在数字经济快速演进的背景下，组织内部与跨组织的数据共享、流通正从“点对点”向平台化、商品化转变。数据市场（Data Marketplace）作为统一的、受治理约束的数据交易环境，能够把分散的数据资产聚合、标准化并面向业务需求提供服务。
2025 年“数据要素×”全国大赛以及全球数商大会上的讨论，进一步凸显了数据市场从概念走向落地的迫切性。本文系统梳理数据市场的商业驱动、成功要素以及“数据入表”这一资产化底层路径，帮助企业把握好建设节奏。
一、数据市场的商业驱动
数治网认为，企业若只关注技术实现而忽视业务目标，往往难以获得预期收益。正是以下这些驱动因素的相互叠加，形成了数据市场的价值链：数据治理 → 数据可发现 → 数据消费 → 业务价值。
| 驱动因素 | 产生的业务价值 | 说明 |
|---|---|---|
| 效率提升 | 跨项目、跨部门的数据复用，实现资源协同 | 通过统一平台，避免重复采集、清洗，降低运营成本 |
| 员工生产力 | 减少搜索、理解、请求数据的时间 | 数据目录、元数据自动化让业务人员快速定位所需数据 |
| 数据质量提升 | 生产者提供更高质量的数据，使用者信赖度提升 | 市场对数据提供者进行评级、审计，形成质量闭环 |
| 创新加速 | 多源数据快速组合，支持 AI、分析模型迭代 | 数据即服务（DaaS）让新业务原型在数周内完成 |
| 合规与风险控制 | 统一治理、审计日志满足我国“三法一条例”、欧美GDPR/CCPA 等法规 | 通过平台统一授权、脱敏、审计，降低合规成本 |
二、数据市场的成功关键要素
数据市场的成功构建通过下列8大要素相互支撑，形成一个闭环：业务目标 → 治理模型 → 元数据激活 → 技术实现 → 运营监控 → 持续改进。
- 以业务价值为首要目标：先明确要解决的业务痛点（如利润提升、成本下降），再设计技术架构。技术仅是实现手段，不能主导决策。
- 协作式治理模型：明确角色与职责如业务数据专管员、企业级数据架构师、数据工程师等。通过数据专管员负责业务域，数据架构师负责全局标准，形成横向协同。
- 主动、预防式治理：利用元数据驱动自动化流程：数据血缘、质量规则、合规检查在数据流转时即被触发，避免后期手工干预。
- 元数据激活与 DataOps：将元数据与 CI/CD 流程结合，实现数据资产的持续集成、持续交付。元数据的实时更新是平台自我修复的关键。
- 技术选型聚焦可扩展性：选用支持主动治理、元数据管理、自动化工作流的技术栈；避免仅提供查询功能的“单一入口”。
- 统一入口与全景视图：为所有用户提供统一的搜索与浏览界面，配合可视化仪表盘展示数据使用情况、质量指标、合规状态。
- 分阶段、渐进式落地：先在核心业务域实现“数据入表”，形成可计量资产；随后逐步扩展到全企业，形成统一的交易层。
- 培训与文化建设：通过数据素养培训，让业务人员理解数据资产的价值与使用规范，形成数据驱动的组织文化。
“老邪说”AI专栏系列在新近一篇《2025年后的AI治理：让数据可信、合规、好用》中提到，未来三年，法规会继续收紧，AI用量会再翻几倍，数据成本只会更高。早一天把治理从“项目”变“产品”，就能早一天让数据成为可信的生产要素，而不是潜藏的负债。
三、“数据入表”实现资产化
国家数据局局长刘烈宏的讲话直击数据交易核心痛点：当前数据交易所面临交易规模不足、定位模糊、同质化严重等问题，根本症结在于数据资产尚未实现规范化“入表”，如我们在前一篇《跟着刘烈宏直击数据交易痛点 浅析价值实现和“入表”突破》写到。
1. 痛点根源：数据未入表
- 规模小、定位不清：多数交易所仅是信息展示平台，缺乏资产属性。
- 同质化严重：缺统一规则、定价标准，导致交易流通率低。
2. “数据入表”概念拆解
只有在完成下列四大任务的基础上，数据才能不停留在“PPT 资产”层面，不再因为缺乏会计认定、定价基准，金融机构无法也不敢提供质押或融资服务。
| 维度 | 关键任务 | 业务意义 |
|---|---|---|
