【《大数据交易及交易市场现状分析》5000字】

大数据交易及交易市场现状分析综述

1.1大数据交易的概述

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1.1大数据的概念和法律属性“大数据”的概念自2008年美国《自然》杂志正式提出至今已逾十年，但当前大数据仍未有精准、统一的定义我们可以从技术与管理两个角度来对大数据的概念进行分析和界定:技术角度主要是从企业大数据进行获取、存储和应用等全过程中对其进行了分析管理角度，主要是从大数据所蕴藏的潜在价值以及能够被发掘出的可能性出发进行分析针对大数据的特点，通常采用麦肯锡公司提出的“4鲁”特征权利是以法律对利益进行保障的方式，作为一种交易的生产要素，数据的权利是需要进行界定的但是数据权利的概念在我国立法实践和学术研究中都尚未形成通说我国学术界对是否存在数据权利存有分歧，具体包括数据权否定论和数据权肯定论错因未找蜩用源屋以梅夏英教授为代表数据权利否定论学者认为数据具有非特定性和非独立性，亦不属于无形物，故不能归入表彰民事权利的客体，同时提出数据主体的不确定、数据的外部性和垄断性等数据权利化存在的理论困境错误沫找到引用源在当前学界对于单纯的数据普遍认为不具有独立财产性质的情况下,持数据权利肯定论的学者试图构建新的理论保护数据权利，包括林华提出的直接使用邻接权保护数据的理论和以齐爱民教授提出的信息财产权保护理论错阅未找蜩用源这些理论虽然肯定了数据权利的存在，但由数据权利的复杂性和抽象难度高等困难并未提出数据权利的）隹确定义,同时其内部对于数据权利的概念、性质、主体等也存在分歧

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1.2大数据交易的内涵和特点尽管对于数据的法律属性学者观点未能统一，但是学者均不否认数据的价值1“4V”特征即容量巨大（Volume）、种类复杂（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）»性和可交易性23大量数据汇集是大数据时代的重要特点，数据价值实现的重要方式之一就是数据交易根据国家标准（GB/T37932-2019）,数据交易是指一种以货币为交易媒介的买卖数据的活动，包括大数据或者其衍生品作为数据商品的数据交易久而海量的数据的采集、流通和使用必然使大数据交易具有涉及主体众多、交易标的特殊和交易过程繁琐等特征国内目前大数据交易业务涉及的行业主要为金融、企业管理及医疗健康等,这与国内大数据企业主要业务方向基本一致，其中金融征信及企业管理数据交易近两年增长迅速5随着人工智能人脸识别相关产业的迅猛发展，2017年下半年衍生出了大量的相关数据需求随着数据交易市场的逐渐完善，中小创业者的涌入，生活服务及应用开发的数据需求增长也较为明显J

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1.3大数据交易的法律关系大数据交易法律关系是数据交易主体在交易过程中所形成的具有法律上权利义务形式的社会关系正如前文提到的大数据交易具有的主体众多，所涉利益复杂且存在交叉等特征，以及我国交易实践中由于利益诉求不一致导致的利益冲突现状，有必要对当前市场无法实现的利益平衡以法律确认的方式进行明确，从而以立法手段推进权利义务平衡的实现，规范交易市场首先，我们需要对当前我国大数据交易的法律关系进行梳理同其他法律关系的构成要素相同，大数据交易中的法律关系也包括数据交易主体、数据交易的客体（包括类型、质量等）和所涉主体的权利义务三个方面规范数据交易的关键在于规范交易主体，明确交易主体的权利义务但是,从目前的大数据交易的法律法规和平台规则以及交易实践来看，对于交易主体的2对于数据交易的标的学者观点并不统一，梅夏英在《数据的法律属性及其民法定位》中提出大数据交易的本质是一种数据服务而非民法意义上的买卖的观点而张敏在《交易安全视域下我国大数据交易的法律监管》一文中则提出数据交易的本质就是商事交易的观点3华东政法大学知识产权学院院长高富平指出，虽然确权是市场化利用的一个前提但现实一点来说，只要承认数据事实控制这个现状，对这个现状予以保护，并赋予合法数据控制者以许可他人使用或者提供他人使用的权利即可4GB/T37932-2019,信息安全技术数据交易服务安全要求[S].5参见贵阳大数据交易所《2016年中国大数据交易产业白皮书》6参参见中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书》（2017年-2020年）范围、准入标准、权利义务等规定都是不够统一和明确的举例来说，各个交易平台制定的对交易主体的准入资格既没有统一标准,也没有直接授权平台各个交易平台制定适用于自身的具有可操作性标准的规定，在实践中，通常在适用于平台的交易规则中指出准入规则由平台审核确定同时，单个平台本身的交易规则中对于交易主体的规定是不明确的，比如《中关村树海大数据交易平台规则（征求意见版）》认为数据提供方应当是具备数据开放能力的自然人或法人，但是对于具备数据开放能力的标准并为具体规定本文在梳理学者通说和各平台对交易主体的规定后,认为大数据交易的市场主体主要是指交易过程中的市场参与者，主要包括数据提供方，数据需求方，数据交易平台，同时还包括为数据交易提供给第三方服务的数据资产评估机构、技术支撑机构及外围的其他部门错曲未找到引用源建数据提供者和数据需求方可以统称为数据交易者，前者主要包括数据源机构或企业和卖方代理商，后者主要包括引入外部数据支撑自身业务发展的企业数据交易涉及数据收集、存储、清洗、传输等具体环节，但是我国目前较为成熟的平台大多提供一站式服务，行业的细化分工尚不明确，故本文的数据交易平台也概指这类提供数据交易全环节服务的集中化平台大数据交易法律关系中的客体主要是指基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的数据应用接口、数据衍生品、数据报告、数据模型、数据应用方案、数据加工技术、资源与服务等大数据交易法律关系的内容是指数据交易引发的所享有的权利和承担的义务错误沫找到引用源屋与买卖法律关系的内容有很多一致性，大数据的财产属性使得数据购买者以有偿的法律行为获得对数据客体支配的权利，但鉴于大数据的无形、可复制、易保存和易流通性，大数据交易双方在交易结束后均可占有标的物一一大数据在这个意义上，区别于买卖合同对于标的物所有权的转移，大数据交易是对于数据使用权的分享，数据交易双方的义务也有不同的要求，如数据购买要以安全可控的方式使用数据

