國外主要數(shù)據(jù)交易市場研究

時(shí)間：2023-03-30 07:10:01 | 來源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-30 07:10:01 來源：電子商務(wù)

1.市場規(guī)模分析

全球?qū)?shù)據(jù)的需求正在增加，2017年全球數(shù)據(jù)市場價(jià)值為189億美元，預(yù)計(jì)能在2021年達(dá)到523億美元，其中美國2021年數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模能達(dá)到306億美元（YoY+24.1%），中國規(guī)模可達(dá)73億美元（YoY+32.3%），歐洲市場規(guī)?？蛇_(dá)63億美元（YoY+22.1%），英國市場可到31億美元，前四大市場合計(jì)規(guī)模473億美元，占據(jù)全球數(shù)據(jù)交易市場的90%以上。

資料來源：OnAudience(2020)

數(shù)據(jù)交易市場的發(fā)展，與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及政策的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)是市場規(guī)模增長的基石，完善的政策制度是市場能進(jìn)行正常交易的保證。

數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得數(shù)據(jù)成為了新的生產(chǎn)要素：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)下，技術(shù)（A）、勞動力（L）、土地（T）構(gòu)成生產(chǎn)要素；工業(yè)經(jīng)濟(jì)下，技術(shù)（A）、資本（K）、勞動力（L）、土地（T）構(gòu)成生產(chǎn)要素；數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)下，技術(shù)（A）、資本（K）、勞動力（L）、數(shù)據(jù)（D）、土地（T）構(gòu)成生產(chǎn)要素。

資料來源：中國信通院 (2020)

由于疫情的影響，全球數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)市場則在快速發(fā)展中，2020年主要47個(gè)國家的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模達(dá)到32.6萬億美元，同比名義增長3.0%，占GDP比重43.7%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化仍是數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主引擎，占數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)比重為84.4%。其中，美國規(guī)模達(dá)到13.6億美元，中國規(guī)模為5.4萬億美元，位居世界第二。

政策上，需要解決數(shù)據(jù)確權(quán)、交易雙方權(quán)利等問題。歐盟最早進(jìn)行體系性構(gòu)建，通過《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）和《非個(gè)人數(shù)據(jù)在歐盟境內(nèi)自由流動框架條例》，確定了“個(gè)人數(shù)據(jù)”和“非個(gè)人數(shù)據(jù)”確權(quán)以及交易雙方的權(quán)利的架構(gòu)；美國雖然無針對數(shù)據(jù)保護(hù)的專門立法，但是其在其他政策也有規(guī)定，比如個(gè)人數(shù)據(jù)置于傳統(tǒng)隱私權(quán)的架構(gòu)下，并且在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域也有專門的隱私立法，形成“部門立法+行業(yè)自律”的體制；中國則已逐漸完善相關(guān)制度，形成“網(wǎng)絡(luò)安全法”、“數(shù)據(jù)安全法”、“個(gè)人信息保護(hù)法”三駕馬車。

總的來說，美國依靠領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢，獲得龐大的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體量，并帶動數(shù)據(jù)交易市場的發(fā)展；歐盟通過數(shù)據(jù)治理規(guī)則的領(lǐng)先探索也在不斷完善數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)和數(shù)據(jù)交易市場生態(tài)；中國近期在數(shù)據(jù)治理規(guī)則上面的動作，有望帶動中國數(shù)據(jù)交易市場的進(jìn)一步發(fā)展。

2.數(shù)據(jù)價(jià)值鏈分析

數(shù)據(jù)與技術(shù)專利、土地、勞動力等資產(chǎn)不同，很多時(shí)候是其他生產(chǎn)活動的附加產(chǎn)物，其本身是低價(jià)值甚至是沒有價(jià)值的，需要通過一系列的轉(zhuǎn)化變成數(shù)據(jù)資產(chǎn)并應(yīng)用到最終的商業(yè)模式中，發(fā)能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。一般來說，數(shù)據(jù)發(fā)揮其生產(chǎn)要素的功能需要經(jīng)過4個(gè)步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲和管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)收集：按照數(shù)據(jù)源分類，數(shù)據(jù)收集分為內(nèi)部數(shù)據(jù)收集和外部數(shù)據(jù)收集兩種方式，內(nèi)部收集包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、應(yīng)用運(yùn)行數(shù)據(jù)（IoT或APP應(yīng)用等）；外部數(shù)據(jù)收集包括數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁爬蟲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)社區(qū)提供的數(shù)據(jù)。在這一階段，數(shù)據(jù)的價(jià)值主要反映在購買/收集成本、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)稀缺性、合法性上，但一般來說數(shù)據(jù)收集往往伴隨著其他生產(chǎn)活動，很難區(qū)分單獨(dú)的收集成本。

