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2018中国出境自由行大数据报告
报告剖析了2018上半年中国出境自由行市场发展的态势与特征，并对未来市场趋势进行了预测。
中国快速增长的出境游市场，正在不断释放出新的需求。
大数据显示，2018年上半年，中国出境游人次达到7131万人次，同比增长15%。
报告指出，市场规模的扩大和技术的发展共同促进出境游产业链的成熟，随着国民消费水平的提高，中国游客逐渐积累起更多旅行经验，以90后为代表的新一代旅行者成为消费市场主力军，也带动中国游客整体信息获取能力、消费决策能力的进步。
线上决策、线上消费、线上分享已经成为中国游客旅游消费的主流，借助中国发达的互联网工具和各种在线旅游服务商，中国游客正在去往全球开启更丰富的旅行，当他们成为全球最智慧的消费者，中国旅游市场将迈入全新的发展阶段。
“体验”取代“抵达”成为旅行的终极意义
报告指出，在旅行方式上，不仅自由行成为主流，中国游客对旅行的个性化和深度化也提出了新的要求。
中国游客对旅行意义的理解，从“抵达”转向“体验”，休闲娱乐、户外探索、极限运动等丰富的体验项目成为他们追求的旅行方式。
同时，中国旅行者也不再满足游客式走马观花的旅行，而是希望更深入了解目的地的文化、风俗、饮食、艺术等方方面面。
数据显示，2018年上半年境外热门的当地体验中，除了热门的和服体验、泥浆浴和spa 之外，巴厘岛滑翔伞飞翔、清迈专业泰菜料理烹饪课程等更刺激、更深度的玩法也吸引了大量中国游客。
这些曾经小众的旅行方式正在被越来越多的中国游客发掘出来。
大数据发展现状与未来趋势分析引言在信息技术迅猛发展的时代背景下，大数据成为一个热门话题。
大数据的发展已经改变了我们的生活和工作方式。
本文将分析大数据的发展现状以及未来的趋势，探讨大数据对社会、经济和科技的影响。
1. 大数据的定义和特点大数据指的是海量的、多样化的、高速产生的数据。
其特点包括三个方面：数量庞大、多样性和高速更新。
大数据不再仅限于传统的结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，例如社交媒体内容、实时传感器数据等。
2. 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，从商业到医疗、教育、金融等各个行业都能看到其身影。
在商业领域，大数据可以用于市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解消费者需求和提供个性化的服务。
在医疗领域，大数据可以用于研究疾病模式、药物研发和提高医疗效率等方面。
在教育领域，大数据可以分析学生数据，帮助教师更好地了解学生需求，提供个性化的教育。
3. 大数据的发展现状大数据的发展取得了巨大的成就。
互联网和移动设备的普及，使得数据的产生和收集更加便捷，同时存储和处理数据的技术也得到了突破性的进展。
企业大量投资建设数据中心，构建高性能计算平台，以支持大数据的存储和处理需求。
同时，大数据分析技术的不断发展，使得对数据的挖掘和分析变得更加高效和精确。
4. 大数据的未来趋势随着技术的进步和应用场景的不断扩展，大数据的未来趋势将更加广阔。
首先，随着人工智能技术的发展，大数据和人工智能的结合将成为未来的趋势。
通过大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以更好地识别模式和预测趋势，帮助企业和决策者做出更准确的判断。
其次，大数据在物联网领域的应用将会蓬勃发展。
物联网设备可以收集大量的传感器数据，通过对这些数据的分析，可以实现智能化的控制和管理。
最后，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
随着个人数据的规模不断增加，数据泄露和滥用的风险也相应增加。
因此，加强数据安全和隐私保护将是未来大数据发展的关键。
大数据行业分析报告1. 概述近年来，大数据行业迅速发展成为全球信息技术领域的重要支柱之一。
本文将对大数据行业的发展趋势、市场规模、应用领域以及现状进行深入分析，并对未来发展进行展望。
2. 发展趋势2.1 技术进步与创新大数据行业依赖于数据收集、存储和分析处理的技术手段。
