2016中国大数据交易市场专题研究报告_17页_915kb

中国大数据交易市场专题研究报告2016 总结

核心内容概述

本报告系统分析了2016年中国大数据交易市场的发展现状、产业链结构、业务模式、人力资源需求及未来趋势。报告指出，随着大数据技术的成熟和应用的深入，大数据交易市场正在迅速崛起，成为推动数据流通与价值挖掘的重要平台。

主要观点

• 大数据交易的兴起：大数据交易市场在2015年各地加速建立，成为政府和企业数据资源流通的重要渠道。
• 数据价值的提升：静态数据的价值较低，只有通过流通和交叉分析，数据才能发挥更大的作用。
• 政府主导的平台型业务模式：政府在数据资源和政策支持方面具有优势，通过建立平台型交易市场，可以推动官方数据的开放与利用。
• 企业应用型业务模式：企业对数据的需求日益增长，以需求为导向的交易模式正在形成，能够提升数据平台的盈利能力和市场竞争力。
• 个人数据交易的潜力：个人数据具有较高的商业价值，通过众包等方式收集并交易个人数据，成为新的商业模式。
• 大数据交易的挑战：包括法律法规缺失、数据标准不统一、数据安全问题、人力资源短缺等。

关键信息

大数据交易市场环境

• 官方数据的开放将逐步推进，涉及国家安全和个人隐私，需定制数据标准。
• 企业数据交易需求强烈，尤其在金融、医疗、交通等行业。
• 个人数据交易市场正在形成，但需建立合法、安全的采集与使用机制。

大数据交易机构对比分析

大数据交易业务模式

• 政府主导型：依托政府数据资源和政策支持，推动数据公开与交易。
• 企业需求导向型：基于企业数据需求，提供定制化数据产品与服务。
• 个人交易型：通过众包等方式收集个人数据，形成交易市场。

人力资源需求与问题

人力资源管理问题

• 技术人才短缺：高校尚未设立相关专业，人才主要依赖企业内部培训。
• 人力成本高：专业性强，学习成本高，导致运营成本上升。
• 地理分布不均：人才集中于经济发达地区，影响地方机构发展。
• 技术水平难以量化：缺乏统一认证，人才能力参差不齐。
• 协作机制不完善：涉及多技术、多行业，人才协作成为难点。

大数据交易发展趋势

• 新技术推动数据类型多样化：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术将拓展数据采集和处理的范围。
• 法律法规与标准逐步完善：数据定价、数据安全、数据质量等标准将逐步出台，规范市场。
• 交易路径探索：短期仍处于探索阶段，需不断优化交易流程与模式。
• 行业范围扩大：随着数据定价标准的建立，更多行业将参与数据交易。
• 地方性机构带动效应：地方大数据交易机构将辐射周边地区，整合本地数据资源。
• 跨平台数据交易：不同交易机构间的数据交易将逐步出现，促进市场整合。

总结

中国大数据交易市场正处于快速发展阶段，政府、企业和个人数据交易模式并存。然而，市场仍面临法律法规不完善、数据标准缺失、安全风险高、人才短缺等挑战。未来，随着技术进步和政策支持，大数据交易市场将更加规范、成熟，推动数据资源的高效流通与价值创造。