信息化发展几十年，“大数据”这个词非常形象的说明了我们的数据存量---非常大，大到我们有点不知所措。数据本身是生产资料已成为社会共识，是我们的劳动对象。通过对生产资料加工再造生产出新的"产品"，不同于常见的商品，它可以是新的数据包，也可以是特定的数据服务。有了劳动对象，围绕劳动对象又有了一系列劳动资料（服务器、存储、大数据加工工具、分析工具等），逐步形成了一个新的产业---大数据产业。 数据作为产业的核心，既有商品的属性又有金融的特点，它具有明显的商品属性，可以被加工、流转；它有金融特点，并不单独存在而是依附在社会生产、生活的各个方面，如同资金一样，企业用好它，可以降低生产成本、提高运行效率，而且越使用价值密度越高，除了多出几块硬盘，永远不用担心通货膨胀的问题。 数据本身的特性给很多传统概念带来了挑战，我们可以说游戏币等虚拟物品是商品，但不能说金融/钱是商品；在财务会计中，我们很难直接把数据归到原材料、产品或是存货的科目下。但如同金融，数据的流通速度直接决定了产业发展和社会运行情况。谈到流通，我们就要说数据的共享和交易，数据共享的场景比较多，我们这篇文章暂且不谈（也可以理解为交易价格为0的特殊情况），先围绕数据的交易说几个问题。
问题一，数据交易中确权、估值、计价是影响数据交易发展的关键问题吗？ 这些是问题，但显然不是关键问题，甚至目前来看都不是重要问题。先说确权的问题，谁有数据？个人、企业、政府。关于个人数据，国家已有明确的法律隐私保护条款，个人在社会活动中需要出示个人的基本信息，而一旦是同意公开条款（例如注册电商网站等），其已经同意个人信息使用权转让，且为无偿使用；企业的数据所有权也很清新，其生产经营过程中积累、不涉及政府安全和个人隐私的数据，自然属于他的数据，包括自己基于原始数据加工后的数据；政府的数据也比较清晰，根据国家的法律要求，个人、企业需要依法上报自身信息，也是义务，同时国家也有保护个人、企业隐私的职责。因此，数据的确权问题并不存在，你的就是你的，不是你的再怎么拿也拿不过来。 估值和计价也不是问题，合规流通的数据价值计算遵从市场经济调节，馒头有公允的价格，但是对一个饥寒交迫的人和一个酒足饭饱的人价值本来就不一样，根本不需要瞎操那份心去说明一条数据的价值---卖给不需要的人等于信息垃圾，卖高了自然也没人要。至于是按条计价还是按数据包计价，计价多少，则完全按市场决定。至于为何估值和计价被频繁的提起，里面主要牵扯一类数据---政府掌握的数据，这类数据比较尴尬，信息公开满足不了社会运行发展的需求，不开放出去，就形不成数据回路，难以降低社会运行成本（各部门沟通成本高、社会管理效率低、产业发展有阻力...），但开放就比较尴尬，除了安全、隐私的问题，政府作为服务单位，应无偿向社会公开，出卖数据国家不允许，但开放、运营又需要成本，估值计价问题大，而一旦收费又有利益寻租的嫌疑，需要多方面平衡。尽管如此，但也并非无药可解，通常的做法就是收取运营的成本费用。 最后是交易平台的问题，交易平台的存在最大的意义是提供信任担保，促进交易的快速高效进行，我们可以面对面，也可以远程打款，有一个高可信赖、高易用性的数据交易网站再好不过。
问题二，目前来看数据交易现在的关键问题是什么？ 数据的交易和流通本已很成熟，关键的问题是如何规模化扩大。在我看来，目前数据交易的关键问题既不是不知道数据属于谁，也不是算不清数据的价格，而是没有足够可以流通、交易的数据。这是一个供需严重不匹配的市场！其原因在于一是数据收集难度大，散落在各处，例如我们想找下全国生猪的存栏量；二是收集整理成本高，例如统计全国饭店的销售额及客流量；三是加工难度高，不便于处理。这其中还包括我们信息化建设过程中形成的各种数据孤岛，虽然数据已格式化存储，但是没能标准化释放出来。全国各地一片大数据交易，但是突然发现市场还在培育中，没有足够的数据商品可以交易，好尴尬！ 另一个关键问题是数据污染问题。数据污染是指原始数据遭到破坏，一种情况是原始数据传输过程中恶意加入污染数据（例如数据黑市中为增加利益收入，在源数据包中掺杂无用、假的数据），另一种情况是我们在做数据过程中无意识的数据破坏，包括数据清洗、数据过滤以及数据分析中认为的干扰，原始数据如同纯铁一块，我们加点碳就变成钢，加点稀有金属就变成特种钢，如果我们一直拿着特种钢对外卖，别人就很难做成普通的不锈钢杯。因此，对数据本身，大众最希望能交易到的是无数据过滤、无人工干预和抽样的全数据，有了好食材再有好的厨师才能做出一桌好菜。
问题三，来来的大数据交易形态是什么样？ 虽然数据生产困难，产品又鱼龙混杂，但这只是数据流通过程中出现的一些问题，并不是不能解决。随着大数据产业逐渐发展，行业应用逐渐丰富，人们逐步重视数据的采集和整理，大量数据的产品化将逐渐不再是是问题。不同于传统的生产企业，数据的增值性要求高，会有大批量的数据生产公司存在，他们或专注于数据收集与整理，或专注于数据某一专业领域服务，无论如何，拥有数据层为其对外提供服务的根本。同时，也会出现几个大型的数据交易网站，解决数据流通过程中供需信息不对称的问题。
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