大家好，今天给各位分享数据交易平台模式研究的一些知识，其中也会对大数据时代的电子商务模式发展分析进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 数据交易合规研究者齐爱民:鼓励金融教育等探索行业交易规则
2. 数据交易所是干嘛的
3. 大数据时代的电子商务模式发展分析

一、数据交易合规研究者齐爱民:鼓励金融教育等探索行业交易规则

1、数据交易所的核心竞争力，在于效率、合规与安全，需要系统研究数据交易方式与交易场景，推动数据产品标准化，创新探索新型交易模式。我国大数据交易产业仍然处于初级探索阶段，虽然得到国家和地方政府的支持，但大数据交易发展存在诸多障碍。

2、那么，国内数据交易市场现状如何？数据交易存在哪些问题？数据交易需要什么样的发展路径？齐爱民曾经带领团队到杭州、贵阳、武汉等多地数据交易场所调研，是重庆大学法学院二级教授、重庆大学国家网络空间安全与大数据法治战略研究院院长，就上述问题接受南都专访。

3、以政府主导大数据交易平台模式为主

4、南都：齐教授曾经带领团队到多地数据交易场所调研，据您观察目前国内数据交易市场发展现状如何？主要包括哪些类型？

5、齐爱民：目前，各地积极响应国家关于数据要素市场培育的发展规划。2021年期间，北京国际大数据交易所、上海数据交易所相继成立，中新天津生态城获批设立北方大数据交易中心。就整体而言，我国在数据确权、数据定价、交易模式、制度建设等方面尚处于探索阶段。

6、在交易类型上，我国以政府主导的大数据交易平台模式为主，还包括互联网企业生态体系内的数据交易和第三方数据公司推动的数据交易。对于大数据交易平台中的数据交易，目前交易主体以央企、国企以及研究机构为主，商业机构因合规风险等考量尚未大范围参与到大数据交易平台之中。在交易内容上，各交易平台有所不同，有的交易平台提供API数据服务，有的交易平台提供经过加工后的数据产品，还有的交易平台提供原始的数据集。

7、南都：调研主要发现数据交易存在哪些问题？经过几年发展是否得到改进？对此有什么建议？

8、齐爱民：我们2016年前后对北京、上海、杭州、贵阳、武汉等地的大数据交易平台进行调研，发现7个问题包括：各类数据主体缺乏共享理念；数据交易平台定位不明；数据交易缺乏统一标准；数据法律属性与归属存争议；交易规则理论亟待创新；缺乏跨学科人才和培养基地建设不足；政府数据分类不明，存在交易风险。

9、经过这几年发展，我国在数据要素市场顶层规划以及人工智能、区块链等技术发展上有了较大进步，但数据流通的基础法律制度构建问题仍未得到很好解决，贵阳大数据交易所几乎陷入业务停滞状态，国内同类大数据交易所也尚未形成较为成熟的商业模式。我认为，应当吸取前几年大数据交易平台实践探索的经验和教训，一方面鼓励各地开展大数据交易试点工程和规则制定，另一方面也应当从法律层面解决数据的权属、数据价值评估、数据交易的边界等基础性问题。

10、南都：目前市场上数据交易平台主要包括政府类数据交易场所、数据服务商等，各有什么优势？随着数据应用更精细化，您认为哪些数据更符合市场需求？

11、齐爱民：目前国内知名的大数据交易平台，如北京国际大数据交易所、上海数据交易所、贵阳大数据交易所主要是由政府支持建设，这类数据交易场所具有较高的可信度，能够在地方政府的推动下扩大参与主体的范围，激发数据交易主体的积极性和交易市场的活力，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，在数据来源、运营规范化等方面有较大优势。

12、数据服务商以服务客户的特定数据分析需求为目标，通过将合法收集到的数据经过加工处理后提供给客户来盈利，其服务方式更加灵活和多样化，如帮助客户进行消费者身份验证和欺诈检测，为客户提供营销效果分析等。我认为，一些数字化程度较高的领域，如金融、医疗、教育、交通等领域的数据对人们的生产和生活具有较大影响，也更符合数据交易市场需求。

