中天金融与贵阳大数据交易所

① 贵阳大数据交易所

贵阳大数据交易所

一、贵阳大数据交易所GBDEx

理念 贡献中国数据智慧，释放全球数据价值

使命 大数据X行动，形成互联网+战略的重要支撑

愿景 让全球数据资产在贵阳大数据交易所聚合交易

二、贵阳大数据交易所交易规则

交易的不是底层数据，而是数据清洗建模分析的结果

实现会员交易制，必须成为会员才有交易资格

实现了365天，7X24小时不休市的数据交易市场

交易所交易品种达30多种，比如金融大数据，医疗大数据等

目前所有的数据交易都是基于国家现有的法律框架下进行

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是服务全国数据交易市场

交易所目前完全采用电子化交易、自动撮合、支付结算系统

三、交易所里程碑事件

种子启蒙

2014年3月1日：贵州·北京大数据产业发展推介会，为贵阳设立大数据交易所埋下了第一颗种子。

2014年06月04日：贵州省成立大数据产业发展领导小组，贵州省委副书记、省长陈敏尔任组长。常务副组长：秦如培（省委常委、省委政法委书记、副省长）；副组长：陈刚（省委常委、贵阳市委书记）、王江平（副省长）。

思想酝酿

2014年8月1日：成立贵阳大数据交易所筹备组。

思考大数据交易的规则、数据定价、数据交易监管、会员招募、交易所业务范畴等。形成了《中国大数据资产交易所建设及运营方案》、《贵阳大数据交易所702公约》、《大数据交易所会员手册》。

落地生根

2014年12月30日：贵阳大数据交易所正式成立。

开枝散叶

2015年4月14日：贵阳大数据交易所完成第一笔交易，交易在京东商城、腾讯财经大数据之间完成。

2015年4月14日，大数据交易商（贵阳）联盟挂牌成立，交易所截至目前发展会员130家 ，其中40多家会员开始准备数据进行实际交易，其中有11家公司已经发生了实际的持续的交易。其中不乏京东、阿里巴巴余额宝等。

开花结果

2015年5月20日：贵阳大数据交易所电子交易系统正式上线。

2015年5月24日：贵阳大数据交易所，借助贵阳国际大数据博览会，向全球大数据产业展示了中国在大数据、互联网领域的创新思想，以“贡献中国数据智慧、释放全球数据价值”的理念，争取成为全球最重要的大数据场所。

四、贵阳大数据交易所可交易的数据类型

●金融大数据 ●政府大数据 ●医疗大数据 ●社会大数据 ●能源大数据 ●银行卡大数据

●社交大数据 ●商品大数据 ●法院大数据 ●通信大数据 ●企业大数据 ●水电煤大数据

●交通大数据 ●专利大数据 ●教育大数据 ●物流大数据 ●政策大数据 ●行政处罚大数据

●电信大数据 ●征信大数据 ●电商大数据 ●银行大数据 ●农业大数据 ●地理信息大数据

●气象大数据 ●房产大数据 ●环境大数据 ●保险大数据 ●医药大数据 ●海关大数据

五、数据定价及交易模式

根据数据实时性、数据品种、数据样本覆盖率、时间跨度、数据完整性以及数据深度进行数据定价。

不同品种的大数据价格机制是不一样的，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。数据交易的最终价格，由交易所撮合数据买卖双方，价格由卖方与交易所最终确定。

