在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意，贵阳大数据交易所等交易平台也纷纷成立，以抢占各区域、细分领域市场先机。
8月19日国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这意味着我国大数据发展迎来顶层设计，将有助于培育经济发展引擎。
在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意，贵阳大数据交易所等交易平台也纷纷成立，以抢占各区域、细分领域市场先机。但是目前，有意愿交易大数据的企业和机构还不多。大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。
今年5月，成立仅一个月的贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过这个市场去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。
面对如此庞大的市场潜力，大数据交易平台应运而生，试图占得市场先机。前景固然美好，不过，接受记者采访的诸多数据商却仍持观望态度。贵阳大数据交易所官网也未透露目前旗下会员有多少，尤其是VIP会员的数量。
大数据市场规模5年将达8000亿 交易平台忙“圈地”
大数据全国扩张地图
根据《2015年中国大数据交易白皮书》透露的数据，2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
如此庞大的市场潜力，使得大数据交易平台成为一项必需的基础设施。今年4月14日，贵阳大数据交易所正式挂牌成立，注册资本5000万元，涉及贵州阳光产权交易所、中天城投、亚信数据、九次方大数据等6大股东。
近日，贵阳大数据交易所一位相关工作人员向记者介绍说，“我们这里可以交易30种大数据，类似‘网上商城’，实行会员制。”
为了一探究竟，记者登录贵阳大数据交易所官网。在交易所业务一栏，详细列举了包括金融、政府、医疗、能源、交通、社交、物流、征信、房产等30种数据交易类型。
成立至今，贵阳大数据交易所在官网上没有披露过具体交易清单。不过，该交易所执行总裁王叁寿曾透露，交易所揭牌近一个月的时间内，已经达成了11笔交易，产生了几十万元的交易额。
除了贵阳大数据交易所，不少地方也在酝酿发展大数据交易系统。较为典型的是，早在2011年5月，北京软件与信息服务交易所由工信部、北京经信委和海淀区投资推动成立，旗下运作的“北京大数据交易服务平台”于2014年底上线。
一位不愿具名的业内资深人士透露，除了贵阳大数据交易所之外，目前全国已有10多个城市建立大数据交易中心。
数据商多“观望”
贵阳大数据交易所上述工作人员告诉记者，他们并不提供大数据，而是扮演在大数据交易过程中的一个交易平台的角色。也就是说，必需有人在交易所挂牌叫卖大数据，才能构成大数据交易。
“我们的会员要求全部是企业法人会员，个人不行，通过多种优惠吸引有大数据资源的供应商参与进来，共享数据资源。”上述贵阳大数据交易所工作人员说。
前述不愿具名的业内资深人士还透露，目前包括三大电信运营商、各地政府以及将近200多家企业，都在为相关的大数据交易中心提供数据。
成立于5年前的九次方大数据是国内较大的企业大数据服务平台，数据涵盖了1360万家企业。同时，其又是贵阳大数据交易所主要股东之一，一旦嫁接起来，与其他数据商形成交易互通，将形成更为庞大的大数据库。
上述贵阳大数据交易所工作人员介绍说，“普通会员要求年费10万元，我们从中间收取交易佣金，佣金比例为交易费用的四成，比如某个大数据交易价为100万，我们收取40万元佣金。”
前景如此美好，接受记者采访的诸多数据商仍持观望态度。贵阳大数据交易所官网也未透露目前旗下会员有多少，尤其是VIP会员的数量。
锐理数据总部品牌营销中心总经理郭洁表示，“我们本身就是一个第三方大数据平台，主要客户就是地产业内人士，尤其是开发商，具有很强的专业性。”
数据“质量”驱动需求
大数据能为企业带来什么解决方案？什么样的数据才是企业需要的？