未来，随着技术的不断进步与创新，各种新型数据处理技术将逐渐出现，从而进一步推动大数据行业的发展。
2.2 数据安全与隐私保护随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护成为行业发展的重要议题。
未来，大数据行业将重点关注数据安全技术的研发和隐私保护策略的建立，以保障用户数据的安全与隐私。
3. 市场规模3.1 全球大数据市场据市场研究公司的数据显示，全球大数据市场规模呈现稳步增长的趋势。
预计到2025年，全球大数据市场规模将达到xx亿美元。
3.2 中国大数据市场作为全球最大的互联网市场之一，中国大数据市场发展迅猛。
根据数据显示，中国大数据市场规模预计将在2025年达到xx亿元人民币。
4. 应用领域4.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用日益广泛。
通过对大量金融数据的分析，金融机构可以更准确地进行风险评估、消费者信用评估以及投资决策。
4.2 零售行业大数据在零售行业的应用主要体现在市场营销和供应链管理方面。
通过对消费者数据的分析，零售商可以更好地定位目标客户群体，制定精准的营销策略，并优化供应链运营效率。
4.3 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用有助于提高医疗服务质量和效率。
通过对大量病历数据和疾病数据库的分析，医疗机构可以提供更准确的诊断和治疗决策支持，实现个性化医疗。
5. 现状与挑战5.1 现状目前，大数据行业已经取得了长足的发展，各种大数据平台和解决方案不断涌现。
大数据技术在各个行业的应用也取得了初步成果。
5.2 挑战大数据行业面临着数据安全、隐私保护、人才短缺等方面的挑战。
同时，大数据行业的发展还面临着技术标准的缺乏和数据融合的难题等挑战。
大数据行业发展分析报告一、引言随着信息技术的飞速发展和互联网的日益普及，大数据行业迅猛崛起，成为引领数字化时代的核心驱动力之一。
本文旨在对大数据行业的发展进行全面分析，并探讨其未来的发展趋势。
二、背景与定义大数据是指规模庞大、复杂度较高且难以处理的数据集合。
这些数据通常包含着有价值的信息，但传统的数据处理方法已经无法胜任。
大数据行业则是针对这一问题而出现的，致力于利用先进的技术手段来收集、存储、分析和应用大数据，从中获取商业价值。
三、现状分析1. 市场规模目前，全球大数据市场规模不断扩大。
根据国际数据公司（IDC）的数据显示，2019年全球大数据和商业智能（BI）市场规模达到1899亿美元，预计到2024年将达到2744亿美元。
亚太地区是全球最大的大数据市场，占据了整个市场的30%份额。
2. 应用领域大数据的应用已经渗透到各行各业，为企业创造了巨大的价值。
在金融行业，大数据正在被用于风险管理、反欺诈和客户智能分析等方面；在制造业，大数据被应用于智能制造、预测性维护和供应链优化等方面。
此外，零售、医疗、交通等领域也都积极探索大数据的应用。
3. 技术发展大数据的快速发展离不开技术的支持。
当前，人工智能、云计算、物联网等技术正不断推动着大数据行业的进步。
人工智能的发展使得大数据的分析和挖掘更加智能化；云计算的成熟降低了大数据存储和处理的成本；物联网的发展将为大数据行业带来更多的数据源头。
四、未来趋势1. 数据安全与隐私随着大数据行业的发展，数据安全和隐私已经成为一个重要的问题。
未来，大数据行业需要加强数据的安全保护措施，建立健全的数据治理体系，保障用户数据的安全和隐私。
2. 人才需求大数据行业对高端人才的需求将进一步增加。
未来，需要有更多的数据科学家、大数据分析师和数据工程师等专业人才参与到大数据行业中，推动行业的健康发展。
3. 行业整合未来，大数据行业将会出现更多的整合和并购。
这是因为行业竞争日益激烈，规模经济带来的优势将成为决定行业格局的关键。
中国大数据应用现状及未来发展趋势一、中国大数据应用现状随着互联网时代的到来，大数据将原来以流量为导向的互联网世界，变成了一个以数据为导向的新时代。
大数据的出现为企业级客户端、各级政府、互联网服务提供商等带来了较大的变化。
1.1 数据基础设施建设日渐完善随着大数据时代到来，各级政府、互联网公司、企业都不断加大对数据基础设施的投入，包括互联网传输速率、数据中心规模、机房发电及制冷设施等都得到了进一步完善，在中国的进入大数据应用全面爆发的大环境下，政府的融资和项目投资也往往在数据基础设施建设上投入较大的资金，以更好地满足各行业的应用需求。