13、南都：高质量数据主要集中在政府部门、头部互联网平台及金融机构等主体手里，我们需要如何培育多样化数据供需市场及交易场景？

14、齐爱民：我认为需要确立一些基本的法律制度，如数据的法律性质，数据交易的边界等，一方面让高质量数据的控制者敢于并积极释放数据，另一方面也让数据需求方放心使用数据。数据交易市场培育是一个系统性工程，我们不应过分仰赖大数据交易平台这一当前的主流模式，还应鼓励金融、教育等数字化程度较高的领域开展行业内的数据交易规则探索，从而形成多样化的数据交易市场。

15、南都：我国《网络安全法》、《数据安全法》以及《个人信息保护法》被作为网络空间治理和数据保护的三驾马车，目前数据交易仍然面临哪些新难题？需要如何完善交易模式与法律制度的构建？

16、齐爱民：我国近些年在网络空间立法方面取得了较大成效，《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的出台为数据交易确立一些基础边界，但数据交易仍面临权属不明、定价模式不成熟等问题，阻碍了数据的自由流通和开发利用。我国《民法典》第127条肯定数据的合法性，为数据交易的专门立法提供了民事基本法支撑。

17、我认为，首先要在民法层面确立数据的法律性质。其次，通过部门规章等方式建立数据资产评估制度，推动形成多元化的数据定价模式。最后，对大数据交易平台等数据服务提供者设立准入门槛和备案登记制度，采取政府和平台协同监管模式，加强对平台内交易主体和交易活动的合规审查，尤其是个人信息保护、数据安全和国家数据主权的风险评估和防范。

18、南都：数据权属是数据立法绕不开的问题，深圳出台国内首部综合性数据立法，提出数据权益概念，《上海市数据条例》提出授权运营等，2022年1月25日天津发布数据交易管理暂行办法等。目前，对于数据确权、数据交易在立法层面有哪些经验？地方数据立法应往何处？

19、齐爱民：数据确权是一个非常复杂的问题，数据不同于传统的有形商品，具有非竞争性，直接采取确权的方式可能并不利于数据的流通。目前，我国法律层面尚未确立数据的权利归属，但对数据交易活动的开展以及边界作出了一些原则性规定。例如，《网络安全法》第42条允许将匿名化后的个人信息提供给他人，为数据交易活动提供了法律依据。《数据安全法》第33条规定数据交易中介服务提供者应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。《民法典》《刑法》《个人信息保护法》确立了禁止非法买卖个人信息的法律底线。

20、在促进数据交易方面，深圳、上海、天津等地进行地方立法探索，其内容更多是鼓励市场主体在现有法律框架下开展数据交易创新实践。我认为，对于一个刚刚建立还尚未成熟的市场，应当给予市场主体更多自由探索空间。在各地相继建设大数据交易平台的情况下，应当允许地方政府根据本地的数据交易实践制定具体的交易规则，如《天津市数据交易管理暂行办法》等，在规则的适用过程中不断完善数据交易制度，待相关经验成熟后再上升为国家立法。

21、出品：南都大数据研究院数字政府研究中心

22、策划：王海军统筹：邹莹凌慧珊研究员：袁炯贤设计：刘寅杉

二、数据交易所是干嘛的

1、数据交易所形成了一个数商的体系，这个体系里有数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域，只有把体系建起来，合规的阳光的交易跑起来，大家才会来。它还提供了一整套的数据交易制度，就是针对上文里说的，在这里，可以进行确权，进行数据价格发现与定价，有明确的监管和规则，给数商入场，给交易方建立互信。它还搭了一个全数字化的数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯。它能提供数据产品登记凭证，通过登记凭证和交易凭证的发放，实现一数一码，可登记、可统计、可普查。

2、大数据交易所经营范围包括大数据资产交易、大数据金融衍生数据的设计及相关服务；大数据清洗及建模等技术开发；大数据相关的金融杠杆数据设计及服务；经大数据交易相关的监督管理机构及有关部门批准的其他业务。大数据交易所将为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等业务，建立交易双方数据的信用评估体系，增加数据交易的流量，加快数据的流转速度。数据品种包括政府、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会这十二类大数据。

