Leadleo.com版权有问题？点此投数据潜能激活，助推新质生产力“提速” 词条报告系列诉行业：信息传输、软件和信息技术服务业/互联网和相关服务/互联网数据服务/大数据信息科技/软件服务莫舒棋·头豹分析师2024-03-29未经平台授权，禁止转载行业定义数据交易行业是指通过买卖、共享或交换数据来满...AI访谈行业分类数据交易行业主流的分类标准主要包括数据类型、行...AI访谈行业特征中国数据交易行业呈现迅猛发展的趋势。数据规模扩...AI访谈发展历程数据交易行业目前已达到 3个阶段AI访谈产业链分析上游分析中游分析下游分析AI访谈行业规模数据交易行业规模暂无评级报告AI访谈SIZE数据政策梳理数据交易行业相关政策 5篇AI访谈竞争格局中国数据交易行业的内部竞争呈现出相对集中的格局...AI访谈数据图表摘要数据交易行业是指通过买卖、共享或交换数据来满足市场需求的经济活动。中国数据交易行业的商业模式主要包括开放市场交易、双边协商和拍卖，其中以开放市场交易为主导。目前，在中国数据交易市场中，场内数据交易仅占不到5％的份额，各地数据交易机构的运营发展效果均未能达到预期目标。不同的交易场景也会影响数据要素的定价。过去五年中国数据交易市场规模高速增长的原因包括国家数字经济政策的推动以及大数据产业的繁荣和数据要素的优势特性。未来，中国数据交易行业仍有可观的市场增长空间，随着中国数据资源的不断丰富和数据价值的不断攀升，数据交易市场正呈现日益扩大的势头。数据交易行业定义[1]数据交易行业是指通过买卖、共享或交换数据来满足市场需求的经济活动。在这个行业中，组织或个人可以购买、出售、或以其他方式交易各种类型的数据，包括但不限于消费者行为数据、市场趋势数据、地理位置数据等。这些数据可以来自各个行业和领域，如零售、金融、医疗保健等。数据交易的主要目的是为了帮助企业做出更明智的决策、优化业务流程、推动创新，并在市场中取得竞争优势。[1]1：图书情报局数据交易行业分类[2] 按交易模式数据交易行业主流的分类标准主要包括数据类型、行业垂直、交易模式和数据交易平台。数据类型涵盖了消费者行为、市场趋势、地理位置等。行业垂直指数据来源所属的产业领域，如零售、金融、医疗。交易模式包括开放市场交易、双边协商和拍卖等方式。数据交易平台是指促成数据交易的在线平台或市场。数据交易分类开放市场交易在开放市场交易模式下，数据供应商将其数据放置于一个公开的市场平台上，买家可以直接选择并购买所需的数据。交易价格通常由市场供求关系和竞争力决定。这种模式具有高度透明性，参与者可以在平台上查看不同数据的价格和质量，从而做出更为明智的决策。市场机制有助于形成相对公平的价格，并激发供应商提供高质量的数据。双边协商在双边协商的交易模式中，数据供应商和买家直接协商交易条件，包括价格、数据使用限制和其他相关条款。这种方式更为灵活，适用于复杂或特殊需求的交易。强调买卖双方的灵活性和个性化需求的满足，协商的过程更为直接，可以更好地满足特定业务场景下的需求。拍卖拍卖模式通过拍卖平台，将数据提供给出价最高的买家。这种模式通常涉及竞争，买家通过竞价争取数据的所有权。强调市场竞争，价格由市场供求关系决定。拍卖模式可以激发买家在不同数据源之间竞争，有助于发现数据的真实市场价值。[2]1：https://mp.weixin....2：海润天睿数据交易行业特征[3]中国数据交易行业呈现迅猛发展的趋势。数据规模扩大，涵盖零售、金融、医疗等多领域。数据安全、隐私合规逐渐受到关注，推动行业规范化。数据交易平台不断涌现，促进了市场竞争与创新。政府支持数据经济发展，出台相关政策，推动行业长期可持续增长。2022年，中国数据交易市场规模达数百亿元，年均增速超过20%，预示着在数字化转型浪潮下，数据交易行业在中国将持续发展。1中国数据交易市场的商业模式仍以开放市场交易为主导 中国数据交易行业的商业模式主要包括开放市场交易、双边协商和拍卖。