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| 編輯推薦： |
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数据交易，作为数字经济的重要环节，正在迅速崛起，成为推动产业转型升级、创新发展的新引擎。数据交易并不是简单的“数据买卖”，而是一个涵盖数据确权、定价、交易、交割和应用等多重环节的复杂经济活动。在我国，随着数字经济的蓬勃发展，政府推出了一系列政策来推动数据交易市场的建设，许多地方也相继建立了数据交易平台，这为我国数据交易市场的快速发展打下了坚实基础。《数据交易理论、方法与实践》旨在系统阐述数据交易这一新兴领域的理论基础、操作方法与实际应用。通过对数据交易的理论构建与实践分析，本书将为读者提供一个全方位的理解框架，以便读者更好地掌握数据交易的现状、趋势及其背后所涉及的技术与法规制度。《数据交易理论、方法与实践》的内容体系设计不局限于理论层面，还涵盖了大量的实际应用案例，力求理论与实践相结合，帮助读者从多个角度理解数据交易的运作逻辑和未来发展方向，试图为从事数据交易的从业者、政策制定者及学术研究者提供全面的参考。此外，本书也适合政府机构、企业管理层、科技创新企业等关注数据交易领域发展的读者使用，本书的目标是帮助读者从宏观和微观的角度理解数据交易的整个过程，并为数据资产的运营与管理提供操作性指
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| 內容簡介： |
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《数据交易理论、方法与实践》系统阐述了数据交易领域的核心理论、技术方法和实际应用，详细地介绍了数据交易的关键阶段及任务，包括数据确权、数据资产估值、数据交易平台建设与运营、数据隐私保护和数据监管等内容。本书内容丰富，兼具理论知识和实际应用，特别关注数据交易的安全性、合规性及高效性，旨在推动数据的商业价值挖掘和数字经济的持续发展。本书通过理论与实践的结合，为读者深入理解数据交易的复杂性和发展趋势提供了有力支持，进而助力数据交易市场的健康、有序发展。
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| 關於作者： |
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张群（笔名张涵诚），国内知名大数据与人工智能产业运营专家，拥有丰富的世界500强企业的项目管理和产业发展规划实施经验，参与过国家四个城市的产业经济发展规划，拥有国际化系统思维和理论方法与实践体系。中国人工智能产教融合研究院特聘专家，前百度公司高级别行业专家，甲骨文数据科学家，北京大学特聘人工智能讲师，中国人民大学特聘人工智能讲师，兼任中关村大数据交易产业联盟秘书长，中国高校大数据与人工智能产业联盟专家等职务。李健，管理学博士，北京工业大学区块链研究中心主任、经济与管理学院教授、北京市科协数字经济与管理决策咨询专家团队负责人。主持国家自科基金5项、省部级项目2项，发表论文100余篇，获省部级奖励4项。入选青年北京学者、新世纪优秀人才等。兼任中国系统工程学会理事、中国工业与应用数学学会区块链专委会常务理事、中国物流与采购联合会区块链应用分会专家委员会委员等。荣获赛迪区块链研究院颁发的“2021中国区块链领军人才”等称号。薄俊鹏，北京工业大学经济与管理学院管理科学与工程专业博士研究生，主要研究方向为数据要素与数据交易。参与国家自然科学基金重点项目2项，产学合作协同育人项目1项。曾荣获山东省优秀毕业生、北京工业大学“三力先锋”优秀个人、北京工业大学研究生优秀学生干部等多项荣誉称号。
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| 目錄：
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目录
第1章 背景：数据交易产生的时代背景 1
1.1 人类进入数智化时代 2
1.2 数字中国和数字政府建设任务 3
1.3 创新的四大动力驱动社会进入智能经济、智能产业时代 7
1.4 大数据战略与新质生产力 9
1.5 数据财政的整体框架 13
1.6 AI 经济发展的基础 16
1.7 国内外数据交易市场建设分析 20
1.8 当前国内数据交易存在的问题 27
1.9 美国数据交易市场分析 30
1.10 国内数据交易市场的发展机遇 33
1.11 本章小结 34
第2章 需求：数据交易在政府和企业的需求理解 37