3、全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所2015年4月15日正式挂牌，并完成了与深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司的首批数据交易。首批数据交易的完成，标志着全国首个大数据交易所正式投入运营。同时，在交易所平台基础上，大数据领域的相关专家、学者、企业等多方共同组建大数据交易商联盟，首期对接的企业包括阿里巴巴、苏宁易购、国美在线等100多家企业。全国首家大数据交易所的成立，将诞生一个万亿级别的交易市场，大数据产业链将开启“贵阳模式”，预计在未来3至5年，交易所日交易额将突破100亿元。

三、大数据时代的电子商务模式发展分析

大数据时代的电子商务模式发展分析

商务的复杂性和不断变化发展决定了电子商务没有一个或几个固定模式，各种各样的电子商务模式充分反映了市场变化的需要，赢利空间是判断电子商务模式好坏的基本依据。

电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动；以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O等。

广义的电子商务是指利用各种信息技术所进行的经营管理活动，即利用整个工厂技术对整个商务活动实现电子化。

狭义的电子商务是指利用因特网开展的交易活动。

电子商务的目的是高效率、高效益、低成本地进行产品生产和服务，提高企业的整体竞争能力。

电子商务模式，就是指在网络环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。研究和分析电子商务模式的分类体系，有助于挖掘新的电子商务模式，为电子商务模式创新提供途径，也有助于企业制定特定的电子商务策略和实施步骤。

电子商务在其发展的过程中，出现了各种各样的电子商务模式。电子商务模式可以从多个角度建立不同的分类框架，最简单的分类莫过于BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，这样的分类，但就各模式还可以再次细分。

1．企业与消费者之间的电子商务（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企业通过网络销售产品或服务给个人消费者。这是消费者利用因特网直接参与经济活动的形式，类同于商业电子化的零售商务。

2．企业与企业之间的电子商务（Business to Business，即B2B）。企业可以使用Internet或其他网络对每笔交易寻找最佳合作伙伴，完成从定购到结算的全部交易行为。

3．消费者与消费者之间的电子商务（Consumer to Consumer即C2C）。C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。

4．线下商务与互联网之间的电子商务（Online To Offline即O2O）。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。这种模式的关键是：在网上寻找消费者，然后将他们带到现实的商店中。

5.所谓BOB是 Business-Operator-Business的缩写，意指供应方（Business）与采购方（Business）之间通过运营者（Operator）达成产品或服务交易的一种新型电子商务模式。

四、大数据时代电子商务模式分析

电子商务的发展经历了用户数量为王、销售量为王、数据为王的三大时代，大数据时代给电子商务发展带来的机遇和挑战，未来电子商务的竞争是数据的竞争。

大数据背景下，把消费者分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用，可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务，创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外，电商也可以通过运用大数据，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。

电商运营更多地转变为数据驱动的运营，在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例，其对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息。可进行运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。

大数据背景下，“数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争，将是规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视，因而催生出许多关于数据的业务。“数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“金融”价值。数据的功能不再只是体现于“使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“价值”。

在互联网普及的时代，为解决消费者信息超载的问题，引导消费者更便捷地购买商品，导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统，就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为，为消费者提供决策建议的软件系统，如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务，或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等，或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客，如新品推荐、特价推荐等，能够为顾客提供较好的决策支持服务。

在大数据背景下，数据成为资产，所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据，但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘，因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业，从而开辟出一种新的电子商务服务模式。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求，因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁，将为产生数据服务型的电子商务新模式。

目前，淘宝等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低，能更好地挖掘分析消费者的信息数据，从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。

大数据背景下，爆发式的信息资源给电商企业带来了机遇和挑战，通过对数据的挖掘、分析运用必将带来更多的服务模式的革新，给消费者更好的服务体验。随着大数据的技术和运作的成熟，必将涌现出更多、更好的新的服务模式，从而促进电子商务的发展。

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