国内有哪些好的“数据交易”平台，如像淘宝一样的平台？
提到“数据交易”，很多人会联想到淘宝这样的平台，希望能有一个集中的、易于使用的场所，买卖双方能够像逛淘宝一样，找到自己需要的数据，然后完成交易。
坦白说，中国目前还没有完全复制淘宝模式的、面向公众的、大规模的“数据交易”平台。 淘宝的成功在于它打通了C端（消费者）和B端（商家）的交易链条，商品品类极其丰富，用户习惯已经非常成熟。而数据交易由于其特殊性，比如数据的标准化、确权、隐私保护、合规性以及交易的复杂性，要构建一个类似的通用平台，面临的挑战要大得多。
不过，这并不意味着没有“数据交易”的尝试和探索。我们可以从几个不同维度来理解当前国内在数据交易方面的努力和平台：
1. 政府主导的、区域性的“数据交易中心/所”：
这类平台更像是政府为了促进数据要素流动、赋能地方经济而设立的“基础设施”。它们的目标是建立一个相对规范、可信赖的数据交易环境。
特点：
政府背景强： 通常由各地政府牵头成立，背书和监管力度较大。
侧重企业级数据： 主要交易的是企业积累的、具有商业价值的数据，例如行业分析报告、用户画像数据、企业信用数据、生产运营数据等。
交易流程相对规范： 会强调数据的合规性、安全性和确权，交易流程相对严谨，可能需要双方进行资质审核。
非面向个人消费者： 普通个人用户很难直接在这些平台上找到“能买”的数据，更多是企业间、机构间的交易。
市场化程度和活跃度不一： 不同地区的数交所发展水平和活跃度差异较大，有些还处于起步阶段。
代表性平台（举例）：
北京国际数据交易有限公司（北京数交所）： 作为国家级数据交易所的试点单位，其定位比较高，旨在构建国家级数据交易基础设施和服务体系。会涉及公共数据、企业数据等多种类型。
上海数据交易所： 同样是重要的区域性数据交易平台，侧重于上海及长三角地区的数据流通。
深圳数据交易所： 也是一个重要的区域性平台，积极探索数据资产化和数据交易。
一些省市级的数据交易中心/联盟： 比如贵州、甘肃等地，也在积极探索数据交易的模式。
如何理解它们“类淘宝”的方面：
集中展示： 它们提供了一个集中的平台，让数据“卖家”可以发布自己的数据产品，让数据“买家”可以浏览和搜索。
撮合交易： 理论上，它们会起到撮合供需双方的作用，并提供一定的交易规则和流程支持。
安全保障（初步）： 会有一些初步的安全和合规性审查，虽然不如淘宝那样用户信任度已成型，但有政府信用背书。
和淘宝的根本区别：
用户群体： 淘宝是面向所有消费者，数交所主要面向企业和机构。
商品（数据）标准化： 淘宝的商品（如一件衣服）是高度标准化的，容易定价和描述。而数据产品的标准化程度低，难以像商品一样直接展示和评估。
交易的复杂性： 数据交易涉及隐私、安全、合规、确权等多个复杂维度，不是简单的“一件起拍”。
生态和习惯： 淘宝已经建立了几十年的用户消费习惯和完整的生态系统，数据交易的用户习惯还在培育中。
2. 垂直行业的数据服务平台/交易平台：
这些平台往往聚焦于特定行业，为行业内的企业提供数据产品和服务。
特点：
行业专业性强： 专注于某一领域，如金融、营销、医疗、交通、工业制造等。
数据类型明确： 交易的数据通常是该行业特有的，例如金融领域的征信数据、交易流水数据，营销领域的用户行为数据、广告投放效果数据。
用户群体是行业内的企业： 目标客户明确，理解行业需求。
服务附加值高： 除了数据本身，可能还会提供数据分析、数据建模、咨询等增值服务。
代表性平台（举例）：
（营销/广告类） 一些大数据营销平台、媒体数据交易平台，可能会提供用户画像、精准投放等相关数据服务。
（金融类） 金融科技公司、征信机构等，可能会有自己的数据服务接口或平台，用于数据查询和分析。