2.1 数字政府建设对政务数据开放和共享的需求理解及案例 38
2.2 企业发展的数据需求理解及案例 42
2.3 产业发展的数据需求理解及案例 45
2.4 民生发展的数据需求理解及案例 48
2.5 广告业发展的数据需求理解及案例 52
2.6 智能制造领域的数据需求理解及案例 56
2.7 智慧农业领域的数据需求理解及案例 62
2.8 商贸流通领域的数据需求理解及案例 69
2.9 交通运输领域的数据需求理解及案例 74
2.10 金融服务领域的数据需求理解及案例 80
2.11 科技创新领域的数据需求理解及案例 85
2.12 文化旅游领域的数据需求理解及案例 90
2.13 医疗健康领域的数据需求理解及案例 95
2.14 应急管理领域的数据需求理解及案例 102
2.15 气象服务领域的数据需求理解及案例 108
2.16 智慧城市领域的数据需求理解及案例 113
2.17 绿色低碳领域的数据需求理解及案例 120
2.18 区域协同领域的数据需求理解及案例 127
2.19 本章小结 132
第3章 变革：人工智能与数据交易 135
3.1 什么是人工智能 136
3.2 人工智能的分类 137
3.3 人工智能对数据交易的影响 139
3.4 数据标注及其应用 140
3.5 数据采集及其在智能家居设备中的应用 144
3.6 数据智能化标注及其在语音识别中的应用 148
3.7 大模型与数据交易 152
3.8 人工智能与合成数据 154
3.9 本章小结 155
第4章 理论：数据交易基本理论与实践 157
4.1 什么是数据交易 158
4.2 数据交易的当前研究现状 160
4.3 数据交易的实际应用场景及现实案例分析 163
4.4 数据资产及其当前研究现状 166
4.5 数据资产如何登记 169
4.6 我国数据资产登记的发展历程与实践探索 173
4.7 数据资产确权 175
4.8 数据资产估值 178
4.9 数字资产交易形式 181
4.10 数据资产交割 184
4.11 数据资产经营及案例分析 186
4.12 贵阳大数据交易所数据交易案例分析 189
4.13 数据确权的当前研究现状 191
4.14 数据隐私保护的当前研究现状 194
4.15 数据监管的当前研究现状 197
4.16 数据经纪人及案例分析 199
4.17 人工智能与数据交易 203
4.18 本章小结 205
第5章 建设：数据交易系统平台的建立 207
5.1 数据交易平台的整体架构 208
5.2 数据交易平台的建设功能 209
5.3 数据交易平台设计及现实案例分析 211
5.4 数据要素流通平台设计 213
5.5 数据交易区块链平台设计 215
5.6 数据交易隐私平台设计 217
5.7 平台建设的技术架构 218
5.8 不同类型数据交易的过程简述 220
5.9 金融数据交易流程详解 221
5.10 数据交易安全管理 223
5.11 本章小结 224
第6章 运营：数据交易中心的运营思考 227
6.1 交易中心整体运营架构 228
6.2 组织架构 229
6.3 市场运营及其推广策略 232
6.4 销售运营 234
6.5 数据产品销售模式分析 236
6.6 培训运营 237
6.7 客户市场建设——如何构建数据交易客户生态圈 238
6.8 交付方市场建设 240
6.9 数据技术服务方管理 242
6.10 数据交易经纪人管理 244
6.11 本章小结 245
第7章 实践：数据交易市场实践 247
7.1 政府主导的数据交易市场实践 248
7.2 企业主导的数据交易市场实践 264
7.3 首批“数据要素X”典型案例 274
7.4 本章小结 300
第8章 数商：数据服务商介绍 301
8.1 互联网类数据服务商介绍 302
8.2 科技类数据服务商介绍 304
8.3 政务类数据服务商介绍 305
8.4 产业类数据服务商介绍 307
8.5 金融类数据服务商介绍 308
8.6 农业类数据服务商介绍 310
8.7 本章小结 312
第9章 保障：政策和法规 313
9.1 数据交易暂行管理办法 314
9.2 《中华人民共和国数据安全法》及解读 317
9.3 《中华人民共和国个人信息保护法》及解读 319
9.4 《中华人民共和国网络安全法》及解读 327
9.5 本章小结 329
参考文献 331
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| 內容試閱：
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前言
