工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议
我国大数据产业发展现状、问题及建议
我国大数据产业发展现状、问题及建议近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，深刻改变着宏观经济环境，受到各国高度重视。
日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上，与会专家表示，我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题，需从优化产业政策入手，促其健康发展。
1大数据产业发展态势良好北京大学教授杨学山认为，我国大数据产业虽还处于探索起步阶段，但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面都取得了积极进展，为大数据产业的可持续发展创造了良好条件。
首先，大数据产业发展政策日益完善。
大数据产业是云计算技术、物联网和移动互联网广泛普及的结果。
鉴于大数据对经济、社会、科研、国家安全等方面的巨大价值，中国各级政府纷纷制定相关政策推动大数据产业深入发展。
早在2011年，工信部发布的《通信业“十二五”发展规划》就把云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向，此规划被视为较早推动大数据发展的政策。
2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，全面阐述了我国发展大数据产业的意义、目标、任务和政策，此纲要的出台标志着大数据产业已被提升为国家战略高度，逐渐完善的政策体系为大数据产业发展提供了良好条件。
其次，各地逐渐建立起了大数据产业发展平台。
随着国家和地方政府大数据产业发展政策的制定和实施，大数据产业发展的相关平台也逐步建立。
据了解，到目前为止，全国各地已建成和在建的大数据产业园已达到100多个。
为推动大数据研究，学术界成立了大数据专家委员会等机构，举办了大数据共享与开发、大数据技术创新、大数据运用、大数据产业发展等主题的学术研讨会。
另外，大数据的市场空间广阔且在持续扩大。
大数据产业主要涉及数据的收集、存储、分析和运用等环节，其在金融、电子商务、医疗、农业、政务等领域发挥着越来越重要的作用。
虽然我国的大数据产业已彰显出巨大的市场空间和持续增长的态势。
中国大数据产业发展的机遇与挑战
中国大数据产业发展的机遇与挑战一、引言随着全球信息化浪潮的不断加速，在过去的几年间，“大数据”这个词汇成为最为热门、最为流行的热词之一。
中国的大数据产业在国内外的巨大基数和空间中，面临着巨大的发展机遇和挑战。
二、机遇1.科技创新促进大数据发展目前的大数据产业主要以数据存储、数据处理、数据分析和数据应用为主要内容，这些都是需要科学技术创新和支持的。
目前，中国各种大数据公司、创业公司和优秀的大数据专业人才极为丰富，加上互联网技术的加速发展，这些都为大数据产业可持续发展提供了充足的科技创新力。
2.政策支持与优惠政府十分重视大数据产业的发展，对其给予了极大的支持。
通过大力发展大数据产业，促进经济增长，提高社会生产力，同时对新旧经济转型也有促进作用。
同时，各地政府还出台了一系列政策来吸引投资、减税减负、改革管理等方面的惠政，这些都极大地促进了中国大数据产业的发展。
3.市场需求日益增长随着大数据产业的快速发展，社会各行各业对于大数据的需求也在迅速增长，如人工智能、智能制造、智慧城市等领域，这些都需要大数据作为基础，因此，市场需求日益增长，这为中国大数据产业打下了坚实的发展基础。
三、挑战1.数据质量和信任问题在大数据产生的过程中，根据需求采集的数据可能会包含大量错误的数据，这些错误数据可能会影响数据的分析和应用，在此情况下，保证数据的质量变得至关重要。
同时，由于数据的涉及面还是很广泛的，这就使得数据的信任问题需要得到重视。
2.隐私保护和安全问题随着大数据的应用越来越广泛，隐私保护也成为了极为重要的问题。
当前，在大数据领域中存在许多隐私泄露的问题，这些问题很容易引起消费者和企业的不信任，从而极大地影响了大数据产业发展。
3.人才缺乏人才是大数据产业发展的重要支撑。
虽然中国在大数据人才培养方面也有不少的投入，但相对来说，与生产市场的需求还是存在一定差距，同时，企业对于大数据人才的要求也越来越高，人才不协同也可能会成为阻碍大数据产业发展的主要挑战之一。
