大数据交易定价策略研究.pdf
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2016年软件2016,Vol.37,No.10第37卷第10期COMPUTERENGINEERING&SOFTWARE国际IT传媒品牌大数据交易定价策略研究王文平(北京邮电大学经济管理学院100876)摘要:
随着数据开放的推进和大数据产业的发展,数据交易已成为创新的商业模式,但大数据交易平台处在起步阶段,各种定价策略还不完善,尚未形成统一的定价机制。
数据商品的首先要进行标准化,商品确权,然后选择合适的交易模式进行交易。
本文提出了五种交易定价策略,并为完善大数据交易市场提出了几点建议。
关键词:
大数据交易;标准化;交易模式;定价策略中图分类号:
F49文献标识码:
ADOI:
10.3969/j.issn.1003-6970.2016.10.021本文著录格式:
王文平.大数据交易定价策略研究J.软件,2016,37(10):
9497ResearchonBigDataTransactionPricingStrategyWANGWen-ping(CollegeofEconomicsandManagement,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China)【Abstract】:
Withthedevelopmentofopendataandbigdataindustry,datatransactionhasbecomeaninnovativebusinessmodel.However,bigdatatradingplatformisstillintheinitialstage,andpricingstrategyisnotperfectyet.Thetradingplatformshouldstandardizethebigdatacommodityfirst,thenclearitsownership,andselecttheappropri-atetradingmodel.Thispaperproposesfivetransactionpricingstrategiesandafewsuggestionstoimprovedatatransac-tionsandthebigdatamarket.【Keywords】:
Bigdatatransaction;Standardize;Tradingmodel;Pricingstrategy0引言随着信息技术的飞速发展和经济的融合,在各行各业,尤其是金融和IT产业产生的海量的交易数据和业务数据,已经成为企业的核心资源,数据交易也成为了创新的商业模式。
由于缺乏规范的交易渠道和交易规范,统一的大数据交易平台的出现势在必行。
2014年2月,中关村数海大数据交易平台成立中国首个大数据交易平台,该交易平台为政府、科研单位、企业乃至个人提供数据交易和数据应用的场所1。
2015年9月,国务院发布促进大数据发展行动纲要,指出要加快大数据部署,加强顶层设计和统筹协调,大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享,深化大数据在各行业创新应用,促进大数据产业创新发展。
各省市的政府开放数据平台逐步建设完善,与此同时,社会上的数据交易平台也开始蓬勃发展。
1大数据交易概述1.1大数据商品标准化数据商品是把数据产品当作商品出售、购买和转让,通过数据商品的交换实现数据的价值和使用价值2。
要把数据变成商品进行交易,首先要解决标准化问题,标准化的商品才能实行标准的定价策略。
但大数据商品又和工业化的商品不一样,工业化的商品主要是实物商品,是通过标准化的原料和制作工艺,统一流程生产出来的。
而由于目前数据标准化的程度很低,而且没有统一的技术标准,使得大数据商品进入数据市场进行交易变得很困难。
数据交易市场中数据商品的标准化主要包括以下几个方面:
分类方法、质量评价指标,文件格式、传输协议、API访问接口等技术标准3。
(1)分类方法将数据交易市场上出售的数据商品按照统一的分类标准进行分类,有利于规范交易市场上的数据万方数据王文平等:
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商品类别,为进一步交易提供便利。
常见的分类有语音识别、图像识别、科研数据、统计年鉴、交通地理、电子商务和社交网络数据等。
(2)质量评价指标对卖方提供的大数据商品预先按照质量评价指标进行评判分级,此质量将会影响到该数据商品的定价。
