数据资产交易_数据资产交易年度工作规划

数据交易所的数据从何而来

一、数据交易所的数据

数据资产交易_数据资产交易年度工作规划

数据资产交易_数据资产交易年度工作规划

数据资产交易_数据资产交易年度工作规划

扩展资料：3月31日电(记者张超)大数据交易所(简称北数所)成立发布会31日在京举行。北数所由市经济和信息化局、市地方金融监督管理局、市商务局与市委网信办等部门组织，金融控股有限公司发起，多方参与成立。当日，数据交易系统上线。据介绍，北数所是基于“数据可用不可见，用途可控可计量”新型交易范式的数据交易所。

数据资产化转型遇阻二、金融控股

数据交易系统是基于区块链和隐私计算技术支持的全链条交易服务体系，将为市场参与者提供数据清洗、供需撮合、法律咨询、价值评估、权属认证等一系列专业化服务。为了打造数据交易生态圈，北数所股东方还包括京东数字科技控股股份有限公司、华控清交信息科技()有限公司和微芯感知科技有限公司等技术支撑企业。未来，北数所将探索跨境数据安全流通，吸引跨国企业和机构加入，构建立足、面向的数据资源流通生态体系。

综上所述，金融控股是全球大数据产业链生态平台，基于主流的大数据生态技术研发，结合先进的大数据资产运营理念，汇聚全球近千家大数据公司。

贵阳大数据交易所的主要业务

贵阳大数据交易所主要通过自主开发的大数据交易电子系统，线上与线下相互结合，撮合客户进行大数据交易，促进数据流通，同时，定期对数据供需双方进行评估，规范数据交易行为，维护数据交易市场秩序，保护数据交易各方合法权益，面向提供完整为开展具体的数据资产全生命周期管理提供了体系化的工作指引。的数据交易，资产确权构建交易机制。、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务，以及大数据清洗建模分析服务、大数据定向采购服务、大数据平台技术开发等增值服务。

美国数据资产入表吗

从大数据代表企业的业绩情况来看第二个是领域和数据安全，也是贯穿整个技术线，除了这两个领域，垂直打通各城还有一些技术方向是跨了多层的。，大数据产业代表企业的毛利率均值达到35%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层异，例如美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%。上市企业具体的业绩情况如下表所示：

美国数据资产入表。根据查询相关息得知数据资产入表标志着数据资产化时代真正到来了。《征求意见稿》指引了企业数据资产入表的路径，供内部使用的数据可当做无形资产，用于对外交易的数据资源可确认为存货，同时企业也可利用合规内部数据（无形资产）去对外提供服务取得收入。

我国大数据产业在哪个地区发展较好？

数据资产化转型有道

——【干货】2022年大数据产业链全景梳理及区域热力地图

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)2. 完善数据资产价值的相关会计准则，为以数据资产进行的出资和交易奠定基础。、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：产业链全景图、区域热力地图、代表企业业绩情况、兼并重组动向

大数据产业链全景梳理：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

从区域分布来看，目前我国大数据产业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于市与福建省。的大数据上市企业多，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。

大数据产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高

大数据产业的兼并重组涉及的行业包括企业服务、零售消费、物流、文娱传媒等。根据不同行业选取部分代表兼并重组总结如下：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

做好数据标准管理对企业来说有什么意义？

吸引了众多利益相关方的积极参与，促进了数据要素的价值沉淀和释放。

数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说，方便了企业内部各个系统的数据进行整合，解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名（反之亦存在中文名一对多英文名）等问题。不仅如此，企业进行好数据标准管理时，若参考了对应的行业规范，在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题，可以通过亿信华辰自主研发的数据治理平台进行解决，平台支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。

数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：

在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准大数据产业的兼并重组涉及到各个行业领域，因此兼并重组较多。按照兼并重组目的来分类，可以分为横向整合、多元化、纵向整合、战略合作、业务转型和借壳上市/整体上市。根据统计的资料，截至2022年10月14日，大数据产业兼并重组目的主要以横向整合为主，发生数量占比约为85%。也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。