中国大数据产业的现状与展望
中国大数据产业的现状与展望近年来，大数据产业正在成为全球经济发展的新引擎。
作为世界第二大经济体的中国也顺应潮流，大数据产业的发展成为了各级政府、企业和学术界的共同关注的话题。
一、中国大数据产业的现状自从国务院发布《中国大数据战略》以来，中国的大数据产业快速发展。
根据工业和信息化部的数据，2019年中国大数据产业规模达到了8030亿元，预计到2020年，规模将达到8890亿元。
同时，中国大数据市场正在向多元化、精细化方向发展，不断结合人工智能、云计算、5G等新技术，创新出更多有创造力的应用场景。
在大数据产业中，云计算和大数据储存技术是两个重要的方面。
中国的阿里巴巴、腾讯和华为等企业都在云计算、云存储领域投入了巨资。
2018年，中国市场上有超过75%的云服务商使用国产技术，而国内企业的云计算服务成本也比国外企业低40%-50%。
此外，国内的大数据储存行业也非常活跃，大数据储存需求在不断增加。
数据显示，2019年中国IDC市场收入规模达到827.8亿元，同比增长4.5%。
除了云计算和大数据储存技术，人工智能在中国大数据产业中也有着广泛的应用前景，例如人脸识别、智能摄像头、语音识别等。
中国智能制造的发展正在迎来产业互联网时代，对大数据的需求也在迅速增加。
二、中国大数据产业的展望尽管中国的大数据产业取得了显著进展，但仍面临挑战。
例如，中国在人才方面仍存在不足。
要在大数据和人工智能领域持续发展，需要大量的高素质人才。
目前，国内高校对相关领域的人才培养还不够，因此人才缺口问题仍需进一步解决。
同时，中国大数据产业中的数据隐私和安全也是一个需要解决的问题。
随着越来越多的个人数据被收集和分析，数据泄露和滥用事件频发。
为了解决这一问题，必须加强相关法律、法规和监管机制的制定与实施。
然而，中国大数据产业的展望依然非常广阔。
首先，中国已经成为一个世界级的基础设施建设大国，大数据产业在云计算、云存储等领域有着强大的支持。
其次，中国拥有着庞大的人口和市场，可以提供大量的数据，在不断拓宽的应用场景中，更能发挥出大数据的潜力。
大数据行业的挑战和整改意见
大数据行业的挑战和整改意见一、大数据行业的挑战随着信息技术的迅速发展和应用，大数据行业在全球范围内迅速壮大。
然而，这个庞大的行业也面临着一系列的挑战，这些挑战对于行业的正常发展和可持续性增长产生了一定的影响。
1. 数据安全与隐私保护大数据行业所涉及到的数据量庞大而广泛，包含了个人、企业和机构等各方面的信息。
因此，在数据收集、存储、处理和传输过程中存在着巨大的安全风险和隐私泄露问题。
黑客攻击、数据泄露以及滥用个人信息成为了日益频繁出现的问题。
2. 技术创新与标准化由于技术更新换代迅猛，各种大数据技术层出不穷。
然而，这也给企业带来了选择困难。
面对众多技术选项，企业需要根据自身需求进行选择，并且要确保所选技术具有较高的可靠性、扩展性和易用性。
同时，缺乏统一标准也导致不同系统之间无法良好地互操作。
3. 人才储备和培养大数据行业对于高端人才的需求不断增加，对于数据分析、挖掘和利用的专业技能要求也越来越高。
然而，目前市场上的有效人才供给远远跟不上行业快速发展的要求。
缺乏经验丰富、有实践能力的数据科学家和分析师已成为一个普遍问题。
二、整改意见1. 增强数据安全性和隐私保护意识加强企业内部员工的数据安全意识培训，建立完善的数据风险评估机制，并加强合规监管力度以减少黑客攻击和个人信息泄露事件的发生。
此外，应采取技术手段加密敏感数据，并设置访问权限限制以确保数据安全。
2. 加强技术研发与标准化努力鼓励企业在技术研发领域进行创新，并提供支持以促进新技术的推广与应用。
同时，在大数据行业中建立统一标准体系，提出规范和指导方针，以确保各种系统之间更好地互通和沟通。
3. 加大人才培养和引进力度鼓励高校设立相关专业，开展大数据相关的培训项目，提供与企业合作的实践机会，培养更多具备数据分析和处理技能的专业人才。
此外，应积极引进海外优秀人才，并提供良好的待遇和发展空间，以解决目前人才市场紧缺问题。
4. 加强行业监管与自律政府部门应加强对大数据行业的监管，并建立起健全完善的法规体系。
大数据产业发展情况,取得的积极成效,发展面临的困难问题及有关建议
大数据产业在全球范围内发展迅速，取得了许多积极成效：1. 经济推动作用：大数据产业已经成为驱动经济增长的新引擎，通过数据分析和应用，帮助企业优化运营、提高效率，推动数字经济的发展。