碧桂园集团云贵区域投资拓展部相关负责人周灵梓对记者说，“从去年到现在，我一共拿了8个地块，（这个过程中）对准确、真实和全面地获取拿地信息有着深刻的感受和强烈的需求。如果拿错地，后续的负面影响很大。”
在周灵梓看来，通过大数据交易的电脑程序分析，得到大家共同认可的数据很重要，以前地产机构的很多数据来源不同，结论差异较大，势必困扰房企的投资决策。
金科股份品牌总监夏绍飞对此也深有感触，“我们一直跟中国指数研究院、克而瑞等机构长期合作，一年要支付咨询费几十万元。光拿到数据没用，关键是数据本身的质量，尤其是机构的分析。”
东原地产集团战略投资部相关负责人周大佐打比方说，房企拿地就是一个“算账”的过程，真正拿地时只有几个数据，但决策前往往需要成千上万的数据支撑。他认为，大数据交易的关键是数据要有用。
“我觉得现在一些第三方机构就很厉害。为了确定一块地周边的客源结构，他们专门派人站在街上‘数车’，比如价值30万以上的车辆有多少。”周大佐说，他们暂时还没看到交易所有这么强大。
贵阳大数据交易所相关人士解释说，“我们也不会简单地充当数据搬运工的角色，交易所将积极发挥数据质量认证、数据格式标准化、数据金融工具的作用。”
价格难题
定价暂难市场化 大数据平台交易欠活跃
大数据时代，如果你是某家实力房企的营销操盘手，想尽快知道某个片区的有效消费客群情况，通过贵阳大数据交易所这个平台购买数据。但如果数据出错造成推盘失败，这怎么办？
一位不愿具名的业内资深人士指出，目前，大数据的价值由买卖双方根据自己所认定的价值进行评估，决定数据的价格。记者注意到，上述交易的困惑实际上就在于交易双方信息的不对称性，更具体一点就是买方需求与卖方供给之间存在大数据交易信息的“错位”。
交易“定价”之惑
在北京大数据交易服务平台上，点开“数据交易”一栏，针对数据类型一项，共分为原始数据、加工后数据、其他和行业报告，95%以上的数据为行业报告，一共13个页面，挂牌价仅为100元。
唯有“企业大数据精准分析服务”一项属于原始数据，挂牌价30万元，而“舆情监控分析”一项，数据类型不明确，挂牌价为50万元，这些数据几乎都出自九次方大数据终端。
在贵阳大数据交易所，针对产品定价，专门划分了数据的6个维度，包括数据实时性、数据样本覆盖面、数据完整性、数据品种、时间跨度与数据深度，推行实时交易。
贵阳大数据交易所表示，不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。记者详细查询发现，北京大数据交易服务平台的数据交易挂牌期最早是去年12月，最新的是今年6月初，至今无一项数据成交。贵阳大数据交易所虽已成立三个多月，其官网至今未挂出新的交易信息。
为何这些平台大数据交易不活跃？有资深业内人士对记者说，一些交易平台上能看到的可交易数据，实际上是没人购买的数据。在该人士看来，这些大数据交易平台或许只是先把概念设计好，占个坑，应算是先行先试，但数据量极为有限，不足以支撑市场化交易，定价机制也做不出来，尤其是数据边界、数据源、数据用途和应用都不是很明确。“首先要确认数据交易的边界，哪些数据是可交易的，然后根据需求来定价。数据对象的麻烦在于数据在不同‘场景’下价值是不一样的，比如小麦、大豆的数据，用在农业规划和期货上是不一样的。”该业内人士说。
交易存信息不对称风险
按照贵阳大数据交易所的设计，大数据交易最终要在买卖双方之间达成共识。如果买方急需的数据信息并非卖方所提供的信息，如何解决？发生纠纷之后，交易所将如何处理？发生这种情况的根源又是什么？
一位不愿具名的业内人士说，这种情况下，交易风险又会反馈到交易所的大数据定价机制。
关键问题是，目前大数据交易所在定价机制上仍然难以做到市场化。那么，到底如何看待上述可能会发生的潜在问题？
贵阳大数据交易所前述工作人员解释说，如果数据买方对购买的数据信息与其描述的内容不符，他们可以向交易所投诉，由交易所及时处理。此外，他们对数据提供商有相关的资格审查，比如企业资质够不够，审核相关数据信息是不是涉及隐私等。
基于此，大数据交易所需要投入多大的人力、设备等成本？上述业内人士说，“这个是非常难的事情，你要看贵阳或北京集聚了多少人才去搞这个事情。”
