

唯有“企業大數據精準分析服務”一項屬于原始數據，掛牌價30萬元，而“輿情監控分析”一項，數據類型不明確，掛牌價為50萬元，這些數據幾乎都出自九次方大數據終端。

在貴陽大數據交易所，針對產品定價，專門劃分了數據的6個維度，包括數據實時性、數據樣本覆蓋面、數據完整性、數據品種、時間跨度與數據深度，推行實時交易。

貴陽大數據交易所表示，不同品種的大數據價格機制是不一樣的，實時價格主要取決于數據的樣本量和單一樣本的數據指標項價值，而后通過交易系統自動定價，價格實時浮動?！睹咳战洕侣劇酚浾咴敿毑樵儼l現，北京大數據交易服務平臺的數據交易掛牌期最早是去年12月，最新的是今年6月初，至今無一項數據成交。貴陽大數據交易所雖已成立三個多月，其官網至今未掛出新的交易信息。

為何這些平臺大數據交易不活躍？有資深業內人士對記者說，一些交易平臺上能看到的可交易數據，實際上是沒人購買的數據。在該人士看來，這些大數據交易平臺或許只是先把概念設計好，占個坑，應算是先行先試，但數據量極為有限，不足以支撐市場化交易，定價機制也做不出來，尤其是數據邊界、數據源、數據用途和應用都不是很明確。“首先要確認數據交易的邊界，哪些數據是可交易的，然后根據需求來定價。數據對象的麻煩在于數據在不同‘場景’下價值是不一樣的，比如小麥、大豆的數據，用在農業規劃和期貨上是不一樣的。”該業內人士說。

交易存信息不對稱風險

按照貴陽大數據交易所的設計，大數據交易最終要在買賣雙方之間達成共識。如果買方急需的數據信息并非賣方所提供的信息，如何解決？發生糾紛之后，交易所將如何處理？發生這種情況的根源又是什么？

一位不愿具名的業內人士說，這種情況下，交易風險又會反饋到交易所的大數據定價機制。

關鍵問題是，目前大數據交易所在定價機制上仍然難以做到市場化。那么，到底如何看待上述可能會發生的潛在問題？

貴陽大數據交易所前述工作人員解釋說，如果數據買方對購買的數據信息與其描述的內容不符，他們可以向交易所投訴，由交易所及時處理。此外，他們對數據提供商有相關的資格審查，比如企業資質夠不夠，審核相關數據信息是不是涉及隱私等。

基于此，大數據交易所需要投入多大的人力、設備等成本？上述業內人士說，“這個是非常難的事情，你要看貴陽或北京集聚了多少人才去搞這個事情。”

在該人士看來，現在有一個基礎技術有待突破，即數據標簽、數據水印，也就是說，從這個交易所里出來的數據必須打上數據水印，這涉及到信息安全技術，目前只有國家信息中心有這個能力解決。

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記者觀察

大數據時代的隱私：邊界正變得曖昧不清

◎每經實習記者 吳若凡

人們重視隱私的保護，但同時也相信未來是一個由數據推動的時代。不過，大數據使用的普及必然會涉及到侵犯隱私的問題，這聽起來的確是相互矛盾的事情。

不可否認，大數據是座金礦，通過數據挖掘，人類所表現出的數據整合與控制力量遠超以往。但大數據又是把雙刃劍，國家和企業因大數據獲益的同時，個人隱私保護的話題卻變得曖昧不清，也使業內外對隱私保護的爭論延綿不絕。

大數據打破寧靜

說到個人隱私，有這樣一個段子：一個客戶打電話訂購比薩，客服人員馬上報出了他的電話和家庭住址，推薦了他喜歡的口味，報出他最近去圖書館借過什么書，信用卡已經被刷爆，了解他房貸還款金額，知道他丈母娘剛動過心臟搭橋手術，甚至還準確定位出他正在離比薩店20分鐘路程的地方騎著一輛摩托車……

分散在各個系統中的海量數據乍一看價值不大，但如果把它們深入整合、挖掘，就能知道一名消費者的性格、愛好以及消費習慣等信息，這些信息對商家非常有價值。但對消費者來說，你的寧靜生活卻從此被打破。

數據如果是在相同業務范圍內使用，沒有必要去界定隱私；但業內人士也承認，在大數據交易過程中，用戶的隱私存在泄露風險。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，數據被用于他途，用戶隱私泄露的可能性就會加大。

直接過濾掉個人信息，是否就能防止信息泄露？有業內人士認為，大數據在涉及交換、分析、挖掘時，個人信息是無法直接過濾的。

此外，不同商家的所謂信息共享也會讓你的隱私信息有被整合、挖掘的“危險”。這些個人隱私數據散落在中介、銀行、保險、航空公司等機構間，危險性可能不大，但如果被共享之后，又被系統整合、相互印證的話，消費者的個人基本信息，甚至性格、愛好以及生活軌跡等信息將被他人一覽無余，很多普通人在他們面前將變成“透明人”。

隱私保護應跟上步伐

大數據系統與傳統數據系統不同，區別在于，前者包含了很多外源性數據，這些數據本身存在價值。比如你在淘寶購物創造了一個數據，這個數據對于淘寶而言就是外源性的。當無數外源性的數據整合并被分析之后，便構成了大數據系統。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，從而產生極大價值。因此，傳統數據時代的“隱私”與大數據語境下的“隱私”，無論是內涵還是外延，均有極大不同。

一般而言，人們對于隱私的定義是：一種與公共利益、群體利益無關，當事人不愿他人知道或他人不便知道的個人信息。其本身并不涉及公共、群體利益。業界有一種聲音認為，隨著大數據時代的深入，這個社會對隱私的定義一定會逐漸改變，考慮到技術的發展，眼下認為是隱私的信息，或許幾年后就不再敏感。

在監管層面，由于現階段《民法通則》沒有完整的關于“隱私”的概念，國家也無明文規定來規范大數據交易市場，諸如云計算和大數據應用都或多或少在灰色地帶游走。

上海杜躍平律師事務所律師杜躍平向《每日經濟新聞》記者表示，可以從源頭上抓起，即默認禁止狀態，未列舉的內容默認為不被允許。

美國目前仍在使用的是1970年就通過的《公平信用報告法》(TheFairCreditReportingAct)，旨在對大型主機侵犯人們的隱私進行防護。該法案允許信用咨詢公司收集個人財務信息，但收集所得信息只能用在三個方面：信用、保險以及就業。

很顯然，美國的法律在大數據時代滯后了。我國關于個人隱私的保護，也未跟上大數據技術的發展步伐。

杜躍平指出，許多網站和電子商務平臺對用戶進行行為習慣分析，然后推送相關商品信息，這本身已涉嫌侵犯用戶隱私。解決辦法是，網站必須盡告知義務，“網站在采集信息前應告知和征詢消費者，消費有權授權或不授權。”即使在授權之后，電商平臺也不能將消費者行為信息用于商業用途。