信通院《中国数字经济发展白皮书（2020年）》显示，2019年我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重达到36.2%。受新冠疫情影响，我国加快了新基建进度，国家发改委出台多举措培育壮大数字经济新动能，数据交易市场将迎来空前活跃期。
当前，数据已经成为重要的、非消耗性、能够起到洞察、优化和支配作用的、绿色的高技术战略资源。数据充分发挥倍增价值的关键在于数据流通，即通过社会化的数据交易活动实现大规模的数据共享，使数据这一边际效益递增的重要生产要素发挥更大的作用。
国家出台《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确“引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易”，“建立健全数据产权交易和行业自律机制”。但从市场形态上看，正式的、开放式的数据交易市场目前仍处在十分初级的阶段。
面对数据交易市场发育迟缓这一制约大数据产业进一步发展的“拦路虎”，以东湖大数据交易中心为代表的大数据机构，在法律法规、市场机制、技术基础和数据处理能力等方面做出诸多探索。目前，基于数据交易活动的各类市场模式和发展趋势已初见端倪。从产品或服务的形态和交易方式来看，可以分为五大类：数据流通、数据共享、数据服务、数据咨询、数据融合应用。
1、数据流通
“数据流通”，涉及作为交易商品的“数据实体”从卖方（或称供方）经过市场交易活动传递给了买方（或称需方），数据商品的交付方式通常是一次性的数据文件的传输和下载；或者是多次的数据服务接口API的数据读取。
随着数据交易合规性要求日益严谨，个人信息隐私保护的呼声越来越大，相关法规逐渐出台，以及对违规经营的严厉打击，数据流通市场进入到“调整期”。
2、数据服务
“数据服务”，其核心是基于供方所拥有的数据通过网络对外提供相应的“信息服务”，包括比较传统的“数据终端”服务（如各类金融交易的数据终端、数据可视化大屏）和“大数据服务”（如信息认证、征信、大数据画像等），此类交易不涉及数据转移和共享，但买方仍然可以从卖方获得基于数据的价值。这类交易通常合规风险较小，数据多是专属的，服务是“点多、面广、高频”，目前是大力提倡和快速发展的“金牛服务”。
面对“数据流通”和“数据服务”存在的数据权属、评估定价、隐私安全等多方面法规和技术手段的不完善，东湖大数据率先提出“可信数据服务”的概念，即在保障数据合规应用的基础上，通过严格的数据源准入与融合数据分析流通服务平台，面向数据需求方提供数据采集、数据管理、数据分析、数据可视化一系列的大数据服务和满足数据产品、机器学习、人工智能的各类合法数据集，做到技术可信（安全多方计算、区块链技术引入）、流程可信、管理可信、用户可信。
△东湖大数据参与信通院“可信数据服务系列标准”制定
东湖大数据与华中农业大学信息安全与区块链团队开展校企合作，基于一种集群环境下密码学研究，通过区块链应用推出数据交易解决方案，利用区块链的可追溯和不可篡改等特性，对每笔交易和数据进行确权和记录，解决了大交易量情况下的交易记账、清结算处理和分布式环境下的信息分发、同步和存储问题，构造了开放性、去中心化的可信数据交易服务环境。
3、数据咨询
“数据咨询”，既包括一对一的、个性化、项目化的数据整理与分析服务，又包括利用自身数据搜集、汇聚、整理、加工和分析能力，在线提供细分市场的统计分析数据、舆情分析或行业发展报告，以实现大规模、系列化、在线式的持续服务。这类服务的问题通常出在“数据采集”上，对外服务则是经过深加工的“衍生数据”。
如东湖大数据受十堰、黄石、黄冈、鄂州等地委托制作的“产业链招商地图”。其根据区域战略规划和产业发展要求，在数据挖掘的基础上解构出细分技术领域的关联图谱，形成《招商引资项目推介清单》、《招商引资重点项目跟踪清单》、《招商引资重点项目开工清单》等多个数据目录，并能够实现区域范围内产业、技术、优惠政策的搜索，最终匹配潜在目标企业、机构或领军型人才。
4、数据共享
“数据共享”，通常发生在同一个产业链的合作伙伴之间/同一个集团不同法人实体之间/统一个主体的不同部门之间。由于需要紧密的业务合作，合作实体之间需要相互的“信息支持”，但因为合规和商业秘密的种种限制，又不能将自己的数据拱手交给对方，在这样的“合作共享”体之间使用“隐私计算”（或称安全多方计算）技术所建立起来的专有系统，实现相互之间无需交换数据就能获得数据中所蕴含的信息。
例如，东湖大数据提供技术支持的长江中游城市群工商政务云项目。其中“业务协同”模块建立了4城市名标名录库和协作打假机制，可解决异地消费维权、实现消费投诉信息统计分析、组织消费维权视频会议；“信息共享”模块归集了企业注册、年报等相关信息，建立了信用监管机制，可实现“一处违法、处处受限”，打通了系统内部的数据流转。再比如，东湖引入区块链技术的企业复产复工疫情防控管理系统（SAAS平台），既做到了系统一体化管理，又保障了数据不可篡改和安全隐私特性。
5、数据融合应用
实现多源异构数据接入汇聚，通过自动化的集中管理和数据治理，将数据按照业务属性进行梳理，基于通用化与定制化的数据服务方式，面向各种业务场景提供数据赋能，为各类业务应用蓄水储能。
通过数据融合分析，大数据资源交易与数据分析服务两者进行深度融合，在交易平台上实现数据与服务的一体化交易。数据流通平台从原来的数据资源买卖的菜市场，转变为标准可信的大数据（沃尔玛）综合服务商。在融合后的大数据交易平台上，数据需求方不再提交数据资源的需求信息，而是直接提出自己的应用方向和想要得到的结果，交易平台再根据需求方的应用方向，反向匹配数据资源和数据分析服务。
当然，由于数据的合规和隐私的问题，很多合作实体之间不是单单地进行技术上的“系统互联”，它们通常有相对封闭的、更深层次和广泛的商业合作，虽然其中的核心关键问题还有待突破，但已经开始在一些特定应用场景中发挥着独特的作用，以满足日益严苛的“合规”需要。东湖大数据始终坚持场景导向，技术驱动，聚焦于行业数据的融合应用，已孵化气象+农业，气象+红酒、气象+交通、气象+健康等多个场景下的数据产品。
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