（行业报告/研究类） 一些提供行业研究报告、市场数据的平台，虽然不直接交易“原始数据”，但交易的是经过分析和提炼的数据产品。
如何理解它们“类淘宝”的方面：
聚焦品类： 就像淘宝有服饰、电器专区一样，这些平台聚焦特定行业数据。
供需撮合： 同样是为行业内的供需双方搭建桥梁。
和淘宝的根本区别：
规模和开放性： 远不如淘宝面向大众，也缺乏那种“万货商店”的包容性。
易用性： 通常需要更专业的知识才能理解和使用其数据产品。
3. 正在探索中的“数据资产化”和“数据要素市场化”的尝试：
这是更宏观的视角，很多平台和机构都在为建立一个真正活跃、规范的数据要素市场而努力。这其中也包含了一些数据服务商，他们可能并不直接是“交易平台”，但通过提供数据采集、清洗、标注、分析、确权等服务，为未来的数据交易奠定基础。
例如：
一些AI公司在训练模型时会需要大量标注数据，它们可能会通过数据服务商来获取，而这些数据服务商可能整合了多种数据源。
一些企业会将内部数据进行“脱敏”、“封装”后，以数据产品的形式提供给其他企业。
总结一下，为什么现在很难找到一个“像淘宝一样”的数据交易平台？
1. 数据的独特性： 数据不是一次性消耗品，其价值在于复用和分析。如何界定“一件”数据，如何定价，如何防止复制和滥用，是巨大的挑战。
2. 确权难： 谁拥有数据？原始数据提供者？加工者？使用者？数据的“所有权”界定非常复杂。
3. 隐私与合规： 尤其涉及到个人数据，需要严格遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，这使得数据交易的门槛和风险都非常高。
4. 标准化缺失： 数据的格式、质量、维度都千差万别，很难像商品一样进行标准化描述和比对。
5. 信任与安全： 数据交易需要极高的信任度，买家需要相信数据的质量和合法性，卖家需要保护数据不被窃取或滥用。
那么，如果真的想进行数据交易，应该怎么办？
明确需求： 你需要什么样的数据？用于什么目的？
关注行业： 如果是特定行业数据，优先考虑该行业的垂直数据服务商或解决方案提供商。
关注政府主导的数交所： 如果是企业间的大规模数据交易，可以关注各地数据交易中心，了解其规则和可交易的数据产品。
咨询专业机构： 在进行数据交易前，建议咨询法律、安全、合规方面的专业人士，确保交易合法合规。
总的来说，中国的数据交易市场还在非常早期的探索阶段。政府在积极推动，技术也在不断发展，但距离像淘宝那样人人参与、商品琳琅满目的“数据淘宝”还有很长的路要走。目前更多的是在企业级、行业级层面，以服务、解决方案的形式，以及在政府主导的规范化平台上进行尝试。
坦白说，中国目前还没有完全复制淘宝模式的、面向公众的、大规模的“数据交易”平台。 淘宝的成功在于它打通了C端（消费者）和B端（商家）的交易链条，商品品类极其丰富，用户习惯已经非常成熟。而数据交易由于其特殊性，比如数据的标准化、确权、隐私保护、合规性以及交易的复杂性，要构建一个类似的通用平台，面临的挑战要大得多。
不过，这并不意味着没有“数据交易”的尝试和探索。我们可以从几个不同维度来理解当前国内在数据交易方面的努力和平台：
1. 政府主导的、区域性的“数据交易中心/所”：
这类平台更像是政府为了促进数据要素流动、赋能地方经济而设立的“基础设施”。它们的目标是建立一个相对规范、可信赖的数据交易环境。
特点：
政府背景强： 通常由各地政府牵头成立，背书和监管力度较大。
侧重企业级数据： 主要交易的是企业积累的、具有商业价值的数据，例如行业分析报告、用户画像数据、企业信用数据、生产运营数据等。
交易流程相对规范： 会强调数据的合规性、安全性和确权，交易流程相对严谨，可能需要双方进行资质审核。
非面向个人消费者： 普通个人用户很难直接在这些平台上找到“能买”的数据，更多是企业间、机构间的交易。