六、大数据金融工具及衍生品体系

●大数据指标 基于大数据资源开发一系列的指标产品，知道相关依赖数据的公司或者政府部门工作

●大数据信托 发行信托产品，可以由任何人来购买相关的信托产品

●大数据基金 设立大数据产业引导基金，撬动社会资本，聚集大数据领域风险投资及PE资本

●大数据融资 提供数据融资业务

●大数据期货 数据期货具备调节数据交易市场价格的特点

●大数据担保 大数据通过交易所的平台形成一种担保机制，可以利用大数据资源发挥担保作用

七、贵阳大数据交易所2020年发展战略

交易会员数 1000家与大数据相关的机构成为交易会员

日均交易额 日均交易金额突破100亿，年总额达3万亿

做市商数量 交易将发展200家大数据交易的做市商

数据交易量 数据清洗交易量达1万PB，相当100个阿里

大数据创业 围绕交易所平台的创业机构突破1万家

资本的考虑 2018年成为中国A股上市的第一家交易所

八、大数据交易的国家战略

大数据是中国互联网+战略的重要支撑

互联网+任何产业，都将产生千亿价值的数据价值

数据将超过石油、黄金成为全球最重要的资产，数据只有通过交易才能体现其资产价值

政府数据公开所产生的价值，尤其是通过清洗、建模分析、交易，能创造几万亿新兴产值

大数据产业符合国家“大众创业、万众创新”的号召

大数据交易所将成为中国继证券、期货、商品之后的第四个最重要的交易场所

数据的交易是可以无限复制并反复交易的资产

九、交易所希望得到的支持

政策

政府数据公开的数据交易窗口

针对大数据交易进行适度立法

标准

中国大数据交易技术标准体系

中国大数据交易安全规范体系

中国大数据交易监督检查体系

高度

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是中国的

数据交易将成为中国非常重要的交易品种

数据交易所是大数据产业金字塔的明珠

十、希望地方政府牵头制定中国数据相关标准

数据清洗格式标准化

数据质量认证体系

数据交易定价体系

政府数据公开技术标准化

数据安全防范体系

数据交易监管体系

数据源追溯体系

数据交易信息披露

市场主体考核评价

交易所法律框架

② 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，面向社会提供完整的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务，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。
交易数据是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果，彻底解决了数据交易如何保护隐私及数据所有权的问题。 交易数据主要是清洗建模后的政府数据、金融数据、互联网数据。 目前，已有济宁、宁夏、武汉、苏州、贵阳等地政府相继开通了政府数据公开账户。

③ 贵阳大数据是一个什么样子的工程合法吗

合法的。

贵阳大数据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。

面向社会提供完整的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务，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。

交易数据是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果，彻底解决了数据交易如何保护隐私及数据所有权的问题。

交易数据主要是清洗建模后的政府数据、金融数据、互联网数据。 目前，已有济宁、宁夏、武汉、苏州、贵阳等地政府相继开通了政府数据公开账户。

(3)中天金融与贵阳大数据交易所扩展阅读：

贵州省近日发布了2017年大数据十大工程，其中拟定了贵阳大数据交易所年度发展目标：交易会员达到2000家，交易规模累计3亿元(人民币，下同)以上。

当前，大数据正在成为“新经济”的新引擎，提供强而有力的经济新动能，已上升为国家战略。作为中国首个国家级大数据综合试验区，贵州大数据产业发展上已实现了一系列首创之举。

于2015年4月正式挂牌运营的贵阳大数据交易所，是全球第一家大数据交易所，总部位于贵阳，目前已建成北京、上海、深圳和成都四大运营中心。交易所旨在推动政府数据公开、行业数据价值发现，通过大数据交易，驱动贵州乃至全球大数据产业发展。

据《2016年中国大数据交易产业白皮书》预计，中国大数据产业市场规模2020年将达13626亿元，其中大数据交易545亿元。对此有业内人士分析认为，在合法的数据隐私保护条例下，未来大数据会作为国家与社会的重要资产，将诞生一个万亿级别的交易市场。

