当前，我国正大力引导数据要素化发展，积极构建以数据为关键生产要素的数字经济。数据交易场所作为“充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用”的较优载体，已成为各地促进数据“资源配置效率最优化和效益最大化”的重要枢纽。
紧跟数字中国建设趋势落政策、学法规、读研报、用标准，有问题来 Q 小治，以下我们针对《贵阳大数据交易所发展指数评估报告 1.0》全文，在数据供需问题及解决办法、机制、效率和市场建设方案、实施评估、质量保障等方面问题由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。下载文档请在页面底部扫码关注我们的微信公众号“idtzed”，对话框内发送“240918”或“入”添加老邪企业微信获取链接。
01 贵数所评估报告概览
《贵阳大数据交易所发展指数评估报告 1.0》由中国信息通信研究院对贵阳大数据交易所进行综合评估，旨在推动其向更高质量、更高层次跃进，助力构建统一开放、竞争有序、制度完备、治理完善的高标准数据市场。报告从编制背景、发展指数评估、面临问题分析和发展建议四个方面进行了详细阐述。
编制背景：
数据交易场所的重要性：数据交易场所已成为促进数据资源配置效率最优化和效益最大化的重要枢纽。
数据交易场所发展变革：数据交易场所发展迈入变革升级关键期，以评促改引领高标准市场建设恰逢其时。
评估背景：立足新发展阶段数据交易发展新要求，面向全国邀请首家数据交易场所进行评估。
发展指数评估：
总体评估情况：贵数所2022年、2023年和2024年6月的发展指数得分分别为60.25、74.24和81.93，总体发展水平从合格连跨两档达到优秀。
发展环境分指数：政策引导力度持续加大，基础制度探索超前，数据环境“政强产弱”，监管体系较为健全。
基础支撑分指数：运营能力持续提升，规则探索走在全国前列，基础设施扎实可靠，服务能力显著提升，风控体系日渐完善。
市场交易分指数：数据产品供给快速增长，交易活跃度大幅提升，供需匹配效率稳步提升。
生态构建分指数：数据供需主体增长较快，数据商发展稳步提升。
辐射影响分指数：区域辐射增强，行业带动日渐增强，创新引领呈现诸多亮点。
面临问题分析：
区域数据资源供给水平有待提高：高价值公共数据供给通道不畅，产业数据供给能力总体偏弱。
基础设施智能化一体化发展不足：数据流通交易智能化应用尚待探索，跨省域平台互联互通尚未取得实质性进展。
数据市场供需匹配效率有待提升：供需匹配结构性矛盾亟待化解，供需匹配方法有待优化和创新。
数据生态活力尚需进一步激发：供需主体入场驱动力不足，所商协同发展模式不完善。
数据资源新供给：
- 加快推动高价值公共数据开放利用，推进公共数据授权运营，探索公共数据供给新模式。
- 提升企业数据管理能级，加大数字化转型公共服务、社会服务供给，开展DCMM贯标评估，提升企业获取数据、使用数据的能力。
- 组织开展企业首席数据官制度试点，加强企业首席数据官制度体系建设，鼓励龙头企业、平台企业打造符合中小企业特点的数字化服务平台。
相关原文：[30][37][16]
图：贵阳大数据交易所平台总体架构图
02 数据供需问题及解决办法、机制
1. 数据供需中常见的问题及解决办法：
- 问题：数据供给和需求脱节。
解决办法：建立有效的供需信息传导机制，促进供需双方的沟通和合作。 - 问题：数据质量问题，如数据不准确、不完整。
解决办法：实施严格的数据治理和质量控制流程，确保数据的准确性和完整性。 - 问题：数据安全和隐私问题。
解决办法：加强数据安全措施，如加密技术和访问控制，同时遵守相关法律法规。 - 问题：供需匹配效率低。
解决办法：采用高效的数据匹配算法，优化匹配流程，提高匹配的精准度和速度。 - 问题：数据供需主体活跃度低。
解决办法：通过激励措施和市场教育提高供需主体的参与度，同时优化交易所的服务和功能，增加其吸引力。
2. 数据供需信息传导机制的关键步骤包括：
- 数据收集与分析：首先，需要收集大量的市场数据，包括供给和需求两侧的数据。然后，对这些数据进行深入分析，以理解当前的市场状况。
- 信息共享与发布：将分析得到的市场信息通过各种渠道共享给供需双方，这可以通过市场报告、在线平台、行业会议等方式实现。
- 需求预测：利用历史数据和趋势分析来预测未来的市场需求，这有助于供需双方做出更为明智的决策。
- 供需匹配：通过算法和人工干预，将供给信息与需求信息进行匹配，以促进交易的发生。
- 动态调整：市场状况是不断变化的，因此需要定期更新供需信息，并根据市场反馈调整匹配策略。
3. 提升数据供需的效率和质量的方法包括：
- 使用先进的技术工具，如人工智能和大数据分析，来提高数据处理和分析的速度和准确性。
