京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的数据交易规则的法律思考
一、 大数据国家战略
现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业,一个大规模的产生、分享和应用数据的大数据时代已经到来。大数据将是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。大国均将大数据提升到国家战略的高度,如美国,2012年3月29日,美国奥巴马政府推出“大数据研究与开发计划”,提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工程领域的创新步伐,强化美国的国土安全,转变教育和学习模式”;英国,英国在大数据方面的战略有开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”等;法国,法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展等。
在我国,2015年5月8日总理亲自批示成立贵阳大数据交易所,贵阳成为全国第一家大数据交易所。交易所通过自主开发的电子交易系统面向全球提供7x24 小时全天候数据交易服务,并提供完善的数据确权、数据定价、数据指数开发、数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务;2015年7月17日,由上海市经济和信息化委员会指导,上海市云计算产业促进中心主办,新炬网络、51CTO联合承办的首届“中国数据资产管理峰会”。会议中,上海市经济和信息化委员会发布《上海金融行业数据中心安全可控白皮书》,会议围绕数据资产管理、大数据变现、数据治理等热点议题进行,同时也关注在数据收集、运用及交易中,如何确保个人的隐私受到保护、企业的商业秘密不受侵犯、国家的信息安全等问题等。
二、大数据时代带来的法律问题
大数据蕴藏着巨大的潜力和能量,因海量数据的产生、获取、挖掘及整合,展现出巨大的商业价值,且重构很多行业的商业思维和商业模式。在先行者深谙“数据即资产”的道理,并已运用到各行时,大数据时代已并非我们所能选择,它已经到来。
如何给大数据制定规则成为非常现实的问题,即如何评估数据的价值、如何保护数据安全、现代企业如何利用大数据创新转型、以及如何打破数据垄断、个体如何从大数据中获益以及如何保护个体隐私、以及如何实现数据的快速有效交易、如何发挥数据交易所的作用等留下太多的法律空白。本文试图通过数据交易所平台来初步探讨,大数据时代的数据交易规则。
三、 数据交易规则初探
01 政府主导下的数据安全
大数据为国家战略,理应由国家进行主导,而不应交由市场或地方政府主导。国家应及时对大数据的交易规则、数据安全、数据运用、数据共享、个体保护、对外数据交流以及数据管控等制定相应的法律法规。然后随着大数据发展再逐步进行修订,虽然法律具有一定的滞后性,但对于已产生多时的事务,不应任由其发展,可先由部委制定规章制度,待成熟时再上升到法律。
大数据交易可由相应的归口部门进行联合管理,如科技部、公安部、商务部等,但最终是否可形成类似统一由国土安全部对数据进行管理或由其进行过滤后,再商业化运作。同时,加强对大数据相关的知识的教育、培训及宣传工作,以及开始着手各部门的衔接工作。政府应邀请法律界包括法学专家、学者教授及法学院,法院、律协、律师、公检等以及各行业协会代表参与到大数据时代数据交易规则的制定之中,对未来数据时代的交易规则、数据所有权、个体与集合数据的区分及维权、数据安全以及可能产生的纠纷预测等进行相关的研讨。
对于最可能先发生的数据安全问题,可从目前能掌握的如互联网公司非法获取、企业私下交易或共享、政府监控、黑客、用户保护意识欠缺、企业利用格式合同或强势地位收集、企业不重视数据保护或数据保护成本高、企业破产后的数据保护失控、盲目炒作大数据导致管理混乱等方面分别制定相关规定进行相应的保护和约束。
02 数据交易市场的建立及统一
各地数据交易市场相续建立,有地方政府主导的,有地方政府和企业主导等,但没有形成统一的数据交易市场,各数据交易市场各自为政,没有形成统一的交易规则、交易标准、交易定义,没有完善的数据登记,信息披露制度,没有关于国际间数据交流的相关规则等。可以说,目前数据交易市场还仅停留在撮合交易的阶段,或混乱的状态,未实质发挥其作用,未对未来做好充分的准备,任重而道远。
未来数据交易市场应是在国家主导下的统一的交易平台、统一的交易规则,并建立国家资质的数据评估机构,部分职能可交由之后可能产生的行业协会履行,国家再对各行业协会间的数据交流进行必要的监管,建议不妨参照证券交易所的相关经验。
03 企业在规范下进行数据交易
企业是大数据时代最大的获益者,也是受大数据冲击最大者。谁掌握更多的数据谁就掌握未来,而大数据之后的人工智能,也是企业能否引领未来的标杆。但企业是趋利的,而利益是双刃剑,企业在利益确实需要法律和制度的约束。应防止企业在收集、运用、共享数据时对权利的过度滥用,以及防止企业利用法律和制度的空白肆意侵犯个体或国家的隐私及安全,应将国家安全及个体隐私放在非常高的地位,并将其与企业信用进行挂钩,让法律和市场决定企业在大数据时代的生存,以倒逼企业对数据安全的重视。
04 个体对数据交易的适度参与
大数据时代的未来可能超过我们的想象,也可能在科幻电影里已经预言过。通过大数据的收集及分析,所有的痕迹将形成数据。这已经是非可以选择的时代,但可以选择的是如何主动参与到大数据时代中。如某政府官员提出的“数据银行”的概念,数据有价值,个体可主动选择是否对自己数据进行开放以及交易等主动参与的理念。
但作为在大数据面前相对弱势的个体而言,应更多关注数据安全,未来所有个体的资讯将数字化。个体的消费习惯、生活习惯、个人财产、个体特征等个体所有的隐私将无隐私可言。如何掌握数据安全的知识、维护个体的权利、保护个体隐私等将成为个体、企业与国家间进行博弈的新的场所。个体应不惧怕未来,拥抱未来,思索未来,其实大数据时代已经来到。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04