数据交易市场应有一套自己的指标评级标准,比如数据量、数据种类、数据完整性、数据时间跨度、数据实时性、数据深度、数据覆盖度和数据稀缺性等。
(3)文件格式目前数据交易市场上文件格式多种多样,数据进行交易后的二次加工利用存在障碍,不利于数据的流通。
数据交易市场应该统一数据商品的文件格式,一般来说,每种数据商品应该提供机读格式XML/JSON/CSV和人类可读格式TXT/PDF/CSV/XLS/XLSX等多种选择,以便让数据需求方依据其使用目的,自行选择合适的数据集格式进行下载。
(4)传输协议数据提供方的数据要经过数据封装,转化成可以在网络上传输的信号,发送到网络上。
当到达目标计算机后,再执行相反的拆包过程。
数据传输双方在传输过程中必须遵守统一传输规则,使数据交易顺利完成。
一般常见的传输协议有TCP/IP、NetBEUI、DHCP、FTP、TFTP等。
(5)API访问接口API访问接口提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问的一组例程。
数据买方可通过卖方提供的API接口实现数据查询或传输。
数据交易市场规定所有的数据都按统一的格式和传输协议输出后,才能保证数据的流通和使用畅通4。
1.2大数据商品交易权本文讨论的大数据交易是指在数据交易平台中进行交易,卖方将数据作为商品提供给买方获得收益的过程。
一般是卖方在不侵犯个体隐私前提下,采集数据后对数据进行匿名化处理,去除个人身份属性,在数据交易中获得收益。
数据在交易前要进行数据确权,即将大数据商品视为实际资产的一种,如房产、股票等,确认数据的所有权,买卖双方保证数据的所有权合法、可信、不被滥用,然后对数据的所有权、使用权、收益权进行交易5。
按数据交易标的物的商品交易权分为以下三种模式:
(1)大数据所有权交易依据法律词典的解释,所有权是指一个人享受的对某物独占性的支配权,是对此物的占有、使用和以出租、出借、担保、转让、赠与、交换等权利的集合。
以大数据的所有权进行交易的产品,一般是经过分析处理后的数据,受到知识产权保护,如分析报告、大数据技术服务。
这种交易一般是企业和企业之间,比如大数据分析公司面向企业的服务。
(2)大数据使用权交易大数据使用权的交易一般是通过API数据接口、数据终端、在线查询的方式进行交易。
进行大数据使用权交易的数据一般是可以多次交易,价格较低的数据,常见的是公开网站的相关信息数据,一般是卖方通过爬取互联网网站得到,比如微博用户评论数据、房产交易网站的数据、旅游网站的数据等。
这种交易模式另一种常见的方式是数据库网站的检索使用权,比如知网、维普学术数据库,Wind、CSMAR等金融数据库。
(3)大数据收益权交易收益权指的是数据买方对数据使用后得到的利润需要和数据卖方分成。
一般是卖方对大数据进行加工后,提供给买方的定制的数据决策解决方案。
买方在应用该数据决策解决方案后获得的利润,按照预先约定的分成比例与卖方分成。
1.3大数据平台交易模式大数据的交易主体一般是数据需求方,即买方;数据提供商,即卖方;数据交易平台。
本文讨论的交易定价模式是在数据平台上发生的数据交易。
目前国内数据交易平台主要有数据堂、中关村数海大数据交易平台、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所等数十家数据交易平台。
国外的数据交易平台有Azure、Datamarket、Acxiom、Corelogic、Datalogix等。
一般来说大数据交易平台上存在如下两种数据交易模式:
(1)C2B模式用户和数据交易平台直接进行交易,用户将个人数据提供给数据交易平台,换取一定数额的金钱、商品、积分、特权等收益。
数据交易平台搜集用户个人数据后,再将数据集转卖给数据需求方,获取收益。
数据交易平台还可提供数据定制服务,根据数据需求方的特殊需求,进行采集或者标注大规模数据6。
(2)B2B模式数据交易平台以第三方,即中间代理人的身份为数据提供方和数据需求方提供数据交易撮合服万方数据第37卷第10期软件96软件杂志欢迎推荐投稿:
务。
数据需求方和数据提供方都是在数据交易平台注册并且经过审核的公司。
定价的方式一般是集合定价、协议定价、拍卖定价。
数据提供方将数据集按照数据交易市场规定的格式和协议将数据集标价出售,数据需求方接受定价,或者和数据提供方协议定价后,在数据交易平台的撮合下完成交易7。
2大数据交易定价策略分析从全球来看,目前尚未形成成熟的数据交易定价机制。
数据的价格一般受数据量、数据品种、数据的完整性、数据的实时性等影响8。