2022年中国数据交易市场规模达到约456亿元，其中以开放市场交易为主导，占比超过60%。这反映了市场对透明度和标准化数据的需求。另一方面，部分高价值、特殊性数据可能更倾向于采用双边协商或拍卖模式，以满足个性化需求。2数据交易行业场外繁荣而场内相对冷清，导致全国范围内的数据交易市场尚未形成规模目前，在中国数据交易市场中，场内数据交易仅占不到5％的份额，各地数据交易机构的运营发展效果均未能达到预期目标。就数量而言，绝大多数交易机构已经停止运营或改变了经营方向，十余家机构的经营状况无法获取或无法登录其官方网站。从经营业绩来看，数据交易量表现低迷。贵阳大数据交易所的执行总裁在该交易所成立初期预测未来3～5年内，交易所的日交易额将达到100亿元。然而，截至2022年7月27日，贵州数据交易所累计完成了76笔交易，总成交金额为1,0041.4万元，刚刚突破亿元大关。交易数据源的体量较小，核心数据源质量低，同时，在个人或企业之间进行数据交易的程序更加简便，这些因素导致大量数据需求通过非正式渠道得到满足。3不同的交易场景会影响数据要素的定价首先，目前大数据交易平台以区域性布局为主，同一数据在不同地区可能存在不同的定价，甚至采用不同的定价方法，因此在定价方面难以实现统一。这是中国提倡构建全国一体化大数据中心的原因之一，同时也是建立数据交易全国统一大市场时需要解决的关键问题之一。其次，面对不同的消费者，数据要素的定价存在一定差异。只有当数据对特定消费者具有一定的使用价值时，其才会具备较高的价值。因此，针对不同的消费者，即使是同一数据，也可能会有不同的价格。[3]1：《现代工业经济和信息...数据交易发展历程[4]数据交易行业的发展历程可以被分为几个主要阶段，从最初的萌芽阶段到现今的快速发展和不断演变。当前，数据交易行业处于高速发展的阶段，但同时依旧面临一系列挑战，如数据隐私、安全性和监管合规。未来，随着技术的不断进步和法规环境的进一步完善，数据交易行业有望进一步深化，创新出更多应用场景，为各个行业提供更精准、可靠的数据支持。同时，行业的可持续发展需要更多的合作与规范，以确保数据交易的公平、透明和可持续性。启动期2000~2009 随着互联网的普及，企业开始认识到数据的商业价值。这一时期，数据交易开始转向商业化，数据供应商崭露头角。广告和市场研究行业是最早采用数据交易的领域，企业逐渐认识到通过数据交易可以获取市场洞察和推动营销。数据商业化阶段见证了数据应用领域的多元化，不仅限于传统行业，还涵盖了新兴的互联网和数字产业。在这个阶段，数据供应商和需求方之间的平衡还未完全建立，市场尚未形成明确的规范和标准，导致部分数据的质量和真实性受到质疑。数据商业化阶段是创业潮的时期，很多初创企业致力于发掘新的商业模式，通过数据交易实现盈利。高速发展期2010~2015随着大数据技术的崛起，数据交易进入大数据时代。企业开始关注更庞大、复杂的数据集，以获取更深入的分析和预测。云计算的兴起进一步促进了数据的存储和处理能力，推动了数据交易行业的发展。大数据时代数据交易行业的特征之一是技术创新的显著推动。新的数据处理和分析技术不断涌现，提高了数据的处理效率和深度分析能力。大数据技术的推动促使数据交易应用领域更加多元化，从市场研究、广告行业扩展到零售、医疗、金融等各个领域。震荡期2015~2023进入当前阶段，数据交易行业呈现多行业应用的特点。不同行业和领域的企业开始参与数据交易，涵盖零售、金融、医疗、物流等多个领域。数据交易平台层出不穷，提供各类数据的买卖、共享、交换服务。同时，随着数据隐私问题引起广泛关注，数据交易行业开始注重隐私与合规。政府和监管机构加强对数据交易的监管，推动行业规范化。数据安全和隐私合规成为企业进入市场的重要标准，同时提高了数据交易平台的责任与义务。行业应用阶段的特征之一是不同行业之间的数据融合。例如，零售业的销售数据可以与物流行业的数据结合，为供应链优化提供更全面的信息。数据交易平台逐渐提供更多个性化服务，满足企业和行业的特定需求。