大数据交易模式未来会是咋样的
谈谈我的看法。我认为现有的交易模式都存在各种各样的缺陷，难以发展壮大。我设计了一种新的交易模式，不知怎么准确的命名，姑且叫它基于云服务的大数据交易平台模式吧。
1 现有大数据交易平台交易模式
目前，我国的大数据交易平台交易模式大体上可以分为三类。一是大数据分析结果交易模式：不进行基础数据交易，而是根据需求方需求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作后形成处理结果再出售；二是数据产品交易模式：或根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售，或与其他数据拥有着合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售；三是交易中介模式：平台本身不存储和分析数据，而是作为交易渠道。一个大数据交易平台上往往不止存在一种交易模式。
2 现有大数据交易平台交易模式及大数据应用产业存在的主要问题
2.1现有大数据交易平台交易模式存在的主要问题
2.1.1大数据分析结果交易模式存在的问题
在大数据分析结果交易模式中，大数据交易平台方根据需求方需求对数据进行处理，形成分析结果出售，这样在一定程度上限制了对数据潜在价值的挖掘，在细分领域甚至跨行业分析挖掘时，更是缺乏分析挖掘技术和专业知识。
2.1.2 数据产品交易模式和交易中介模式存在的问题
2.1.2.1供需错配
供需错配是指在大数据交易平台上，供应方提供的数据资源，往往不是需求方所需要的，需求方需要的数据资源往往在交易平台上找不到。存在供需错配的原因在于，供应方能够提供的数据资源只是自己一个组织机构产生的数据，数据量小，数据品类单一，很难和需求方已有的数据进行对接整合。双方的数据资源整合不到一块儿，就很难通过购买数据资源提高大数据应用的价值。因此，虽然需求方很需要数据资源，供应方也愿意出售数据资源，但是在大数据交易平台，成交的业务量却很少。
2.1.2.2定价困难
数据资源定价困难的原因在于两个方面。一是数据资源能够产生的价值很难预估。数据资源本身的价值无法直接判断，只能根据通过它能够发现的信息/知识的价值来衡量。需求方在购买之前，由于不知道能够产生多少有价值的信息/知识，很难给出一个较高的价格。二是同一份数据，对于不同的买家能够产生不同的价值。例如，淘宝上客户购买商品的数据，商品卖家可以根据这些数据推销商品，小贷公司可以根据这些数据进行放贷，但是这些数据由此给商品卖家和小贷公司带来的收益是不同的。既然数据资源可以同时卖给很多买家，而每个买家根据其能产生的价值，愿意出的价格又不一样，那么对于数据资源的供应方来说，最好的方式就是根据数据资源能给每个买家带来的价值分别收取不同的费用。但是这种方式，在现有的交易平台中很难实现。
2.1.2.3数据泄露
由于数据具有易复制的特点，当数据供应方将数据出售给几个不同的购买方之后，个别数据购买方为了牟取利益，可能会将数据再次出售或共享给其他机构使用，在数据的传递交易和共享中，很容易就造成了数据的泄露，这对数据供应方来说，是很难控制和追踪的。
2.2大数据应用产业存在的问题
大数据交易平台的出现是为了解决数据分割的问题，但是由于上述问题，在大数据交易平台上，交易的数据量和笔数都很少，大数据交易平台没能发挥应起的作用，导致当前大数据应用产业存在很多问题没法解决。
2.2.1 数据孤岛
数据孤岛是指数据资源分散在不同的组织机构，不能进行正常的交易和共享，各个组织机构都得不到需要的数据资源，数据资源犹如分布在一个个孤岛上。数据孤岛使得各个组织机构没法获得全面的、立体的数据，难以通过数据挖掘分析获得更多的信息/知识，大大降低了数据挖掘的价值。
2.2.2成本高、收益低
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