在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。

在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。

在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

数据交易所是什么

展示了一个典型的大数据技术线，底层是基础设施，涵盖计算资源内存与，存储和网络互联具体表现为计算集群和数据中心在此之上是数据存储和管理，包括文件系统，数据库和系统资源管理系统。

数据交易所形成了一个数商的体系，这个体系里有数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域，只有把体系建起来，合规的阳光的交易跑起来， 大家才会来。它还提供了一整套的数据交易制度，就是针对上文里说的，在这里，可以进行确权，进行数据价格发现与定价，有明确的监管和规则，给数商入场，给交易方建立互信。它还搭了一个全数字化的数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯。它能提供数据产品登记凭证，通过登记凭证和交易凭证的发放，实现一数，可登记、可统计、可普查。

贵阳大数据交易所总部坐落于全国生态文明城市、贵州省省会贵阳，四中心分别布局在、上海、深圳和成都。贵阳大数据交易所注册资本金为5000万元，主要股东包括贵州阳光产权交易所、九次方大数据公司、亚信数据有限公司、郑州市迅捷贸易有限公司和贵阳移动金融发展有限公司。贵阳大数据交易所全程参与了贵阳大数据产业顶层设计、产业规划和产业推动，当前正在参与工信部《大数据产业“十三五”发展规划》，大数据交易标准、大数据技术标准、大数据安全标准等大数据战略顶层设计，同时在全国布局三十个交易中心。

截至2018年3月，贵阳大数据交易所会员数量突破2000家，接入225家优质数据源，交易额累计突破1.2亿元，交易框架协议近3亿元，可交易数据产品近4000个。

各个交易所（中心）服务大的方向应该包括了大数据交易，大数据增值服务，大数据金融，大数据会展服务。但实际上我国大数据交易目前尚处于初级阶段，交易主要以原始数据真正的“粗加工”为主，数据变现能力较弱，成交量不高，对经济的带动效应尚未显现，而且法律法规缺乏，还未建立成熟大数据产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区的交易机制。企业和个人都很难真正的参与的大数据交易中去，更别谈收益了。

海尔周云杰在两会中提出的议案是什么？

海尔周云杰在2022年两会提出的议案是关于数据资产流通方面的，周云杰表示，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。在数字经济时代，数据成为关键性生产要素，安全有效地推动数据利用、共享和流通，挖掘数据价值，将快速释放数据生产力，助推经济高质量发展。

然而，我国现行数据保护相关法律落点于数据安全，相关立法仍有不足。数据交易面临着确权难、定价难、互信难、入场难、监管难的“五难”问题。

所以周云杰提出制定与修改数据资产流通相关法律法规的数据资产化虽会遇阻，但可通过以下四条路径实现资产化转型。议案。

具体建议为：1. 颁数据资产商业化有三种常见模式，即数据平台交易模式、数据银行模式以及数据信托模式。 其中，数据信托模式较为新颖，数据所有者可根据信托关系委托人，人再通过技术对数据进行统一处理，终将产生效益回馈于数据所有者。这一模式能将数据资产权属有效分离，满足数据资产的商业与业务逻辑需要。布数据产权保护相关的法律法规，加快推进数据资产确权。

3. 建立全国性数据交易平台，制定统一的数据交易市场规则及标准，组建数据交易监管职能部门。

怎么用大数据做数字资产的分析？

若数据的安全与定价问题无法得到妥善解决，其流通性也将受到影响。数据不流通会形成孤岛，导致大规模、高密度的数据将无法盘活，从而使得数据资产的有效性大打折扣。

目前，数字资产交易大数据分析系统开发上市，市场上一种新的技术特将会成为数字资产大数据获取，存储，处理分析个是编程和管理工具，方向是机器，通过学习实现自动化，尽量无须编程，无需复查的配置。或可视化有效手段。大数据技术能够将大规模交易数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为数字资产交易，具体提高各个领域的资质咨询导师计的集约化程度。

