谈一谈大数据交易所
上周我们介绍了中美三大证券交易所#说说中美三大证券交易所
近期随着#小桔科技#滴滴系25款APP被下架，热点背后核心逻辑是数据规范、数据安全带来的风险隐患。
早在1980年，未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》提到大数据的概念， 后来由IBM将大数据特点总结为5V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
随着经济的发展，1990年内陆第一所上海证券交易所创立并运营；2014年，中关村数海大数据交易平台成立，为全国首个大数据交易平台，随后上海数据交易中心、贵阳大数据交易所、重庆大数据交易平台、北部湾大数据交易中心等数十个交易平台陆续创立并运营。
证券、股票作为现代公司管理制度高度文明化的体现，证券交易所将现代企业经营状态放大、汇总，并反映行业、板块乃至国家经济的发展情况。
大数据交易所，则是将数字经济核心要素——数据的价值进一步规范，是数字经济高效发展的标属。
2020年，《北京市促进数字经济创新发展行动纲要（2020-2022年）》《北京市关于打造数字贸易试验区的实施方案》《北京国际大数据交易所设立工作实施方案》一系列从政策、实施路径到执行文件公告的发布，数据交易所制度规范和远景被逐渐完善和定义。
2021年3月，北京国际大数据交易所成立，由北京金融控股集团有限公司运营，是首家基于“数据可用不可见，用途可控可计量”新型交易范式的数据交易所，定位于打造国内领先的数据交易基础设施和国际重要的数据跨境流通枢纽。
数据的价值在于反复利用，大数据交易的发展主要困惑点包括：
数据提供方和数据需求方的信任
1963年诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗就在《不确定性与医疗保健经济学》阐述：信息&数据与一般商品迥然有异，它有着难以捉摸的性质，买方在购买前因为不了解该信息&数据无法确定信息的价值，而买方一旦获知该信息&数据，就可以复制，从而不会购买，故而信息&数据是无法完全市场化的，这就是信息经济学的“阿罗悖论”。
在数据交易中，数据需求方因为难以判断数据的质量和价值，存在花了钱却没有获得预期目标的数据的可能性，数据提供方可能缺乏有关需求方的信息，较低评估数据的价格。
数据价值会随着时间降低
数据是时效品，老数据不如新数据值钱，而且随着时间推移，老数据愈来愈没有价值。所以“大”数据中要更多的“活”的数据，数据价值在可信的数据提供方不断运行才能实现，如何避免数据的静态化和僵尸化是数据提供方不断使用各种手段去解决的问题。所以不同于“数据库”（database）一次性买卖，大数据交易以“数据流”（data flow）的形式开展。
大数据交易所不是法律概念，界定为“为数据交易双方或者多方提供网络经营场所、交易撮合、信息发布等服务，供交易双方或者多方独立开展交易活动的自律性管理的法人“更为合适。
大数据交易所，首要的角色是”认证者”。确立交易方准入资质，做好审查申请人审查管理工作，降低数据交易中搜寻和双方调查成本，创造价值。
大数据交易所业务职能是“撮合者”。作为多边市场的运营者，培育包括数据提供者、数据需求者、数据处理者、数据经纪人、数据服务者等闭合的生态圈，推动供需之间的高效匹配。
大数据交易所还要承担“监督者”角色。通过数据管理系统、安全计算系统、数据加密算法等技术服务，确保数据安全可追溯，必要时，行使强制性的信息披露和第三方审计或者违规处罚措施，确保各方合作诚信。
大数据交易所作为全交易的服务提供者，承担”调解者”的职能。提供合同模本和交易规则，确立激励相容的治理架构，如果出现争议，大数据交易所，必要将争议分解成可量化的要素，作快捷、经济、公平的裁决，降低交易的救济成本。