◎每經記者 杜冉樂

　　大數據時代，如果你是某家實力房企的行銷操盤手，想儘快知道某個片區的有效消費客群情況，通過貴陽大數據交易所這個平臺購買數據。但如果數據出錯造成推盤失敗，這怎麼辦？

　　一位不願具名的業內資深人士指出，目前，大數據的價值由買賣雙方根據自己所認定的價值進行評估，決定數據的價格。《每日經濟新聞》記者注意到，上述交易的困惑實際上就在於交易雙方資訊的不對稱性，更具體一點就是買方需求與賣方供給之間存在大數據交易資訊的“錯位”。

　　交易“定價”之惑

　　在北京大數據交易服務平臺上，點開“數據交易”一欄，針對數據類型一項，共分為原始數據、加工後數據、其他和行業報告，95%以上的數據為行業報告，一共13個頁面，掛牌價僅為100元。

　　唯有“企業大數據精準分析服務”一項屬於原始數據，掛牌價30萬元，而“輿情監控分析”一項，數據類型不明確，掛牌價為50萬元，這些數據幾乎都出自九次方大數據終端。

　　在貴陽大數據交易所，針對産品定價，專門劃分了數據的6個維度，包括數據實時性、數據樣本覆蓋面、數據完整性、數據品種、時間跨度與數據深度，推行實時交易。

　　貴陽大數據交易所表示，不同品種的大數據價格機制是不一樣的，實時價格主要取決於數據的樣本量和單一樣本的數據指標項價值，而後通過交易系統自動定價，價格實時浮動。《每日經濟新聞》記者詳細查詢發現，北京大數據交易服務平臺的數據交易掛牌期最早是去年12月，最新的是今年6月初，至今無一項數據成交。貴陽大數據交易所雖已成立三個多月，其官網至今未挂出新的交易資訊。

　　為何這些平臺大數據交易不活躍？有資深業內人士對記者説，一些交易平臺上能看到的可交易數據，實際上是沒人購買的數據。在該人士看來，這些大數據交易平臺或許只是先把概念設計好，佔個坑，應算是先行先試，但數據量極為有限，不足以支撐市場化交易，定價機制也做不出來，尤其是數據邊界、數據源、數據用途和應用都不是很明確。“首先要確認數據交易的邊界，哪些數據是可交易的，然後根據需求來定價。數據對象的麻煩在於數據在不同‘場景’下價值是不一樣的，比如小麥、大豆的數據，用在農業規劃和期貨上是不一樣的。”該業內人士説。

　　交易存資訊不對稱風險

　　按照貴陽大數據交易所的設計，大數據交易最終要在買賣雙方之間達成共識。如果買方急需的數據資訊並非賣方所提供的資訊，如何解決？發生糾紛之後，交易所將如何處理？發生這種情況的根源又是什麼？

　　一位不願具名的業內人士説，這種情況下，交易風險又會反饋到交易所的大數據定價機制。

　　關鍵問題是，目前大數據交易所在定價機制上仍然難以做到市場化。那麼，到底如何看待上述可能會發生的潛在問題？

　　貴陽大數據交易所前述工作人員解釋説，如果數據買方對購買的數據資訊與其描述的內容不符，他們可以向交易所投訴，由交易所及時處理。此外，他們對數據提供商有相關的資格審查，比如企業資質夠不夠，審核相關數據資訊是不是涉及隱私等。

　　基於此，大數據交易所需要投入多大的人力、設備等成本？上述業內人士説，“這個是非常難的事情，你要看貴陽或北京集聚了多少人才去搞這個事情。”

　　在該人士看來，現在有一個基礎技術有待突破，即數據標簽、數據浮水印，也就是説，從這個交易所裏出來的數據必須打上數據浮水印，這涉及到資訊安全技術，目前只有國家資訊中心有這個能力解決。