做数字资产的分析，一般意义是可视化，是对分析结果的展示，但是，通过交互式可视化，还可以探索性的提问是分析获的新的线索，形成分析和可视化。基于大规模数据实时交互，可视化分析，以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点数字资产交易数据资产通通的的制度化领域垂直打通上述的课程需要整体协同的看待。

通过数字资产管理系统，数字资产可以很容易的被找到，分享，评论，修改和发布数字资产管理系统，采用全局资产管理系统，采用全局共享，访问数字媒体资产。

以数据驱动为支撑，开启企业数字化转型之路（上）

根据企查猫数据，截止2022年10月26日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业多。

数据是一种宝贵的资源。数据资源是数据的自然维度，可通过数字、文字、图像以及计算机代码等多种形式展现。数据资产是数据的经济维度，与数据资源同属于数据聚合产生的结果。数据资产的本质是指由个人、某组织所拥有或控制的，以物理或电子形式记录的，能够为所有者带来经济利益的数据资源。

大数据生命周期

从会计学角度出发，数据资产并不完全符合会计准则中对资产或无形资产的定义，因此数据还不能被视为传统意义上的资产。然而，数据资产化是世界经济发展的必经之路，也是数据成为一种生产要素的必然要求。

基于数据的可、可共享、非竞争性等特征，数据资产化过程中阻碍重重。

其一，数据产权与属性模糊。

由于数据可，如今的互联网时代有着“谁采集谁拥有”的潜规则。因此，侵犯隐私、数据泄露等问题屡见不鲜。

其二，数据隐私与安全问题。

数据产权模糊的问题进而引申出数据的隐私与安全问题，需从 与行业层面、企业层面、管理层面、技术层面多方面共同解决。

其三，数据定价与估值困难。

基于数据的非竞争性与共享性，数据资产拥有长尾价值链，潜在应用价值突出。 然而，数据价值链中各环节需求不同，可挖掘的价值对于不同组织也不尽相同。

其四，数据流通与开放受限。

数据资产产权模糊的问题导致了数据交易困难，要完成数据交易，需要对数据的所有权、使用权、经营权以及分配权进行分离。若能够 明确数据相关权利归属，并由此建立交易生态，能够有效加速数据资产化，提升数据应用效率。

第二，技术助力数据安全。

针对数据的隐私与安全问题， 数据使用者或生产者可通过多方安全计算、联邦学习、安全沙箱计算等技术手段来保护数据资产的隐私安全。 只有实现数据安全保护到位，数据资产才能被有效利用，实现价值创造的化。

第三，数据资产金融化。

所谓金融化，即为数据资产赋予金融价值。 数据的价值链作为一个动态发展的过程，经过不断处理与使用，数据本身的价值将不断积累与放大。 例如，数据价值产生环节中参与者可以通过市场法估算其所分享的资产权重，根据权重投资数据，进而共享数据价值带来的长期收益。

第四，数据资产商业化。

下一期将 从 两大管理内核 着手， 分 析如何 实现数据资产价值 。

南方电网赫兹工业品发货时效

数据交易所的数据从数据分析、数据挖掘、大数据处理等得来的。近年来，随着大数据的广泛普及和应用，数据资源的价值逐渐被重视和认可，对数据交易的需求也越来越大，促进大数据发展行动纲要，2015年明确提出要培育大数据交易市场，开展应用型数据交易市场试点，探索大数据衍生品交易，鼓励产业链各环节市场主体交换交易数据，促进数据资源流通。

南方电网赫兹工业品发货时效

个举措是健全南方电网的数据资产全生命周期管理体系。

基于领先的数据管理能力成熟度评估模型，南方电网结合实际业务，制定了数据资产管理框架，确定了“责、权、利”和“量、本、利”的两条数据资产管理发展主线，

一方面，南方电网以“责、权、利”为主线，将数据融入资产管理，改进数据资产管理效果。

另一方面，以“量、本、利”为主线，研究数据要素的大数据产业兼并与重组动向：横向整合为主拓量、核本和创利的方法，为数据资产交易、流通提供基础保障条件，