1.2我国大数据交易市场现状和监管必要性

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1.1我国大数据交易模式本文主要研究数据集中交易方式数据交易平台作为中间经纪商，为数据供给者和购买者提供了一种数据撮合的服务错因未找到引用源屋按照不同的类型和区分标准，B2B7据交易的模式又被细分本文选择以交易的各种业务模式作为标准，符B2B数据交易的模式划分为三种，一是数据分析结果模式，二是数据产品交易模式,三是交易的中介模式错阅未找到引用温大数据分析结果模式，以贵阳大数据交易所8为代表这种模式暂时规避了当前存在争议的数据隐私保护数据所有权等问题，但是存在数据潜在价值的挖掘被限制等问题数据产品交易模式，以数据堂为代表，总体上分为数据定制模式9和合作模式以这种模式通常完全采取市场化的运营，以需方的需求为导向对数据进行更有针对性采集和处理，能够更充分地发挥数据的价值交易实践中掌握政府和公用数据源的机构出于交易安全等考虑，通常会选择政府支持的交易所进行交易，数据源限制了这种交易模式的发展交易中介模式”，以中关村数海大数据交易平台（下文简称为数海）为代表这一模式完全实行了市场化机制，但是在当前我国大数据交易市场不成熟的现状下，通过该交易平台向客户发布的大量数据的数据类型并非是市场真实需要的，数据标准化处理不符合需求端的要求等问题尚未得到解决，平台尚未完全建立一套能够促进供给端向需求端提供优质标）隹的数据的技术机制和商业模式