同时贵阳大数据交易所在国家大数据政策的推动下以市场化方式运作，在中国大数据交易领域已是领军者，未来有望成为中国上市的“交易所第一股”。

④ 谁是英雄江湖沙龙纵论大数据

谁是英雄?江湖沙龙纵论大数据
俗语说“有江湖的地方就有英雄”这话一点也不假，在IT这片“江湖”之上，技术正在变革产业，特别是互联网、大数据等技术的出现，使得IT“江湖”诞生了真正的“英雄”——互联网大数据，它们正在掀起产业变革新浪潮。日前，中共贵州省常委、贵阳市委书记，贵州省大数据产业发展领导小组副组长陈刚做客中国金融博物馆书院江湖沙龙畅谈大数据，他从产业高度详细的介绍了当下大数据价值与挑战，块数据与未来产业的发展。同时，来自中国宽带资本基金董事长田溯宁等行业专家就陈刚所谈到的大数据发展浪潮展开了探讨。
互联网大数据制定未来规则
在进入主题发言开始之前，陈刚首先介绍了当下的当下规则的制定格局。众所周知，在国际上，谁掌握规则的制定谁就有主动权，在过去由于国外制定规则起步早，所以很难能够留给我们有更多的机会，但是现在随着互联网以及大数据的发展第三次工业革命将到来，将进一步推动规则的制定发展。
陈刚指出，信息技术对于生产方式、价值观， 思维方式都会产生根本的影响，而自人类文明社会产生以来，任何一次技术革命都没有像今天的互联网大数据一样能够改变社会，改变社会意味着就会改变规则的制定。虽然互联网并不是由中国发展而起，但是在中国互联网应用确是最大的市场，而且互联网在各个行业的影响比任何其它的都大。基于这些优势，中国已经互联网+风口，如果能够把握住互联网+机遇，那么在未来在互联网+领域有可能制定新的规则。
在互联网之下，我们可以看到能够催生很多的数据，不过在陈刚看来，现在所提的许多大数据本身集中企业自身中，失去了数据的共享性只能条数据，如果只是条数据，在国际上是无法形成规则的制定比如人类的数据每天都会在变化，近两年人类所产生的数据是过去整个人类所有数据的总和，因此如此庞大的数据量不可能是由一家企业能够完成的。因此，需要通过块数据的建立、构建社会资源平台才能真正制定规则。
在大数据领域中有许多新奇的名称，那么让我们了解一下什么是块数据?陈刚认为，大数据可以按条块来划分。按照行政体系条块来划分大数据条块，通过行政区域人、事、物各种数据的组合构成了块数据的概念。如果能够把块数据通过合理的疏解找到规律、路径，这就有可能形成新的数据流动。块数据很重要一点就是可以共享，但块数据现阶段只是一个雏形阶段，现在仍然有许多的问题要解决比如数据的规则、数据法务等，贵州也一直积极努力探索数据在发展规则中的伦理、法津，最终造福企业 。
后发优势中的贵阳大数据
面对数据的共享性或者是块数据，需要构建社会资源平台。而贵阳是开展块数据或者大数据的理想之地。陈刚指出，贵州的独特特点使得贵州在构建社会资源平台方面占据了很大的后发优势。
首先，构建社会资源平台的数据中心需要能源的支持比如电力，而贵州是拥有大量的煤炭资源，能够确保电力使用。
其次，通常数据中心的构建需要基础设施如大量的空调来降温，贵州的独有的地理环境如海拔高、气温低，能够为数据中心建设创造良好的环境。
第三，贵州极少有地震灾害，特殊的环境确保数据中心安全。
目前，贵阳已经率先启动了免费的WIFI网络建设，不仅要把全市WIFI打通，同时还要把摄像头都并入网络形成一张城市的物联网，通过免费的网络在满足公交安全、隐私的情况，把数据回归社会。
这样一个征服数据的海洋中，不仅仅是要实现怎么确定大数据规则、探索大数据的方法，未来我们中国的发展要通过大(块)数据能够解决很多问题，共同重拾城市美好。
小结
作为特别协办单位，亚信数据旨在通过江湖洞悉天下，结合陈刚书记的块数据和数博会的理念和平台，推动大数据的科学发展，助力贵阳大数据交易所的运作，使数据资源得到更合理的应用，实现更多价值。

⑤ 数据杀熟侵权利会有什么惩罚

近来，有网友在微博爆料了一桩糟心事。该网友是某网约车平台白金卡会员，有时订车会收到“普通车紧张，免费升级商务车”提示。坐了几次“免费升级车”，偶然回看出行订单，发现头几次升级确实免费，之后却一直按照升级后的车型收费。翻看微博下近8000条评论，不少网友表示有类似经历。大数据识别出的优质客户，反而成了被“宰一刀”的对象。

以商品销量分析用户消费习惯，以播放量点击率评估传播热度，以粉丝数评判受众规模……互联网时代，离不开基于数据的分析预测和效果评估。业内人士指出，“数据噪声”现象本身很难避免，但如果是恶意造假、主动掺水，将误导广告商、互联网平台等主体的生产经营选择，最终扰乱行业秩序。