- 建立一个透明、高效的信息共享平台，减少信息不对称。
- 提供专业的数据咨询服务，帮助供需双方更好地理解市场动态。
- 加强法律法规建设，保护数据隐私和安全，增加市场参与者的信心。
- 培养专业的数据人才，提高整个行业的数据素养。
相关原文：[39][34][7]
03 数据市场建设方案和实施评估
1. 数据市场建设方案的关键点主要包括以下几个方面：
- 规则与标准制定：建立完善的数据交易规则和标准体系，确保数据交易的合法性、安全性和透明性。
- 基础设施建设：构建高效、安全的数据交易平台，提供数据存储、处理、分析和交易等服务。
- 数据资源供给：提升公共数据和企业数据的供给能力，推动数据资源的开放共享。
- 供需匹配机制：建立有效的数据供需匹配机制，提高数据交易的效率和质量。
- 市场监管与合规：建立健全的数据市场监管体系，确保交易的合规性和数据的合规使用。
- 技术创新与应用：利用大数据、人工智能等技术提升数据处理的智能化水平，促进数据应用创新。
- 生态构建与协同：培育数据供需主体和数据商，构建健康的数据交易生态系统。
2. 评估数据市场建设方案的实施效果可以通过以下几个指标：
- 交易量与交易额：通过统计市场交易的数据量和交易额来评估市场的活跃度和规模。
- 供需匹配效率：分析数据供需双方的匹配成功率，评估市场机制的有效性。
- 用户满意度：通过调查用户对数据服务的满意度，了解服务质量和用户体验。
- 合规性与安全性：检查数据交易的合规性和安全性，确保没有违规操作和安全事件发生。
- 市场影响力：评估市场对相关行业和区域经济的影响，以及对其他数据市场的带动作用。
3. 在数据市场建设中保障数据质量可以通过以下措施：
- 数据治理框架：建立完善的数据治理框架，包括数据质量管理、数据安全管理和数据隐私保护等方面。
- 数据标准与规范：制定统一的数据标准和规范，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。
- 数据验证与审核：实施严格的数据验证和审核流程，确保交易数据的真实性和可靠性。
- 技术保障措施：利用区块链、数据加密等技术手段，保护数据的完整性和安全性。
- 持续监控与改进：建立数据质量监控机制，定期评估数据质量，并根据反馈进行持续改进。
- 教育培训：对数据市场参与者进行数据质量意识和技能培训，提高整个市场的数据质量管理水平。
相关原文：[5][7][8]
4. 数据交易大模型研发的应用场景包括：
- 人工智能辅助审核：利用大模型对数据交易进行自动化和智能化的审核。
- 智能定价：应用大模型来实现数据产品的智能定价。
- 智能匹配：通过大模型提高数据供需之间的匹配效率。
- 个性化推荐：基于大模型的分析，为用户提供个性化的产品推荐。
- 智能撮合：使用大模型来促进买卖双方的数据交易撮合。
- 市场预测：运用大模型进行数据交易市场趋势的预测。
- 风险预警：基于大模型的分析，对数据交易中的潜在风险进行预警。
相关原文：[7][31][38]
04 业务改革措施和发展建议
贵数所发展基础扎实、水平良好、增长态势明显、综合影响力突出，从全国一体化数据市场建设以及自身高质量发展两个视角，推进补短、提质、增效，提升枢纽地位，扩大综合影响力。
- 贵州省发展建议：加强精准施策，激发数据市场新活力；深化制度探索，引领数据发展新方向；提升数治水平，壮大数据资源新供给。
- 贵数所发展建议：引领和服务全国一体化数据市场建设；以问题为导向，深入推进贵数所业务改革和创新。
对于贵数所的业务改革有以下具体措施：
- 升级设施，加强智能应用场景研发。这包括探索推进数据交易大模型研发与应用，开发人工智能辅助审核、智能定价、智能匹配、个性化推荐、智能撮合、市场预测、风险预警等应用，以促进供需精准对接，提升数据流通交易和监管效率，压降交易成本。
- 创新机制，提高数据供需匹配效率。这涉及探索建立数据供需信息传导机制，发布行业数据交易供需动态，研判供需变化趋势，促进供需两端协同优化。同时，创新供需匹配模式，绘制数据供需图谱，研发和运用高精准的匹配算法，提高匹配效率和精准度。
- 多措并举，激发数据生态活力。这包括联合第三方机构开展数据交易问题诊断，提供专业辅导，引培各类数商，推动行业龙头企业、平台型企业向数商转型，培育特色专业数商，发展受托运营、受托行权等类型数商，创新所商协同模式，构建利益共同体。
来源：本文生成自贵阳大数据交易所发布的《贵阳大数据交易所发展指数评估报告 1.0》，下载文档请在页面底部扫码关注我们的微信公众号“idtzed”，对话框内发送“240918”或“入”添加老邪企业微信获取链接。
头图：Isaac Smith，Unsplash
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