一般数据交易平台的定价模式有固定定价、实时定价、协议定价和拍卖定价三种。
下面围绕这几种定价方式给出定价策略。
2.1平台预定价当数据提供方将数据上架到数据交易平台后,数据交易平台首先根据其数据质量评价指标体系对数据进行评价,数据质量评价指标包括:
数据量、数据种类、数据完整性、数据时间跨度、数据实时性、数据深度、数据覆盖度和数据稀缺性等9。
评级之后,平台根据评级结果和同类同级数据集的历史成交价给出一个价格建议区间,数据提供方在此价格区间内定价。
该平台预定价策略在数据交易中引入了第三方的价格建议,有利于防止交易平台内出现乱定价扰乱交易的现象,规范数据交易市场。
平台预订价可作为以下几种定价模式的基础。
2.2固定定价不同品种的大数据价格机制不一样,卖家针对自身数据商品的成本价值和效用价值进行评估,结合市场供需情况,给予数据商品一个固定价格,在数据交易平台上挂牌出售。
当买家认可此价格并决定出价后,该数据商品交易由数据交易平台自动成交。
此种定价模式主动权完全掌握在卖家手中,可作为批量廉价数据的交易模式,数据的获得性和可复制性强,常见于一对多的交易模式。
2.3实时定价数据商品的实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值,而后通过交易系统自动定价,价格实时浮动。
采用实时定价的数据商品可以是价格受市场供需情况影响较大,当供需情况发生变化时,数据价值随之变动;也可以是数据价值随时间变化而衰减比较明显的商品,这种数据要求的时间特性很明显,仅在上市后的一段时间内有较高的价值;还适用于长期提供的数据商品,数据提供方根据时间的变化实时更新数据,数据的价值也随即上涨。
2.4协议定价协议定价发生在交易双方对数据价值的评估不一的情形下,通过协商,也叫讨价还价,由数据交易平台第三方撮合,数据买家和卖家反复报价协商确定对数据商品价值的一致认可。
买方对于卖方提出的价格可以接受或拒绝,经过反复报价议价后,当交易双方达成统一定价时交易成交。
这种定价模式一般发生在特定的买家和卖家之间,目标性较强,数据针对性强10。
协议定价可为双方提供更多的沟通机会,提高成交率。
2.5拍卖定价如果某类数据商品不能做大范围复制式传播,只能将其所有权转移到一位或少数几位买家手中,同时为了兼顾市场原则,采用拍卖定价可以很好的保证卖家的利益。
对于拍卖规则的设计,可以是直接拍卖,即在卖家设置数据商品底价的基础上,买家轮流报价,出价最高者可中标;也可以采用密封式二级价格拍卖,使用保密的方式来竞标,报价最高者中标,成交价格是第二高价者的价格,这种方式建立在“诚实”的基础上,更适用于数据交易这种信息不对称的均衡问题。
3完善大数据交易市场的几点建议目前我国大数据交易市场发展还处于初级阶段,很多地方都不成熟,完善大数据交易需要市场、政府、买卖双方的共同努力。
(1)交易市场完善规范制度大数据交易联盟要完善大数据行业自律规范,出台完善的交易制度,推动数据交易透明化、流程化、规范化。
交易平台要加强交易对象的资质认证、数据确权、质量评估,对数据交易流程出台明确的规定,保证买卖双方的权利。
(2)政府积极发挥引导作用政府要加快出台相关政策,同时发挥引导作用。
政府开放数据的推进可以带动企业和个人数据开放观念的转变,将数据变成商品流通,发挥其价值。
政府要立法明确个人信息的概念和内涵,注意对个人隐私的保护,大数据的特性使其极易成为侵犯个人隐私甚至国家安全。
同时政府还要多加调控,防止少数几个数据公司形成隐形垄断。
万方数据王文平等:
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(3)交易双方严守规范数据买方和卖方应该严守数据交易规范,保证交易在数据交易市场中发生,避免个人权利受到伤害。
卖方要对数据商品的描述详尽,元数据符合标准规范,数据商品要去敏,避免侵犯个人隐私。
同时还要尽量做到成本公开化、价格透明化,促进数据交易透明健康发展。
提倡交易双方的沟通交流,使数据的应用最大化。
4结论与展望大数据交易市场的健康发展离不开数据商品价格的公开化、交易的透明化,这是一个市场发展道路上的必经之路。
数据交易市场应积极探索数据合理定价方式,实时对接数据市场的多样化需求,推进数据市场有序流动。
数据资源合理定价、高效配置,数据在广泛的交易与应用中将产生不可预估的价值,将为产业、行业、经济乃至整个社会带来深远影响,具有划时代的重大意义。
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