2. 创新驱动力：大数据技术推动了科技创新，催生了许多新的商业模式和产业形态，如云计算、人工智能、物联网等。
3. 社会服务提升：在医疗、教育、交通、环保等领域，大数据的应用提升了公共服务的效率和质量，改善了人们的生活。
4. 决策支持：政府和企业利用大数据进行决策分析，提高了政策制定和商业决策的精准性和科学性。
然而，大数据产业发展也面临一些困难和问题：1. 数据安全与隐私保护：随着数据量的增大，如何在利用数据的同时保护个人隐私和数据安全成为一个重大挑战。
2. 技术瓶颈：数据采集、清洗、存储、分析和应用等环节的技术难度高，需要持续的研发投入和人才支持。
3. 法规滞后：现有的法律法规可能无法适应大数据快速发展的需求，对数据权属、跨境流动等问题缺乏明确规定。
4. 人才短缺：具备大数据分析和处理能力的专业人才供不应求，制约了产业的发展速度和质量。
5. 基础设施建设：大数据处理需要强大的计算能力和网络基础设施，部分地区可能在这方面存在不足。
针对以上问题，以下是一些有关建议：1. 完善法规：制定和完善数据保护和隐私法规，明确数据权属和使用规则，为大数据产业提供清晰的法律环境。
2. 加强技术研发：鼓励企业和科研机构加大研发投入，突破关键技术瓶颈，提升数据处理和分析的能力。
3. 人才培养：通过教育和培训体系培养更多大数据相关人才，满足产业发展的人力资源需求。
4. 数据安全保障：建立严格的数据安全管理制度和防护措施，确保数据在采集、存储和使用过程中的安全。
5. 基础设施投资：加大对数据中心、高速网络等基础设施的投资，提升大数据处理和传输的能力。
6. 国际合作：加强国际间的数据流通和合作，共同制定和遵守数据治理的标准和规则，推动全球大数据产业的健康发展。
中国大数据产业的现状与未来发展趋势
中国大数据产业的现状与未来发展趋势在当今爆炸式增长的数字化时代，数据已成为企业发展的核心。
无论是企业决策、市场营销，还是用户交互，数据都扮演着至关重要的角色。
作为全球最大的互联网市场，中国的大数据产业自然也是备受瞩目的。
本文将探讨中国大数据产业的现状、存在的问题及未来发展趋势。
一、现状分析中国大数据产业近年来快速发展，在政策扶持下，国内大数据市场规模激增。
根据国家统计局数据，2019年，中国大数据产业规模已达到6059亿人民币。
其中，2018年国内大数据人工智能企业的融资总额高达600亿人民币。
这些数字都显示出中国大数据产业的日益壮大。
然而，目前仍有许多问题困扰着中国大数据产业。
首先，当前的大数据分析技术和应用场景虽然已经取得了一定的成果，但是还不够成熟。
其次，大数据安全问题也是中国大数据产业面临的重要挑战之一。
此外，数据开放共享机制的不完善也制约了大数据产业的发展。
二、问题分析1.技术瓶颈目前大数据分析的主要方法是基于机器学习算法的数据挖掘和分析。
但在一些场景下，数据挖掘和分析方法存在不足，应用受限。
例如，在自然语言处理领域，机器学习算法在分析中文、特别是口语中文时，难以实现高精度的处理。
尤其是学术界、政府和企业在信息提取、情感分析、用户观点挖掘等方面的需求日益增长，机器学习算法已经难以适应大数据分析应用的需要。
2.安全性问题大数据安全问题在近年来也得到许多重视。
在因特联网时代的随处可见的数据威胁下，随着大数据使用量和分析能力的不断提升，数据安全问题越来越严重。
对于企业而言，不仅需要防范恶意攻击、侵害用户隐私等问题，更需要在处理非结构化数据时保证数据质量。
同时，在企业内部也需要实现严格的数据权限以及权限控制，保障数据安全。
3.开放共享机制不完善通过数据共享，大家都可以获得更多的信息，也能更好地开拓应用范围。
然而，数据开放共享机制还不够完善是当前亟待解决的问题。
企业在分享数据方面存在保护隐私的困境，同时无法得到其他公司的完整数据。
中国数据产业发展面临的问题和挑战
中国数据产业发展面临的问题和挑战随着信息化和数字化的快速发展，数据产业成为了当今世界经济的重要组成部分。
在这个领域，中国作为全球数据产业的重要参与者，也面临着一系列的问题和挑战。
本文将就中国数据产业发展面临的问题和挑战进行探讨。
一、数据安全问题随着大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，数据安全问题成为了当前数据产业面临的首要挑战。
数据泄露、数据篡改、网络攻击等问题给企业和个人带来了严重的财产和声誉损失，对整个数据产业发展构成了威胁。
在数据安全问题上，中国面临的主要挑战包括缺乏统一的安全标准和规范、安全技术和专业人才的短缺、监管和执法体系不完善等。