數(shù)據(jù)存儲和管理：數(shù)據(jù)收集起來后，經(jīng)過簡單的清洗以及聚合，便可存儲在云端或者私有服務(wù)器上，這一階段數(shù)據(jù)能產(chǎn)生的價(jià)值較少，影響數(shù)據(jù)價(jià)值的因素主要包括數(shù)據(jù)的持有成本、安全性和共享性。一般來說，數(shù)據(jù)在經(jīng)過這兩個(gè)階段之后便可以在市場上銷售，但是其價(jià)值是比較少的。

數(shù)據(jù)分析：原始數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗后，可對其進(jìn)行分析以提取背后隱藏的信息或規(guī)律，最終形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)解決方案，如用戶畫像、算法模型等等。這個(gè)過程對企業(yè)或平臺要求較高，需要有專門的數(shù)據(jù)分析師來進(jìn)行。提取出來的信息越準(zhǔn)確、可應(yīng)用維度越多，則數(shù)據(jù)越具有價(jià)值。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：最后，數(shù)據(jù)通過應(yīng)用到特定的商業(yè)模式上來發(fā)揮其相應(yīng)的價(jià)值，如廣告營銷、金融投資、信用風(fēng)險(xiǎn)評估等等，這階段數(shù)據(jù)的價(jià)值增加量在其應(yīng)用效果、應(yīng)用對象、及時(shí)性上。

數(shù)據(jù)價(jià)值的產(chǎn)生主要集中在后兩個(gè)階段，但是對企業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力也有著較高的要求。因此，目前的數(shù)據(jù)交易平臺主要以第三方平臺為主（如BDEX、RapidAPI、Quandl），撮合交易雙方進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的交易；但是隨著數(shù)據(jù)交易市場的發(fā)展以及企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力的提升，綜合數(shù)據(jù)交易平臺也在不斷發(fā)展中（如Factual、Qlik Datamarket）。

3.數(shù)據(jù)來源（供應(yīng)）分析

按照數(shù)據(jù)權(quán)屬分類，數(shù)據(jù)可以分為個(gè)人信息數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)。政策的發(fā)展在完善交易制度的同時(shí)，也在制約著數(shù)據(jù)交易類型。因此，在個(gè)人信息數(shù)據(jù)交易方面美國市場更加開放，而歐洲市場較為謹(jǐn)慎；而在公共數(shù)據(jù)供應(yīng)類型兩者相差不大。

個(gè)人信息交易上，美國的Factual可交易個(gè)人用戶畫像數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)和地理圍欄數(shù)據(jù)，幫助廣告商有針對性投放廣告；如某目標(biāo)用戶（北京高消費(fèi)女性）進(jìn)入圍欄（萬達(dá)廣場）時(shí)給其推送正確廣告。此外，BDEX、Quandl均可交易個(gè)人興趣愛好、家庭、經(jīng)濟(jì)情況等數(shù)據(jù)。而歐洲數(shù)據(jù)交易市場由于GDPR的限制，在個(gè)人信息交易上較為克制，只可交易工作單位、教育信息、一般健康數(shù)據(jù)等敏感度較低的個(gè)人數(shù)據(jù)。

公共數(shù)據(jù)交易上，兩者相差不大，主要包括商業(yè)經(jīng)濟(jì)、人文、醫(yī)療、地理、環(huán)境、交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)交易。

資料來源：對多個(gè)平臺的數(shù)據(jù)交易類型進(jìn)行整理

4.需求方分析

數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動了數(shù)據(jù)需求的增長，涌現(xiàn)出多種data-driven的商業(yè)模式，如個(gè)性化內(nèi)容推薦、個(gè)性化廣告推薦等等。美國數(shù)據(jù)交易市場需求方有較多應(yīng)用在廣告營銷、人群定位、價(jià)格設(shè)定等方面，歐洲對個(gè)人數(shù)據(jù)的利用較少，主要還是受到數(shù)據(jù)供應(yīng)的限制。