去年8月，视频网站爱奇艺将杭州某信息科技公司告上法庭，称其针对特定视频内容的刷量行为侵犯自身合法权益，构成不正当竞争，同时表示虚假的数据还将严重影响公司一系列重大经营策略的有效性。来自艾媒咨询的数据显示，由于行业刷量频现，2017年有超过15%的受访广告主表示将放弃公众号广告投放，较2016年上升6.4%。

据了解，目前多数互联网平台通过内外部数据比对、第三方数据核验等方式甄别虚假数据，此外，一些专业第三方评测机构也运用模拟设备甄别、传感器状态评估、多维度数据分析等技术手段判断“虚假用户”和无效数据。

中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍指出，新修订的《反不正当竞争法》明确经营者不得通过组织虚假交易等方式，帮助其他经营者进行虚假或者引人误解的商业宣传。“但目前看，相关法律法规在实际运用中处罚力度不重，难以形成威慑和惩戒效果。”

窃取信息无本万利

数据黑市扰秩序

去年9月的一天，民警进入北京丰台某科技公司执法，对员工正在使用的设备一一勘验查扣。这是湖北长阳警方抓捕倒卖个人信息犯罪团伙中的一幕。日前，这一犯罪团伙被一网打尽，共涉及公民个人信息500余万条，出售内容包括身份证号、家庭住址、电话号码等，背后暗藏的数据黑市令人震惊。

业内人士透露，目前国内正规数据交易市场的规模约100亿元，但数据黑市的交易规模比正规市场高出一个数量级，而且大多盈利情况良好。其中，个人信用数据是交易中的“香饽饽”。

《中国社会信用体系发展报告2017》显示，在2000多家“征信服务”相关公司中，仅有5%完成备案。一些机构借倒卖信用数据获取暴利，某些互联网金融公司和保险公司则为其买单。这些数据还能多次转手，层层获利。去年底，某媒体调查“现金贷”时发现，各大网贷平台贷款数据以每条0.1元至1.5元不等的价格在社交软件上售卖，还有专门的数据交易平台为需求者和“供应商”提供交易担保服务，防止“假数据”买卖。

今年5月1日，《信息安全技术个人信息安全规范》即将正式实施。去年6月1日，《网络安全法》和《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》也正式施行。相关法律法规不断完善，更要重视落实到位。“对违法搜集和处置个人信息的行为，应违法必究、执法必严，对侵权人实行‘双罚’，即对单位负责人和直接行为人均采取处罚措施。”朱巍说。

此前，公安部第三研究所与上海数据交易中心共研共建“数据流通xID标记技术”，以实现个人数据去标识化，保证流通安全。京东集团信息安全部相关负责人介绍，京东专门制定了数据脱敏规范，要求使用数据必须首先对敏感数据脱敏，避免因环境等不安全因素而导致用户隐私信息泄露。

打击数据黑市，有堵还要有疏。“政府掌握着80%的有价值的数据，这是业内的共识。政府应充当自来水公司的角色，推动数据资源流动共享，把‘地下水’处理成‘自来水’，支持企业更好地使用数据资源，生产成‘矿泉水、苏打水、可乐’等饮料，满足市场需求。”九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿说。

价格欺客不讲诚信

数据杀熟侵权利

日前，有网友反映使用某电影购票APP时，花钱成为享受“专属折扣”的会员后，购买界面显示的“折扣价”竟然高于普通价，让人质疑花钱买的是会员价还是“宰客价”？

同样的商品或服务，回馈老客户的价格却比新客户还高，所谓“会员价”反而比非会员还高，给老顾客的折后价却比不打折时还高，为老顾客提供的升级服务却偷偷降了档次……有的平台密切追踪用户的浏览和消费记录，有用户反映如果浏览多个页面或者取消订单重新下单，价格就离奇上升，可是换个账户一看还是没涨价的老价格；有的则以层层隐藏甚至直接取消的方式，令老客户的优惠券难觅踪影。

随着大数据分析应用日益深入，用户画像愈发精准。一些互联网平台利用用户大数据，针对价格敏感度较低的用户采取高于正常水平的定价方案。对这些层出不穷的“大数据杀熟”现象，网友吐槽“大数据更懂你也更伤你”。