二、数据治理和隐私保护问题数据治理是指对数据的采集、存储、分析、共享等环节进行规范和管理。
中国数据产业面临的问题之一就是数据治理不完善，数据资源的利用和共享受到了较大的制约。
随着用户关于个人信息保护意识的提高，数据隐私保护成为了一个备受关注的问题。
尤其是在移动互联网和物联网的大背景下，如何保护个人信息安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。
三、数据技术和人才短缺在大数据、人工智能等领域，技术的创新和应用是数据产业发展的关键。
中国数据产业面临的问题之一就是技术和人才的短缺。
虽然中国在推动科技创新和人才培养上投入了大量资源，但是领域间的交叉和综合能力仍然较弱，导致了技术和人才的匮乏。
国外高技术人才的流失也给中国数据产业的发展带来了一定的挑战。
四、数据标准和互操作性问题数据标准和互操作性是影响数据产业发展的重要因素。
中国数据产业面临的问题之一就是缺乏统一的数据标准和互操作性，导致了数据孤岛和资源浪费。
在这种情况下，不同的数据系统之间难以实现互通互联，也给企业和个人带来了诸多不便。
建立统一的数据标准和提高各系统的互操作性成为了中国数据产业发展的重要任务之一。
五、数据资源开发和利用问题数据资源开发和利用是数据产业发展的核心任务之一。
中国数据产业在数据资源开发和利用方面面临的问题主要包括数据资源不足、数据质量较低、数据共享机制不完善等。
我国大数据产业的发展与瓶颈分析
我国大数据产业的发展与瓶颈分析随着科技的快速发展，大数据已经成为当前最为热门的话题。
在我国，大数据产业已经呈现出快速的发展态势，成为新经济领域中最具潜力的产业之一。
但是，在这一过程中，我们也面临着许多瓶颈和挑战。
一、大数据的优势大数据具有非常显著的优势，可以为企业、政府、个人等提供有效的帮助。
首先，在商业上，大数据可以帮助企业进行市场研究、客户分析、营销决策等，提升企业竞争力。
同时，在人民生活方面，大数据可以帮助政府把握社会发展动态，进行精准扶贫、预防疫情等，提升人民生活水平。
在科学研究中，大数据也可以帮助科学家进行快速、全面地数据处理、分析，提升科学研究的水平。
二、大数据产业的发展在我国，大数据产业已经成为十分重要的新经济行业，其规模和发展速度均居于世界第一位。
据统计，我国大数据产业规模已经达到了11万亿元，同比增长了24.9%。
尤其是在疫情期间，大数据也为我们提供了很大的帮助，以口罩为例，通过大数据的分析将失物招领上的口罩信息变成数据，然后根据数据推测出失物招领上未公布的口罩流失状况、口罩寻回率、口罩价格等信息，这样就可以更好地了解口罩当前的市场情况。
三、大数据产业的瓶颈虽然我国的大数据产业发展已经很迅猛，但是仍然存在很多瓶颈和挑战。
首先，技术方面的瓶颈。
目前，我国的大数据产业主要还是以数据采集和处理为主，而在数据分析和挖掘方面，与国际先进水平相比存在一定差距。
其次，人才方面的瓶颈。
虽然我国有很多优秀的人才从事大数据领域的研究和实践，但是由于技术壁垒较高、人才集中、行业跨度大等原因，大数据人才的供给与需求存在严重的失衡。
除此以外，政策瓶颈、隐私保护瓶颈、数据安全瓶颈等方面也是大数据产业发展的难点。
政策瓶颈主要包括政策法规不健全、政策落地不到位等问题；隐私保护瓶颈指的是在大数据应用的过程中，个人隐私受到了侵害；数据安全瓶颈主要是指在数据采集和处理的过程中，数据安全性无法得到保障。
四、解决大数据产业发展瓶颈的建议为了解决大数据产业发展中面临的种种问题和瓶颈，应该从以下几个方面进行思考和解决。
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工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议近年来随着大数据的广泛普及和应用，数据资源的价值逐步得到重视和认可，数据交易需求也在不断增加。
2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出“要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措”。
在国家政策的积极推动、地方政府和产业界的带动下，贵州、武汉等地开始率先探索大数据交易机制。
本文梳理了我国大数据交易现状及存在问题，针对性地提出了促进我国数据资源开放、推动数据应用和释放数据价值的政策建议。