1.2 数据商业模式不断完善在大数据应用场景下，随着各类应用的推进，数据商业模式也在不断的演化着。
目前以服务为核心的商业模式已经被普遍掌握，而随着人工智能的不断发展，对于数据科学的预测与产品建设范围，将成为数据商业模型优化的关键点，未来很有可能出现联合想象、联合销售等全新商业模式，以更好地服务数据产品消费。
1.3 大数据越来越融入社会方方面面随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的认识和应用也不断深入。
在中国，大数据越来越融入了社会方方面面，包括制造业、保险、金融、医疗等行业，随着物联网技术的发展，大数据的应用范围也将更为广泛。
二、中国大数据未来发展趋势未来几年，中国大数据将会有着更大的发展空间，随着国家大数据战略的推动，整个数据行业正面临广阔的发展前景。
2.1 人工智能AI将是下一个颠覆性技术在大数据领域内，将会涌现出大量的人工智能AI技术供应商，未来的应用场景也会更加普及化。
从智能物联网、智能制造、自动驾驶到智能家居等，一系列与AI相关的应用都在逐渐实现。
挑战是，如何真正地将AI应用落地，而不仅停留在基础研发和理论探索。
2.2 防范数据隐私泄漏将更上一层楼目前大数据泄露风险已经非常高，为了保证数据的安全与隐私，企业需要解决各种安全风险，建立完整的安全生态。
特别是对于政府级安全的探讨，必需保证政府最高级别的安全性，以确保官方数据不会因为技术风险而曝光。
大数据的发展现状与未来趋势随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道产生的庞大数据集合，这些数据具有海量、高速、多样和高价值等特点。
它不仅改变了人们的生活方式，也在各个行业带来了革命性的变革。
本文将从大数据的现状和未来趋势两个角度，探讨大数据的发展。
一、大数据的现状目前，大数据已经成为许多企业和组织的核心竞争力之一。
通过对大数据的收集、存储、分析和应用，企业可以更好地理解和把握市场需求，提高决策的准确性和效率。
例如，电商巨头亚马逊根据大数据分析用户行为，可以精准推荐商品，并提供个性化的购物体验。
在金融领域，银行可以利用大数据分析客户的风险偏好和还款能力，提供更好的信贷服务。
另外，大数据也被广泛应用于医疗、交通、能源等领域，推动了社会的进步和发展。
然而，大数据的发展仍然面临一些挑战。
首先是数据的隐私和安全问题。
大数据的应用离不开用户的个人信息，而如何保护用户的隐私一直是一个复杂的问题。
其次，由于大数据的海量性质，数据的存储和处理需要庞大的计算资源和技术支持，这也给企业和组织带来了巨大的压力和成本。
此外，大数据的应用也面临着法律和伦理的约束，需要建立相应的法律法规和道德准则。
二、大数据的未来趋势随着技术的进步，大数据的未来趋势将更加智能化、自动化和个性化。
首先，智能化是大数据的未来方向。
目前的大数据分析主要依赖人工智能算法和机器学习模型，但随着深度学习和自然语言处理等技术的发展，大数据的分析能力将得到进一步提升。
未来，大数据将能够自动地发现和分析数据中的模式和规律，并根据分析结果做出智能化的决策。
其次，自动化也是大数据发展的重要方向。
目前，大数据的处理需要人工的参与和干预，但未来随着自动化技术的成熟，大数据的处理将逐渐实现自动化。
例如，在生产制造领域，借助物联网和机器学习技术，工厂可以实现自动化的生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。
年中国大数据行业发展现状及应用场景在当今数字化时代，大数据已经成为推动经济发展、创新社会治理、提升公共服务水平的重要力量。
年中之际，让我们一同来探究一下我国大数据行业的发展现状以及其在各个领域的广泛应用场景。
大数据行业的发展可谓是一日千里。
近年来，我国政府高度重视大数据产业的发展，出台了一系列政策来支持和引导大数据技术的研发与应用。
这不仅为大数据行业创造了良好的政策环境，也吸引了大量的资金和人才投入到这个领域。
从技术层面来看，我国在大数据存储、处理和分析等方面取得了显著的进展。
分布式存储技术的不断优化，使得海量数据能够被高效地存储和管理；大数据处理框架如 Hadoop、Spark 等的广泛应用，大大提高了数据处理的速度和效率；而数据分析算法和模型的不断创新，让我们能够从复杂的数据中挖掘出有价值的信息。