这包括更灵活的交易模式、更定制化的数据产品等。同时，随着技术普及和成本下降，中小型企业参与数据交易的机会增加。其能够从数据交易中获得更多的商业价值，推动了整个产业的广泛参与。[4]1：《科技进步与对策》数据交易产业链分析[5] 产业链上游数据基础设施、基础数据服务、数据处理北京海天瑞声科技股份有限公司数据堂（北京）科技股份有限公司淘宝（中国）软件有限公司查看全部数据交易行业产业链包括上游数据采集与处理，中游数据交易平台和下游数据应用与服务。上游主要涉及数据的收集、清洗和加工，需要技术实力强大的公司支持。中游平台则负责数据的买卖，要确保数据的安全性和合规性。下游则是将数据应用于各行业，如金融、医疗和广告等，实现数据的价值。数据交易产业链有以下两个核心研究观点：1.随着对数据安全和隐私问题关注的日益加深，隐私计算技术的普及逐渐显得尤为重要。在数据交易领域，隐私计算技术将发挥更为显著的作用，确保数据在交易过程中的安全性和隐私性。隐私计算作为推动数据二十条理念落地的重要技术，在平衡数据流通与价值释放方面扮演关键角色，受到愈加多的重视。截至2022年3月8日，全球有8家企业在隐私计算领域拥有超过200项专利，而位列前10的企业主要分布在中国和美国。其中，蚂蚁集团以1,152项专利数量位居榜首，突显了中国在技术领域的价值与潜力。预计未来5-10年，隐私计算技术将迎来大规模商业化应用，到2025年，超过60%的大型组织将在数据分析、商业智能或云计算中采用一种或多种隐私计算技术。2.中国数据交易格局逐渐清晰，市场集聚效应显著。全国范围内新建的数据交易机构超过80家，其中近30家由省级以上政府推动建设数据交易场所，目前全国共有6万余家大数据企业，专业数据人才达30余万人。总体而言，中国数据交易市场呈现规模不断扩大、交易种类日益多样化、交易环境不断优化的发展趋势。上生产制造端上游厂商产业链上游说明1.从数据产生量来看，目前经过基础数据服务商处理的数据量足以满足涉及数据交易所需的规模。全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB，其中80%至90%为非结构化数据。这些非结构化数据需要经过采集和标注的转化，方能转变为结构化数据，即计算机能够识别的语言。这一过程是将数据最大化应用于人工智能产业的关键步骤。随着基础数据服务商的数据处理能力不断提升，预计到2027年，该市场规模将达到130亿-160亿元。2.从基础数据服务商竞争格局来看，各个类型的参与者将通过提供不同特色的服务，共同塑造数据交易市场的未来。目前人工智能基础数据服务行业的主要参与者包括科技巨头、专业型基础数据服务商以及科技初创企业，其中专业型基础数据服务商具有较早的布局和深厚的服务经验，目前仍在市场中保持较大份额，约占市场的50%至55%，其可为数据交易市场提供了稳定的基础服务。科技巨头在近两年加大了对该领域的投入，迅速抢占市场份额，目前占有30%至35%。而科技初创公司在市场中份 产业链中游数据交易平台贵阳大数据交易所有限责任公司深圳数据交易所有限公司上海数据交易所有限公司查看全部产业链下游数据应用与服务额较少，约占15%至20%。这一竞争格局对数据交易市场有着直接的影响，为市场注入新的活力和潜在的创新可能性。中品牌端中游厂商产业链中游说明1.自2021年至今，中国数据交易所的建设迎来了新一轮热潮，各地纷纷加快了数据交易机构的建设步伐。在2021年1月至2022年12月期间，全国涌现出18 家新成立的数据交易机构，而北上广深四地已相继推出了上海数据交易所、北京国际大数据交易所、深圳数据交易所、广州数据交易所以及贵阳大数据交易所等五家主要数据交易所。从2021年开始，中国在政策层面对数据交易所的支持力度逐步增强。在此背景下，2022年4月发布的《关于加快建设全国统一大市场的意见》指出了市场化配置存在“各自为战”的问题，强调了规范监管标准和操作规范的必要性。受益于政