| 确权 | 明确所有权、使用权、收益分配 | 防止产权纠纷，为融资提供担保 |
| 定类 | 区分原始、加工、产品等资产形态 | 形成统一的资产目录，便于检索 |
| 计量 | 建立覆盖范围、更新频率、质量指标 | 让资产可度量、可监控 |
| 估值 | 采用成本法、收益法、市场法等模型 | 为交易定价、金融化提供依据 |
3. 从“先挂牌 → 再交易”到“先入表 → 再跨区规则 → 再交易”
这一转变把交易所从“展示平台”升级为“资产流通基础设施”，从根本上解决了交易冷清的问题。
- 第一步：在平台上登记数据资产，完成确权、定类、计量、估值四项工作。
- 第二步：制定统一的跨区域规则（合规、定价、结算），形成标准化交易流程。
- 第三步：在规则框架下开展实际交易，实现价值发现与流通。
四、企业行动指南和案例启示
1、阶段实施
企业在每个阶段都应保持因果闭环：治理 → 入表 → 规则 → 交易 → 价值。只有在前置治理完成后，后续的交易才能产生可验证的商业价值。
| 阶段 | 关键行动 | 预期产出 |
|---|---|---|
| 准备阶段 | ① 盘点自有数据资产，评估是否具备入表条件；② 建立数据治理委员会，明确角色职责。 | 数据资产清单、治理框架草案 |
| 入表建设 | ① 确权：签订数据使用协议，记录所有权结构；② 定类：使用元数据模型统一分类；③ 计量：定义质量指标、更新频率；④ 估值：选用适配业务的估值模型。 | 数据资产登记表、元数据目录、估值报告 |
| 规则制定 | ① 编制统一的交易规则手册（定价、结算、合规）；② 搭建跨区监管接口，实现统一审计。 | 交易规则文档、合规接口 |
| 平台落地 | ① 部署内部数据市场平台，集成搜索、浏览、交易功能；② 开通 API，支持自动化数据交付。 | 可用平台、API 文档 |
| 运营与迭代 | ① 监控使用情况（访问量、交易额、质量指标）；② 定期回顾治理效果，优化元数据模型；③ 开展数据素养培训，提升业务采纳率。 | 运营仪表盘、改进计划、培训记录 |
2、案例启示
全球医疗集团通过元数据管理方法，实现了跨部门数据统一，提升了临床研究的数据可用性，间接推动了精准医疗的业务创新。能源公司构建了主数据管理与元数据治理体系，使得全球供应链数据能够快速共享，显著降低了数据重复采集成本。
而房地产服务平台因过度依赖 AI 定价模型进行大规模购房，缺乏对模型输出的审计与治理，导致财务损失。该案例提醒我们：技术必须配合透明治理，否则资产化的风险会被放大。
这些案例共同验证了“技术+治理+资产化”的闭环是实现数据市场成功的唯一可靠路径。
结语
随着监管政策的逐步细化、技术生态的成熟，数据市场正从“概念验证”进入“大规模商业化”。企业只要遵循下列价值路径、坚持业务驱动、落实治理与资产化，就能把分散的数据转化为可计量、可交易、可融资的核心资产，真正实现数据驱动的竞争优势。
- 价值链已清晰：从业务需求出发，经过主动治理、元数据激活、数据入表，最终实现资产化交易。
- 技术不是终点：平台、元数据、自动化工具是实现治理的手段，核心仍是业务价值与合规风险的平衡。
- “数据入表”是关键拐点：只有完成确权、定类、计量、估值四大任务，数据才能进入会计体系，支持融资、保险等金融化场景。
- 分阶段、渐进式落地：企业应先在核心业务域完成入表，形成可复制的标准化流程，再向全企业扩展。
- 组织文化不可忽视：数据素养培训、治理委员会的持续运作，是平台长期活力的根本保障。
我们将继续通过系列运用数治金字塔1.0 AI+模型结合“六段五全四锚三维”，逐步展开成功构建数据市场的最佳实践，让数据从“成本”变为“资本”。最后，奉上我们的数治金字塔系列专题文章：
来源：数治网，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考。
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