在数据资源方面，我国拥有庞大的数据量。
随着互联网的普及、移动设备的广泛应用以及物联网的快速发展，各个行业和领域都产生了海量的数据。
这些数据涵盖了人们的生活、工作、消费、社交等方方面面，为大数据的应用提供了丰富的素材。
然而，我国大数据行业在发展过程中也面临着一些挑战。
数据质量参差不齐是一个突出问题，部分数据存在错误、缺失和不一致的情况，这给数据分析和应用带来了一定的困难。
数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题，随着数据价值的不断提升，数据泄露和滥用的风险也日益增加。
此外，大数据人才的短缺也制约了行业的发展，既懂技术又懂业务的复合型人才供不应求。
尽管面临挑战，但大数据在我国的应用场景却十分广泛。
在金融领域，大数据被广泛应用于风险评估和信用评级。
通过对用户的消费行为、信用记录、社交关系等多维度数据的分析，金融机构能够更加准确地评估客户的信用风险，从而做出更加合理的信贷决策。
同时，大数据还可以帮助金融机构进行市场预测和投资决策，提高投资回报率。
在医疗健康领域，大数据为疾病的预防、诊断和治疗提供了有力支持。
医疗机构可以通过对患者的病历数据、临床检验数据、影像数据等进行整合分析，实现疾病的早期预警和精准诊断。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
在过去，企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据，但是以今天的数据量来看，这些数据是非常有限的。
随着PC的普及和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在这种背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据。
因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂。
信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
通过对数据的分析，我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。
在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求，制定更科学的政策。
在科学研究领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为，推动科学进步。
总之，大数据是一个非常重要的概念，它正在改变我们的生活和工作方式。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会发挥越来越重要的作用。
大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会，使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追。
中国大数据产业的现状与未来发展趋势随着信息化、数字化和智能化技术的不断发展，大数据已经成为未来发展的重要趋势之一。
作为一个全球化经济体的重要成员，中国大数据产业自2014年起成为国家重点支持发展的领域，截至2019年，大数据产业规模达到7490亿元，预计到2023年将达到19000亿元，成为中国经济的新引擎。
中国大数据产业的现状目前，中国大数据产业已经形成了以大数据应用为核心的产业生态圈，大数据基础设施建设、大数据应用开发和大数据行业服务成为主要产业形态，产业链上下游企业数量不断增长，成为继互联网、移动互联网之后的新型工业化进程。
大数据基础设施建设在大数据基础设施建设方面，中国在云计算、大数据存储、处理、分析、安全和移动应用等方面取得了长足进展。
云计算已成为大数据相关技术的基础，国内云计算市场规模增速迅猛，预计到2023年市场规模将达到4815亿元。
国内多个互联网巨头如阿里巴巴、华为、腾讯等积极投入云计算领域，推动国内云计算技术水平的发展。
同时，大数据处理能力也在急速提高，2019年，海量数据评测赛（DWME）中，中国团队用时仅5.85秒就完成了2亿行20列数据的查询和行计数，并打破了世界纪录。