資料來源：對多個(gè)平臺的數(shù)據(jù)交易類型進(jìn)行整理

廣告營銷的目的主要為獲得準(zhǔn)確的用戶畫像，進(jìn)行廣告營銷、人群定位，獲得更高的ROI，因此可以直接交易個(gè)人信息數(shù)據(jù)或者基于個(gè)人信息衍生的用戶畫像等產(chǎn)品。因此，數(shù)據(jù)量越大、數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)完整性越高，價(jià)值越大。

信用評級的目的主要為了解用戶經(jīng)濟(jì)情況，降低用戶違約給企業(yè)帶來的損失，因此可以交易個(gè)人信息來創(chuàng)造價(jià)值。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性越高，價(jià)值越大。

物流管理主要通過地理位置、公共交通的數(shù)據(jù)規(guī)劃更加合理的供應(yīng)鏈規(guī)劃，節(jié)省運(yùn)輸成本。

產(chǎn)品制造則可以通過通過大數(shù)據(jù)分析改善制造流程和產(chǎn)品質(zhì)量，可利用的數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)等。

金融投資則通過及時(shí)了解分析金融市場變化來獲得投資收益，數(shù)據(jù)及時(shí)性越高，產(chǎn)生的價(jià)值越大。

5.平臺商業(yè)模式分析

數(shù)據(jù)價(jià)值鏈間接決定了平臺的商業(yè)模式，平臺會從價(jià)值鏈低的環(huán)節(jié)往價(jià)值鏈高的環(huán)節(jié)發(fā)展。當(dāng)前，商業(yè)模式主要分為第三方中介平臺（C2C）、第三方中介平臺（B2B）、綜合平臺（B2B）三種模式。

交易模式1：第三方中介平臺（C2C）

首先，第三方數(shù)據(jù)擁有者可以將原始數(shù)據(jù)掛到數(shù)據(jù)交易市場上公開出售，數(shù)據(jù)需求方按照約定價(jià)格（買斷數(shù)據(jù)/按小時(shí)計(jì)費(fèi)、平臺會員費(fèi)）購買后，可以在數(shù)據(jù)交易平臺上獲得離線的數(shù)據(jù)包或者實(shí)時(shí)API，若最終成功交易，平臺收取一定傭金后返還銷售收入給第三方數(shù)據(jù)擁有者。這類型數(shù)據(jù)交易平臺代表有RapidAPI（美國）、Streamr（瑞士）。

交易模式2：第三方中介平臺（B2B）

數(shù)據(jù)擁有者通過與數(shù)據(jù)交易平臺合作，先將數(shù)據(jù)提供給平臺，平臺經(jīng)過整合后再將數(shù)據(jù)通過離線數(shù)據(jù)包或者實(shí)時(shí)API的方式出售給數(shù)據(jù)需求方。與第一種模式不同，該模式下數(shù)據(jù)擁有者并不直接接觸數(shù)據(jù)需求方與之進(jìn)行交易，而是通過數(shù)據(jù)交易平臺進(jìn)行，因此數(shù)據(jù)交易平臺掌握著更大的話語權(quán)。此類交易平臺代表有BDEX（美國）、DAWEX（法國）、CARUSO、Quandl。

交易模式3：綜合平臺（B2B）

該模式下數(shù)據(jù)擁有者和數(shù)據(jù)需求方依舊不會直接接觸，而是通過數(shù)據(jù)交易平臺進(jìn)行最終撮合。不同的是，交易的產(chǎn)品不僅僅包括離線的數(shù)據(jù)包或者實(shí)時(shí)的API，還包括數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)綜合解決方案的交易，可以直接應(yīng)用到數(shù)據(jù)需求方的商業(yè)模型上，因此價(jià)值量更大。此類交易平臺代表有Factual（美國）等。