根据艾媒咨询的统计数据显示，超过七成的受访网民不知道互联网企业会利用大数据针对不同用户进行差异定价。77.8%的受访网民认为这一行为不能接受，42.9%的网民考虑因此更换应用。

“互联网平台搜集用户浏览和消费记录等信息，汇成用户大数据。善用数据资源的基础，在于遵守法律道德底线、承担社会责任，否则最终会被用户所抛弃。”朱巍表示。

“大数据杀熟的本质是一种背信行为。用户和平台之间的忠诚度是相互的，平台无视品牌形象和长远利益，结果必将是透支信用、失去用户。”刘俊海建议，一方面有关平台在数据使用中要遵守法律和道德底线，诚信经营，另一方面监管部门应敏锐监测定价变化和差异，精准打击和靶向治理大数据“杀熟”现象，营造公平普惠的互联网市场环境。内容来源于《 人民日报 》

⑥ 明年大数据行业的趋势会是哪些

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要通过新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我国大数据产业市场规模
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国大数据行业市场规模为3615亿元，同比增长30%，其中大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据行业将持续增长，预计2018年中国大数据行业市场规模将近6000亿元，达到5979亿元。到2020年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。
大数据产业发展必须与市场相融合才能使产业发展环境进一步优化
据前瞻产业研究院统计，我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中，数据开放度低;企业手中的数据也呈现垄断现象，数据积累普遍分散、不足，很难真正让大数据供需自由对接，制约着大数据产业的发展。现在，公共信息资源开展了开放试点，而全球首个大数据交易所，贵阳大数据交易所已经摸索出大数据交易的一些规律，促进了大数据交易的发展。大数据产业和规范的市场交易相结合，可以打破数据的垄断，盘活各类有价值的数据资源，促进大数据的积累和社会化利用。
大数据产业和先进技术的融合则可以有助于克服大数据产业面临的技术难题
数据智能并非简单的“大数据+产业”。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要使其发挥效应，获得一目了然的有效信息，就需要和先进技术加以融合，这是一个渐进的过程。有关分析显示，我国交通、零售、地产、医疗、智能制造、金融服务六个行业存在着大量的非结构化数据，而这些数据对于整个行业发展起到至关重要的作用。因此，在大数据处理和分析利用中，对人工智能技术的需求也十分强劲。随着数据共享、数据开放的推进，在数据应用中处理好数据安全、网络空间治理等也成为挑战，这些除了需要设定相应的政策规则外，还需要有相应的技术支持。
中国大数据产业的发展还要和世界先进各国加强融合发展。产业发展越深入，就可能遇到越来越多难题，要把握好大数据发展的重要机遇，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，和世界先进国家加强交流互鉴、深化沟通合作必不可少。
总之，“数化万物，智在融合”，构建良好的大数据产业生态，需要多维度做好大数据产业的融合。我们相信，随着社会各界对大数据融合发展的认识越来越深化，大数据产业一定会快速发展，迎来广阔的产业空间。

⑦ 大数据未来的发展前景怎么样

趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

⑧ 大数据板块概念股有哪些

大数据概念一共有100家上市公司，根据云财经龙头挖掘机自动匹配，大数据概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生 海量数据、 先进数通、 美亚柏科。

⑨ 怎么看贵阳大数据交易所的成立

首先在贵阳这样的城市成立大数据交易所，说明大数据越来越重要，越来越有用，在未来的 世界里，大数据即将占据主导地位。并且大数据十分的安全。有很大的发展前景。

第三 是贵州经济基础低

“工业经济欠发达，旅游经济发展，农业经济基础薄弱”。“大数据产业无疑是快速通过上下游产业链、增加产业结构、迅速增加最有效的GDP手段的好机会。

⑩ 哪些商业应用在数据仓库中即使拥有过期的数据也依然有效

在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。B2B大数据交易所国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。咨询研究报告国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。数据挖掘云计算软件云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。大数据咨询分析服务机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。政府决策咨询智库党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。自有平台大数据分析随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。大数据投资工具证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。定向采购线上交易平台数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。非营利性数据征信评价机构在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。结语：大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。