大数据应用开发大数据应用的开发和推广将产生巨大的社会和经济效益，是中国大数据产业发展的重要支撑。
当前，大数据主要的应用场景在互联网、金融、医疗、交通、制造、安防和教育等行业。
以互联网公司为例，阿里巴巴、腾讯和百度等公司是大数据应用的佼佼者，包括用户研究、电子商务、广告营销、搜索引擎和社交网络等方面都有所涉及。
另外，金融是一个重要的应用领域，大数据可以应用于金融风险控制、反欺诈、风险评估、区块链等方面，多家银行和金融机构也开始将大数据应用到风险管理和预测中。
大数据行业服务同时，随着大数据的不断应用，大数据行业服务发展也日益重要。
大数据的整合和管理需要相关的人才和技术支持，国内众多大数据服务公司应运而生，如赛迪、中软、森亿和松果等，积极参与大数据生产、管理、分析、应用和服务。
我国大数据产业的现状与未来发展趋势分析随着互联网时代的到来，大数据成为了各个领域重要的一环，大数据产业也在中国迅速发展。
本文将分析我国大数据产业的现状和未来发展趋势，分别从产业格局、技术水平、政策支持、市场需求四个方面进行探讨。
一、产业格局中国的大数据产业已经进入规模化发展阶段，产业格局也日益明朗。
从市场份额来看，国内的大数据企业类型主要包括数据加工企业、垂直应用企业、大数据软件和服务企业、云计算企业等，其中以数据加工企业为主导。
华为、阿里云、腾讯云等大型企业占据了不小的市场份额，数据加工和数据存储是行业的两大热门领域。
二、技术水平大数据技术的应用和研究仍然处于不断发展和探索中。
目前，我国在大数据领域的发展主要集中在架构、算法、数据库、系统设计和管理等方面。
尤其是在人工智能领域，我国的技术水平已经世界领先，在人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域的技术达到了世界领先水平。
三、政策支持政策支持是我国大数据产业发展的基础。
近年来，国家多次发布大数据和人工智能相关政策和规划，如《国家大数据战略纲要》、《新一代人工智能发展规划》等。
国家大力支持大数据产业的发展，同时加大对大数据和人工智能领域的产学研一体化的支持。
四、市场需求大数据产业的需求来自各个领域，如金融、医疗、交通、制造业等。
随着我国经济社会的不断发展，越来越多的领域需要大数据技术的支持和助力。
尤其是在疫情期间，大数据技术的应用和推广更是得到了广泛的关注和认可。
未来大数据产业的发展趋势可以从三个方面进行展望：1.技术形态：未来大数据技术将会更加人性化和智能化，人工智能技术的发展将进一步推动大数据技术的壮大。
2.产业升级：大数据产业将不断升级，行业从数据处理向数据应用和数据价值转型，边缘计算、物联网和人工智能等技术不断融合，大数据产业的价值和含金量将会进一步提高。
3.政策推动：未来政策支持的力度会持续不断，大数据和人工智能将成为国家战略性新兴产业，国家政策将从创新保障、数据安全、人才培养等方面展现出更加清晰的导向。
www.ssfdy.com 国内大数据交易发展情况分析
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。 www.ssfdy.com 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。
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。 www.ssfdy.com 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。
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（http://wxlink.jd.com/）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。
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。 www.ssfdy.com （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， www.ssfdy.com 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。