市场化程度和活跃度不一： 不同地区的数交所发展水平和活跃度差异较大，有些还处于起步阶段。
代表性平台（举例）：
北京国际数据交易有限公司（北京数交所）： 作为国家级数据交易所的试点单位，其定位比较高，旨在构建国家级数据交易基础设施和服务体系。会涉及公共数据、企业数据等多种类型。
上海数据交易所： 同样是重要的区域性数据交易平台，侧重于上海及长三角地区的数据流通。
深圳数据交易所： 也是一个重要的区域性平台，积极探索数据资产化和数据交易。
一些省市级的数据交易中心/联盟： 比如贵州、甘肃等地，也在积极探索数据交易的模式。
如何理解它们“类淘宝”的方面：
集中展示： 它们提供了一个集中的平台，让数据“卖家”可以发布自己的数据产品，让数据“买家”可以浏览和搜索。
撮合交易： 理论上，它们会起到撮合供需双方的作用，并提供一定的交易规则和流程支持。
安全保障（初步）： 会有一些初步的安全和合规性审查，虽然不如淘宝那样用户信任度已成型，但有政府信用背书。
和淘宝的根本区别：
用户群体： 淘宝是面向所有消费者，数交所主要面向企业和机构。
商品（数据）标准化： 淘宝的商品（如一件衣服）是高度标准化的，容易定价和描述。而数据产品的标准化程度低，难以像商品一样直接展示和评估。
交易的复杂性： 数据交易涉及隐私、安全、合规、确权等多个复杂维度，不是简单的“一件起拍”。
生态和习惯： 淘宝已经建立了几十年的用户消费习惯和完整的生态系统，数据交易的用户习惯还在培育中。
2. 垂直行业的数据服务平台/交易平台：
这些平台往往聚焦于特定行业，为行业内的企业提供数据产品和服务。
特点：
行业专业性强： 专注于某一领域，如金融、营销、医疗、交通、工业制造等。
数据类型明确： 交易的数据通常是该行业特有的，例如金融领域的征信数据、交易流水数据，营销领域的用户行为数据、广告投放效果数据。
用户群体是行业内的企业： 目标客户明确，理解行业需求。
服务附加值高： 除了数据本身，可能还会提供数据分析、数据建模、咨询等增值服务。
代表性平台（举例）：
（营销/广告类） 一些大数据营销平台、媒体数据交易平台，可能会提供用户画像、精准投放等相关数据服务。
（金融类） 金融科技公司、征信机构等，可能会有自己的数据服务接口或平台，用于数据查询和分析。
（行业报告/研究类） 一些提供行业研究报告、市场数据的平台，虽然不直接交易“原始数据”，但交易的是经过分析和提炼的数据产品。
如何理解它们“类淘宝”的方面：
聚焦品类： 就像淘宝有服饰、电器专区一样，这些平台聚焦特定行业数据。
供需撮合： 同样是为行业内的供需双方搭建桥梁。
和淘宝的根本区别：
规模和开放性： 远不如淘宝面向大众，也缺乏那种“万货商店”的包容性。
易用性： 通常需要更专业的知识才能理解和使用其数据产品。
3. 正在探索中的“数据资产化”和“数据要素市场化”的尝试：
这是更宏观的视角，很多平台和机构都在为建立一个真正活跃、规范的数据要素市场而努力。这其中也包含了一些数据服务商，他们可能并不直接是“交易平台”，但通过提供数据采集、清洗、标注、分析、确权等服务，为未来的数据交易奠定基础。
例如：
一些AI公司在训练模型时会需要大量标注数据，它们可能会通过数据服务商来获取，而这些数据服务商可能整合了多种数据源。
一些企业会将内部数据进行“脱敏”、“封装”后，以数据产品的形式提供给其他企业。
总结一下，为什么现在很难找到一个“像淘宝一样”的数据交易平台？
1. 数据的独特性： 数据不是一次性消耗品，其价值在于复用和分析。如何界定“一件”数据，如何定价，如何防止复制和滥用，是巨大的挑战。
2. 确权难： 谁拥有数据？原始数据提供者？加工者？使用者？数据的“所有权”界定非常复杂。