在该人士看来，现在有一个基础技术有待突破，即数据标签、数据水印，也就是说，从这个交易所里出来的数据必须打上数据水印，这涉及到信息安全技术，目前只有国家信息中心有这个能力解决。（记者 杜冉乐）
记者观察
大数据时代的隐私：边界正变得暧昧不清
◎实习记者 吴若凡
人们重视隐私的保护，但同时也相信未来是一个由数据推动的时代。不过，大数据使用的普及必然会涉及到侵犯隐私的问题，这听起来的确是相互矛盾的事情。
不可否认，大数据是座金矿，通过数据挖掘，人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但大数据又是把双刃剑，国家和企业因大数据获益的同时，个人隐私保护的话题却变得暧昧不清，也使业内外对隐私保护的争论延绵不绝。
大数据打破宁静
说到个人隐私，有这样一个段子：一个客户打电话订购比萨，客服人员马上报出了他的电话和家庭住址，推荐了他喜欢的口味，报出他最近去图书馆借过什么书，信用卡已经被刷爆，了解他房贷还款金额，知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术，甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车……
分散在各个系统中的海量数据乍一看价值不大，但如果把它们深入整合、挖掘，就能知道一名消费者的性格、爱好以及消费习惯等信息，这些信息对商家非常有价值。但对消费者来说，你的宁静生活却从此被打破。
数据如果是在相同业务范围内使用，没有必要去界定隐私；但业内人士也承认，在大数据交易过程中，用户的隐私存在泄露风险。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，数据被用于他途，用户隐私泄露的可能性就会加大。
直接过滤掉个人信息，是否就能防止信息泄露？有业内人士认为，大数据在涉及交换、分析、挖掘时，个人信息是无法直接过滤的。
此外，不同商家的所谓信息共享也会让你的隐私信息有被整合、挖掘的“危险”。这些个人隐私数据散落在中介、银行、保险、航空公司等机构间，危险性可能不大，但如果被共享之后，又被系统整合、相互印证的话，消费者的个人基本信息，甚至性格、爱好以及生活轨迹等信息将被他人一览无余，很多普通人在他们面前将变成“透明人”。
隐私保护应跟上步伐
大数据系统与传统数据系统不同，区别在于，前者包含了很多外源性数据，这些数据本身存在价值。比如你在淘宝购物创造了一个数据，这个数据对于淘宝而言就是外源性的。当无数外源性的数据整合并被分析之后，便构成了大数据系统。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，从而产生极大价值。因此，传统数据时代的“隐私”与大数据语境下的“隐私”，无论是内涵还是外延，均有极大不同。
一般而言，人们对于隐私的定义是：一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息。其本身并不涉及公共、群体利益。业界有一种声音认为，随着大数据时代的深入，这个社会对隐私的定义一定会逐渐改变，考虑到技术的发展，眼下认为是隐私的信息，或许几年后就不再敏感。
在监管层面，由于现阶段《民法通则》没有完整的关于“隐私”的概念，国家也无明文规定来规范大数据交易市场，诸如云计算和大数据应用都或多或少在灰色地带游走。
上海杜跃平律师事务所律师杜跃平向记者表示，可以从源头上抓起，即默认禁止状态，未列举的内容默认为不被允许。
美国目前仍在使用的是1970年就通过的《公平信用报告法》(TheFairCreditReportingAct)，旨在对大型主机侵犯人们的隐私进行防护。该法案允许信用咨询公司收集个人财务信息，但收集所得信息只能用在三个方面：信用、保险以及就业。
很显然，美国的法律在大数据时代滞后了。我国关于个人隐私的保护，也未跟上大数据技术的发展步伐。
杜跃平指出，许多网站和电子商务平台对用户进行行为习惯分析，然后推送相关商品信息，这本身已涉嫌侵犯用户隐私。解决办法是，网站必须尽告知义务，“网站在采集信息前应告知和征询消费者，消费有权授权或不授权。”即使在授权之后，电商平台也不能将消费者行为信息用于商业用途。