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1.2我国大数据交易平台现状由于当前基于不同标准对数据交易平台的分类存在交叉的情况,而单一标准7B2B是指企业与企业之间通过专用网络进行数据信息的交换、传递，开展交易活动的商业模式8这类数据交易中交易平台不进行基础数据交易，而是根据需求方的需求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作之后形成处理结果之后再出售9数据定制模式是指根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售10合作模式是指与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售11这类交易平台本身并不存储和分析数据（仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试），而是提供一个开放的第三方数据网上商城作为交易渠道，平台按包月或者调用次数进行收费的划分又难以凸显其特色，故本文综合当前我国数据交易平台的成立背景、交易模式的特色，将我国当前的数据交易平台分类政府类、API类、中介类、技术类、综合类五大类别，通过对交易平台的类型、数据来源、交易数据类型等内容的梳理，为后续的研究提供实践上的切入点（表2-1）近年来全国各地建立了二十余家政府类数据交易所巴我们选取具有代表性的三个平台，即贵阳大数据交易所、数海、上海数据交易中心来进行研究，这三个平台涵盖了三种主流交易模式API类的特点是按需分配，最终按调用量进行收费，具有交易灵活性高和数据更新及时等特点巴我们选取较有代表性的聚合数据（阿凡达数据、show API、HaoService和极速数据各有特色，但和聚合数据的定位、特点、数据量基本一致，故选取聚合数据为代表）、百度数据开放平台、京东万象进行研究中介类的平台是近年来企业开始尝试的一种模式，在实践中也被称为“淘宝模式”，即采取中介交易模式进行数据交易的平台，本文选取数粮和数据宝两个平M台作为该类型的代表技术类平台以抓取技术为主要竞争力，即通过自身技术获取广泛的互联网公开数据和合作企业或机构提供的数据源基础上进行数据存储和数据应用，实现整个数据交易的闭环本文选择了两个平台，包括以SaaSl.O云采集引擎为技术核心的的发源地和以网页数据采集器八爪鱼为核心技术的数多多综合类主要是指综合综合多种交易模式且技术实力较强的平台，本文选取在人工智能数据服务提供商数据堂和以提供金融数据交易服务为特色的通联数据商城为代表进行研究表我国主要大数据交易平台2-1平台平台交易模式数据来源数据服务产品类型名称类型政府公开数据；贵阳大数据大数据分析政府类合作企业数据；数据包API;交易所结果模式网络公开数据12数据来源中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书（2020年）》13这一类是指在数据交易的过程中，数据提供方开放API（应用程序接口），需求方可以通过计算机语言访问数据，在这种交易模式下数据提供方提供的服务并不是将数据复制后一次性提供给数据需求方，而是按照数据定价和访问的次数实现14中介交易模式即上文按照交易模式进行分类中的第三类政府类（产业交易中介模中关村数海大合作方数据API联盟性质的交式数据交易平台平台）上海数据交大数据分析上海市政府、区政API;数据包;数据产品;政府类易中心结果模式府各部门公开数据数据处理工具数据产品交合作企业数据；数据定制服务；解API;聚合数据类API易模式互联网开放数据决方案;数据产品百度数据开数据产品交自有数据；类API API放平台易模式互联网公开数据数据产品交易模式（分数据包;数据定制服API;类合作企业数据乐东万象API布式采集系务;解决方案;数据产品统）数粮大数据数据产品交数据包;数据定制服API;中介类合作企业数据交易平台易模式务数据产品交政府公开数据；数据宝中介类解决方案API;易模式合作企业数据政府公开数据互联网公开数据的挖掘数据产品交API;数据包；数据定制发源地技术类（主打小木集SaaS易模式服务引擎）网络公开数据数据产品交合作企业数据（八数多多技术类数据包;数据定制服务易模式爪鱼采集器）数据堂综合类数据产品交政府公开数据；原始数据；数据包;数据易模式合作企业数据；定制服务;数据产品自有数据通联数据数据产品交行业数据；数据产品；解决方API;综合类商城易模式自有数据案从数据收集来源看到实践中数据源主要来自三个方面一一其一，公开数据，包括政府公开数据和互联网公开数据其二，政府或企业的授权数据，其中政府的授权数据主要授权对象是政府类平台，如贵阳大数据交易所其三，自有数据,这类数据主要是指企业提供的互联网服务沉淀的用户数据数据产品类型包括API接口、数据包、数据定制服务以及解决方案四大类从产品类型分布来看是较为丰富的，从基础的数据接口服务到数据衍生解决方案等服务都有涉及，但是每种产品具体落地目前都仍存在一定的技术困境比如，国内的大数据交易平台大都是集成式的类型，大都涉及零售、制造、金融、房产、旅游、科技、交通、医疗、教育、地理等多个领域但由于受到平台技术成熟度和可供参考的国家标准缺乏等现实因素的影响，这些平台尚未形成成熟的数据标准化机制，数据源企业涉及的行业多样性导致数据标准不统

一、口径杂乱，尚未通过技术机制和管理措施实现跨行业的衔接另一方面，金融大数据、工业大数据、医疗大数据等行业性数据交易平台较少，专业性平台的缺失和综合性平台技术尚不健全等问题的存在也导致我国数据交易衍生产品服务较少数据定制服务和数据解决方案尚处于较为初级的阶段，交易平台更多的还是在提供较为初级的供需撮合和粗加工数据产品服务但是，平台打包购买的上游数据源企业提供的数据包或者基于底层数据清洗建模分析形成的数据产品不一定符合数据需求方的实际需求因此，总体来看数据交易平台存在供需矛盾

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1.3我国大数据交易监管的现实必要性根据2020年第三季度的风险安全报告RBS,,2020年1月至9月，全球共发生2,953起公共数据泄露事件，泄漏数据量为

361.07亿条，比2019年同期的泄漏量

83.54亿高出

331.21%,创历史新高总体而言，2020年全球数据泄露情况不容乐观近年来,数据泄露不仅与黑客攻击和服务器配置不当有关,内部流出也是重要的原因之一一方面是掌握大量底层数据的数据源企业或机构的内部流出例如2020年4月，浙江农村商业银行因违反规定提供用户信息而被罚款同年5月，江苏省警方破获了5万多起内部员工参与向银行出售个人财务信息的案件此外，新冠疫情期间公共机构和企业内部人员泄露个人数据事件频发2020年1月，7,000多名武汉市返乡人员的个人数据被泄露，其中包括公民的身份证号码，电话号码，特定的家庭住址，火车信息等敏感信息性同年7月，山东省青岛胶州中心医院的6,000多名患者名单和详细个人信息被泄露另一方面，大数据交易平台的数据泄露事件也逐渐引起监管者对平台数据安全保障责任的关注新三板大数据第一股的数据堂（北京）科技股份有限公司（以下简称数据堂公司）数据泄露案系最高人民检察院、公安部联合挂牌督办，于2018年8月10日作出一审判决，认定数据堂公句的营销产品线购进数据，并将数据加工后非法出售给客户进行精准营销因此，对当前大数据交易最主要的方式一一依托数据交易平台集中交易具有监管的现实迫切性。