一、我国大数据交易发展现状（一）我国大数据交易发展特点1.大数据交易平台建设进入井喷期。
数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。
从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。
2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。
据有关数据预测，到2016年年底全国类似的交易平台数量可能达到15到20个[1]。
2.大数据交易变现能力有所提升。
在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。
随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，我国数据变现能力显著提高。
据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年我国大数据相关交易的市场规模为33.85亿元，预计到2016年国内大数据交易市场规模将达到62.12 亿元，2020年将达到545亿元。
3.大数据交易仍整体处于起步阶段。
从整体发展水平来看，我国大数据交易仍处于起步阶段，突出表现在以下几个方面：一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等的内容的交易尚未大规模展开。
二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。
三是数据开放进程缓慢一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。
四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。
（二）我国大数据交易的主要类型1.基于大数据交易所（中心）的大数据交易。
基于大数据交易所（中心）的交易模式是目前我国大数据交易的主流建设模式，比较典型的代表有贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台等。
这类交易模式主要呈现以下两个特点：一是运营上坚持“国有控股、政府指导、企业参与、市场运营”原则；二是股权模式上主要采用国资控股、管理层持股、主要数据提供方参股的混合所有制模式。
该模式既保证了数据权威性，也激发了不同交易主体的积极性，扩大了参与主体范围，从而推动数据交易从“商业化”向“社会化”、从“分散化”向“平台化”、从“无序化”向“规范化”实现转变，将分散在各行业领域不同主体手中的数据资源汇集到统一的平台中，通过统一规范的标准体系实现不同地区、不同行业之间数据共享、对接和交换。
图1 基于数据交易中心的模式2.基于行业数据的大数据交易。
交通、金融、电商等行业分类的数据交易起步相对较早，由于领域范围小，数据流动更方便。
同时，基于行业数据标准较易实现对行业领域交易数据的统一采集、统一评估、统一管理、统一交易。
2015年11月，中科院深圳先进技术研究院北斗应用技术研究院与华视互联联合成立全国首个“交通大数据交易平台”，旨在利用大数据解决交通痛点，推动智慧城市的建设，未来将逐步组建交通大数据供应商联盟，构建良性的交通大数据生态系统。
3.数据资源企业推动的大数据交易。
近年来，国内以数据堂、美林数据、爱数据等为代表的数据资源企业渐具市场规模和影响力。
区别于政府主导下的大数据交易模式，数据资源企业推动的大数据交易更多的是以盈利为目的，数据变现意愿较其它类型交易平台更强烈。
数据资源服务企业其生产经营的“原材料”就是数据，在数据交易产业链中兼具数据供应商、数据代理商、数据服务商、数据需求方多重身份。
经营过程中往往采用自采、自产、自销模式并实现“采产销”一体化，然后再通过相关渠道将数据变现，进而形成一个完整的数据产业链闭环。
正是因为这种自采自产自销的新模式，数据资源企业的所拥有的数据资源具有其独特性、稀缺性，一般交易价格较高。
图2 基于数据资源企业推动的数据交易模式4.互联网企业“派生”出的大数据交易。
以百度、腾讯、阿里巴巴等为代表的互联网企业凭借其拥有的数据规模优势和技术优势在大数据交易领域快速“跑马圈地”，并派生出数据交易平台。
这种大数据交易一般是基于公司本身业务派生而来，与企业母体存在强关联性。