3. 隐私与合规： 尤其涉及到个人数据，需要严格遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，这使得数据交易的门槛和风险都非常高。
4. 标准化缺失： 数据的格式、质量、维度都千差万别，很难像商品一样进行标准化描述和比对。
5. 信任与安全： 数据交易需要极高的信任度，买家需要相信数据的质量和合法性，卖家需要保护数据不被窃取或滥用。
那么，如果真的想进行数据交易，应该怎么办？
明确需求： 你需要什么样的数据？用于什么目的？
关注行业： 如果是特定行业数据，优先考虑该行业的垂直数据服务商或解决方案提供商。
关注政府主导的数交所： 如果是企业间的大规模数据交易，可以关注各地数据交易中心，了解其规则和可交易的数据产品。
咨询专业机构： 在进行数据交易前，建议咨询法律、安全、合规方面的专业人士，确保交易合法合规。
总的来说，中国的数据交易市场还在非常早期的探索阶段。政府在积极推动，技术也在不断发展，但距离像淘宝那样人人参与、商品琳琅满目的“数据淘宝”还有很长的路要走。目前更多的是在企业级、行业级层面，以服务、解决方案的形式，以及在政府主导的规范化平台上进行尝试。
网友意见
先说结论，在2022年的当前国内还没有哪个数据交易平台的交易方式如淘宝一样便捷！
如果光算数量来说的话，国内的数据交易平台比全球任何地区都多，如果按活跃度来说的话，其市场深度完全和平台数量不成对比。
2014年全国乃至全球的第一家数据交易所在贵阳成立，称贵阳大数据交易所，从开始的门庭若市，到现如今的门可罗雀，前前后后探索了7年之久，对”数据“这种形态在当时还没有明确的立法规制，缺少确权、技术等一系准备，甚至其交易所的运营模式也饱受诟病，贵阳大数据交易所并没有发挥出其宣传的价值成果。
2016-2017年，市场上涌现出一批各地政府主导的数据交易所，但发展结果均不尽如人意。
直到2020年，国家层面将”数据“列为生产要素后，数据交易行业才重新焕发了生机。从2021年开始，国内出现了一批新式数据交易所。
如，北京国际大数据交易所，成立于2021年3月
上海数据交易所，成立于2021年11月
12月，合肥数据要素流通平台
还有湖南、重庆、沈阳等地。
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有了为数众多的数据交易所，那我们国内的数据交易市场发展起来了吗？显然没有
题主的问题提问于2017年，现在是2022年初，自从2021年到现在，国内又掀起了数据交易所的热潮，此次热潮的本质在于2020年国办关于数据要素建设的文件，第一次将数据作为新的生产要素列入其中，同时也对数据要素市场化发展提出了新的要求，数据市场机制的建立离不开数据如商品一般交易。
很显然，国内的数据交易经历了几年的探索没有如外国数据交易市场那般繁荣，其中原因是多方面的，数据确权、数据定价、数据监管等无从下手。显然，当前也没有真正解决。
以上文章可以基本上让你清楚当前数据交易面临的现状。随着数字经济走向深化，数据要素市场化是不可逆的发展未来，数据交易后期必然会越来越规范，但，我们真的需要那么多数据交易所吗？可参开下篇文章。
当然了，如果你现在还不懂数据交易的话，那我真的好好建议你看看下篇文章了。
如果你已经深入的了解了国内数据交易发展现状，那你以在继续了解下数据交易所的数据集来源及后期的创新产品。
————————————————这是一条分割线————————————————
关于数据交易、创业、区块链可以随时向我发起咨询哦，或者关注公号，带你近数据交易行业大佬研讨群。
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