信息技术的迅猛发展，尤其是互联网、大数据、人工智能的广泛应用，正加速推动全球经济和社会的深刻变革。数据，作为一种全新的生产要素，正以前所未有的方式影响着人们的生活、工作，以及各行业的运营模式。数据交易，作为数字经济的重要环节，正在迅速崛起，成为推动产业转型升级、创新发展的新引擎。
数据交易并不是简单的“数据买卖”，而是一个涵盖数据确权、定价、交易、交割和应用等多重环节的复杂经济活动。它在全球范围内迅速兴起的背后，是数据作为关键生产要素的价值被广泛认识与接受的过程。全球各国正积极探索如何通过数据交易充分挖掘数据潜在的商业价值与社会效益。在我国，随着数字经济的蓬勃发展，政府推出了一系列政策来推动数据交易市场的建设，许多地方也相继建立了数据交易平台，这为我国数据交易市场的快速发展打下了坚实基础。
但数据交易的发展并非一帆风顺。在实践过程中，数据交易市场依然面临着诸多挑战。首先，数据确权划分不明确。由于数据的生成、传输、共享涉及多方，数据的所有权、使用权、收益权等权利的划分在法律上仍不够明确。其次，数据交易的定价机制尚处于探索阶段，如何合理评估数据的价值，如何在保护数据隐私的前提下实现数据的高效流通，仍然是亟待解决的关键问题。最后，数据安全与隐私保护也是当前数据交易市场健康发展的重要考量。如何确保数据交易过程中的安全性，防止数据泄露和滥用，是全球范围内共同面临的挑战。
基于上述问题，本书旨在系统阐述数据交易这一新兴领域的理论基础、操作方法与实际应用。通过对数据交易的理论构建与实践分析，本书将为读者提供一个全方位的理解框架，以便读者更好地掌握数据交易的现状、趋势及其背后所涉及的技术与法规制度。首先，本书详细探讨了数据交易的理论基础，包括数据的确权、估值、交易模式等，同时结合国内外典型案例，介绍了不同领域的数据交易实践，为读者提供有益的参考和启示。通过深入研究贵阳大数据交易所、上海数据交易中心等国内标志性数据交易平台的建设与运营模式，本书展示了我国数据交易市场的创新实践与发展路径。其次，本书着重分析了数据交易市场的政策与技术环境。我国政府在推动数据交易市场发展方面采取了一系列措施，包括完善法律法规、制定数据确权制度以及推动公共数据的开放与共享等。这些政策措施不仅有助于促进数据资源的市场化流通，也为企业、政府机构和科研单位提供了巨大的发展空间。在技术层面，大数据、人工智能、区块链等技术的快速发展，为数据交易提供了有力支撑。有了这些技术的加持，数据交易可以在确保数据隐私安全的前提下提升交易效率，促进数据资产的合理利用。除此之外，人工智能的发展也为数据交易注入了新的活力。人工智能不仅需要依赖大规模数据进行训练，还为数据的定价、分析、流通提供了强大的技术支持。通过大规模数据的智能化处理，数据交易平台可以精准地匹配供需双方，实现数据交易的高效化和智能化。与此同时，人工智能还在隐私计算、联邦学习等领域发挥了重要作用，其主要用于数据共享中的安全和隐私问题。由此看来，这些创新技术正在推动数据交易模式的不断演进，并为其发展提供更为广阔的前景。
与此同时，数据交易带来的数据价值市场化流动，对数字经济发展起着至关重要的作用；数据交易的繁荣需要规模化的数据交易人才培养来推动；数据交易人才培养的开展，需要有数据交易人才培养标准提供指引。由中国移动通信联合会区块链与数据要素专业委员会立项，北京知链科技牵头编写的《数据交易师》人才培养标准，为数据交易人才的职业能力评价和认证提供了规范依据。笔者参与了该项标准的起草专业组工作，将进一步促进数据交易理论、方法与实践在高校数字经济人才培养上的应用和落地。
总的来说，本书的内容体系设计不局限于理论层面，还涵盖了大量的实际应用案例，力求理论与实践相结合，帮助读者从多个角度理解数据交易的运作逻辑和未来发展方向，试图为从事数据交易的从业者、政策制定者及学术研究者提供全面的参考。此外，本书也适合政府机构、企业管理层、科技创新企业等关注数据交易领域发展的读者使用，本书的目标是帮助读者从宏观和微观的角度理解数据交易的整个过程，并为数据资产的运营与管理提供操作性指引。
本书在编写过程中，充分借鉴了国内外数据交易市场的建设经验，并结合当前全球数字经济的最新发展趋势，力求呈现一套完整且系统的数据交易理论与实践框架。未来，随着数据交易市场的进一步规范与成熟，相信数据作为核心资源的价值将会持续释放，并在推动全球经济发展中发挥重要的作用。
希望本书的出版能够为当前关注数据交易领域的各界人士提供有益的借鉴和参考，推动数据要素市场的健康发展，并为相关领域的理论与实践提供有力支持。
因作者水平有限，本书难免存有诸多不足之处，恳请读者批评指正，不吝赐教！
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