一部分数据交易平台作为子平台，数据来源主要来源于“母体”并以服务“母体”为目标；也有一部分数据交易平台脱离“母体”独立运营，即便如此也能看到“母体”的影子。
以京东万象（/）为例，京东万象作为京东的业务组成部分，其交易的数据与服务的主体与电商息息相关。
京东万象的交易数据品类较为集中，尽管京东万象的目的是打造全品类数据资产的交易，但目前平台主推的仍是金融行业相关数据，而现代电子商务的发展离不开金融数据的支撑。
图3 基于互联网企业衍生的数据交易模式二、我国大数据交易发展的现实困境（一）数据交易环境有待完善。
良好的数据交易环境是大数据交易发展的基础保障，既有赖于法律法规的保障和标准规范的支撑，也需要相应监管的到位。
目前国家层面的数据交易法律法规和行业标准尚未推出，导致地方各省大数据交易平台建设过程中自行探索标准体系，容易自成体系。
同时，大数据交易是互联网经济背景下诞生的一种新事物、新业态，在政府层面尚未有专门的监管职能部门对其进行监管。
（二）数据交易以“粗放式”为主。
从交易内容来看，我国大数据交易以单纯的数据原材料买卖为主，数据算法、数据模型等交易尚未起步，数据价值得不到有效体现；从交易价格来看，目前交易过程中缺乏对数据定价的统一标准，难以准确衡量数据应有价值；从数据质量来看，部分交易数据存在格式不规范、内容不完整等问题，影响数据交易。
（三）数据交易平台定位不清。
从目前大数据交易平台建设来看，各地大数据交易平台在建设过程中存在着定位重复、各自为战，难以形成综合优势的问题。
以华中大数据交易所、长江大数据交易中心、东湖大数据交易中心三个交易平台为例，三者均处于湖北省境内，但在发展定位上、功能定位上界线不清，形成了多个分割的交易市场，导致数据交易市场之间缺乏流动性，呈现交易规模小、交易价格无序、交易频次低等特点，难以真正实现平台化、规模化、产业化发展，无法有效发挥数据交易平台的功能优势。
（四）数据质量难以得到有效保障。
目前我国各地数据交易大多基于数据交易平台开展，但数据交易平台在建设过程中对于建设主体、参与主体等并未制定严格的标准要求，对于谁可以出资、出资额多少才能建设大数据交易平台未做明确规定，这种低门槛将影响数据质量。
与此同时，我国大数据交易平台建设主要采用会员制，但对入会成员未制定统一标准要求。
以华中大数据交易所为例，在会员认证过程中主要是对其身份属性进行认证，但对企业资产等均未做明确要求，无法保证交易数据质量的权威性和准确性。
三、推进我国大数据交易发展的突破路径（一）加快标准立法建设，优化数据交易环境。
目前，贵州、武汉等地积极探索大数据交易标准规范，贵阳大数据交易所成为国家首个“大数据交易标准试点基地”，华中大数据交易所通过制定《大交易数据格式标准》、《大数据交易行为规范》等推动大数据交易规范化发展。
国家可基于地方数据交易实践及标准规范，并借鉴国外先进经验，逐步探索建立国家层面数据交易的法律法规和行业标准，推动我国大数据交易实现标准化、规范化交易。
（二）加快数据开放进程，与数据交易形成良性互动。
充分发挥数据开放与数据交易间的良性互动作用，逐步为数据交易构建起良好的环境氛围。
大数据时代，随着数据资产价值的提升，数据开放通过进一步丰富数据品类、扩大数据规模，可以在供给上为数据交易提供保障；数据交易变现能力提升和应用效果显著后，将会在一定程度上鼓励数据拥有者向社会开放数据。
李克强总理在中国大数据产业峰会指出，“80%的数据掌握在政府手中，政府应共享信息来改善大数据”，政府作为公共数据的核心生产者和拥有者应加快数据开放，推动数据流通和数据交易，释放数据价值。
（三）逐步推进“分类”交易原则，试行“一类一策”。
按照差异化交易原则，对交易的数据进行分类，根据不同类型数据实施分类交易。
一是针对不同的交易主体、交易模式等，鼓励其根据自身优势、自身发展定位等分类发展。
二是针对不同来源数据、不同类型的数据，尝试制定不同的交易策略和定价策略。
如针对稀缺性、价值高的数据，实施卖方定价；针对社会公共价值高的数据，特别是政府部门提供的数据，实施成本定价。
（四）创新交易方式，探索“泛交易”模式。
“泛交易”是指在数据交易过程中，打破传统思维，创新交易方式，延长数据交易链，在现有数据买卖的基础上，探索以数易数、数据捐赠、数据代理等更加“泛化”的数据交易形式。
如东湖大数据交易中心在交易平台上推出“以数易数”服务，用户在数据过程购买过程中可以与卖方协商，用自己所拥有的其它数据与其进行“物物交换”。
“泛交易”可以鼓励吸引更多的数据交易主体参与到交易过程中，增强数据流通性和使用价值，多渠道提升数据交易变现能力。