從價(jià)值量上來說，綜合平臺（B2B）涉及到的價(jià)值鏈環(huán)節(jié)更多，因此也能產(chǎn)生更多的價(jià)值，其次是第三方中介平臺（B2B），最后是第三方中介平臺（C2C）。美國市場上，第三方、綜合平臺都有，而且也出現(xiàn)了專業(yè)領(lǐng)域平臺，預(yù)計(jì)未來會往提供專業(yè)領(lǐng)域解決方案方向發(fā)展；而歐洲未來預(yù)計(jì)會由政府主導(dǎo)平臺發(fā)展（H2020項(xiàng)目），發(fā)揮數(shù)據(jù)交易平臺更大的價(jià)值以及政策治理的優(yōu)勢。

6.隱私保護(hù)技術(shù)

當(dāng)前，普遍使用的隱私保護(hù)技術(shù)是哈希和加鹽，但是大多只存在于B2B的平臺交易中，并且一般是在數(shù)據(jù)從平臺傳輸?shù)綌?shù)據(jù)需求方的過程進(jìn)行加密；在C2C平臺上以及數(shù)據(jù)供給方傳輸?shù)狡脚_的過程依舊會傳輸敏感數(shù)據(jù)。例如，BDEX從各方獲得到帶mobileID-to-email的字段，然后整合到一起之后再加密進(jìn)行銷售。

哈希加密：哈希算法是一個(gè)單向函數(shù)。它可以將任何大小的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定長的“指紋”，并且無法被反向計(jì)算。這樣的特性使得它非常適合用于保存密碼，因?yàn)榧用芎蟮拿艽a難以被解密，同時(shí)還能保證正確校驗(yàn)每個(gè)用戶的密碼。

加鹽：如果兩個(gè)用戶密碼相同，那么他們密碼的哈希值也是相同的。為解決這種情況，可以在密碼中混入一段“隨機(jī)”的字符串再進(jìn)行哈希加密，這個(gè)被字符串被稱作鹽值

一般來說，由于歐洲市場對隱私和數(shù)據(jù)的保護(hù)更為嚴(yán)格，因此所涉及的保護(hù)技術(shù)還會包括多方安全計(jì)算、差分隱私等，美國市場主要平臺在這方面做得則有所不足。

7.中國交易市場現(xiàn)狀

從整體發(fā)展水平來看，我國大數(shù)據(jù)交易仍處于起步階段，突出表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)交易主要以單純的原始數(shù)據(jù)“粗加工”交易為主，數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)金融衍生品等的內(nèi)容的交易尚未大規(guī)模展開。二是數(shù)據(jù)供需不對稱使得數(shù)據(jù)交易難以滿足社會有效需求，數(shù)據(jù)成交率和成交額不高。三是數(shù)據(jù)交易過程中缺乏全國統(tǒng)一的規(guī)范體系和必要的法律保障，無法有效破解數(shù)據(jù)定價(jià)、數(shù)據(jù)確權(quán)等難題。

針對原始數(shù)據(jù)依舊停留在粗加工交易的問題，這是一個(gè)慢慢改善的過程。參考?xì)W美數(shù)據(jù)交易市場，數(shù)據(jù)交易平臺的完善會經(jīng)歷一個(gè)從第三方C2C平臺到綜合平臺和專業(yè)領(lǐng)域單一交易平臺的轉(zhuǎn)化。

此外，隨著中國三駕馬車制度的落地，數(shù)據(jù)確權(quán)難題在慢慢解決，而對于數(shù)據(jù)定價(jià)依舊是一個(gè)黑盒子。

數(shù)據(jù)成交率和成交額不高的問題，會隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善以及制度的完善有所好轉(zhuǎn)，此外，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型也會迸發(fā)出新的需求。

8.啟發(fā)

總的來說，我國數(shù)據(jù)交易市場在政策上會向歐洲數(shù)據(jù)交易市場看齊（如個(gè)人信息保護(hù)法在一定程度上借鑒了GDPR），在數(shù)據(jù)供應(yīng)上嚴(yán)格把控?cái)?shù)據(jù)交易類型和數(shù)據(jù)交易規(guī)則；在需求方市場上則與美國交易市場比較相近，雙方的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科技企業(yè)的商業(yè)模式相差不大，對于數(shù)據(jù)的需求、應(yīng)用場景也較為相似。