数据交易市场逐渐成为数字经济的重要组成部分，数据已被列入继土地、劳动力、资本、技术后的第五大生产要素。
全球数据交易市场正在快速发展，据 IDC预测，2025年，中国将产生全球最多的数据量，近全球数据产量的三分之一。
国家相继出台了一系列政策措施，探索开展数据资产化服务，鼓励和规范数据交易市场的发展。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称《数据二十条》），作为顶层设计构建数据要素基础政策体系，《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》《数据安全法》等一系列政策法规的颁布，标志着中国数据交易市场正式进入规范化发展的阶段。
数据基础“四项制度”
《数据二十条》强调了需要在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密的前提下，发展数据合规高效流通使用，赋能实体经济，并且针对数据要素产权、流通交易、收益分配、安全治理的数据基础制度构建给出了清晰可行的意见。
建立保障权益、合规使用的数据产权制度。
建立合规高效、场内外结合的数据要素流通交易制度。
建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度。
建立安全可控、弹性包容的数据要素安全治理制度。
数据确权机制
数据产权制度的建设是数据要素市场运转的关键前提。《数据二十条》提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度。
三权分置引入了“数据产品经营权”，从国家政策层面鼓励数据产品化，保障了数据经营者的经营获利权利，反映了对数据要素性质、数据交易市场本质的更加深入的认识。
数据确权主要包含两个方面：
确定数据的权利主体
确定权利的内容
数据价值链中数据形态转化
以及产权变更
基于数据价值链视角，从原始数据、数据资源到数据产品，再到数据资产，是数据要素价值释放的路径。
原始数据 → 数据资源
原始数据积累到一定规模，经过加工处理过程，具有潜在使用价值，形成数据资源。
数据资源 → 数据产品
数据资源持有者以实现市场需求为目标，对数据资源进行专门的设计和开发配置，从而形成可以在市场中流通交易的数据产品。
数据产品 → 数据资产
数据产品正式进入流通市场之前，为了市场的安全性、流动性和可信性，需要对数据产品及其提供商进行注册登记。
数据资产的类型以及登记
根据《全国统一数据资产登记体系建设白皮书》，数据资产分为两个类型：资源型数据资产和经营性数据资产。数据资产登记是指对数据要素、数据产品的事物及其物权进行登记的行为，是有效保护数据要素参与各方权益的关键。
资源性数据资产：数据资源在进入市场流通之前。
资产登记类型：数据要素登记
阶段关注重点：如何将数据从产生环境中独立出来，并且有效率地收集、存储数据，不断提升数据规模和数据质量以提升数据资源的内在价值。
经营性数据资产：数据资源被产品化以后，可以在市场上流通。
资产登记类型：数据产品登记
阶段关注重点：不仅可实现资产的变现，也可以基于市场机制来发现经营性数据资产的公允价格，从而为数据资产的短期和长期价值评估提供依据。
探索“原始数据不出域，
数据可用不可见”交易范式
《数据二十条》推进实施公共数据确权授权机制。对各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据，加强汇聚共享和开放开发，强化统筹授权使用和管理，推进互联互通，打破“数据孤岛”。鼓励公共数据在保护个人隐私和确保公共安全的前提下，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，对不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据，推动按用途加大供给使用范围。推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。依法依规予以保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场，保障公共数据供给使用的公共利益。
两个百万富翁街头邂逅，他们都想炫一下富，比比谁更有钱，但是出于隐私，都不想让对方知道自己到底拥有多少财富，如何在不借助第三方的情况下，让他们知道他们之间谁更有钱？
为了降低对数据安全和合规风险的担忧，推动实现数据流通交易的新范式，业界正通过不同的模式和技术手段探索相关的措施和方法：
公共服务机构单独或联合进行数据治理和汇集，开发数据模型，形成计算分析结果等数据衍生产品向社会提供或许可使用。
建立安全计算环境，允许适合的研究机构甚或企业组织在该计算环境中运算数据，获得计算结果。
隐私计算、联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私等交付技术的快速发展实现在“原始数据不出域”的情况下，为数据的流通、共享、合作和交易提供更多可能性。
比如在联邦学习中，每个数据参与方都保留自己的数据，不需要将数据集中到单个数据中心进行处理。通过在各个参与方之间共享模型，完成联合训练，实现模型的迭代优化，最终生成模型参数。由于数据不需要离开参与方本地，因此可以大大降低数据泄露和隐私泄露的风险，实现数据安全交易。
数据技术服务在数据要素价值化的关键作用
数据技术服务在数据流通和价值转化的各环节起着重要的作用。
在原始数据到数据资源的阶段，数据技术起到了数据清洗、脱敏、去重、格式化等工作。通过对原始数据进行加工和处理，数据技术可以挖掘数据的潜在价值，提高数据的质量和可用性，从而形成具有潜在使用价值的数据资源。
在数据资源到数据产品的阶段，数据技术起到了数据分析、挖掘、可视化、建模等工作。通过对数据资源进行深度分析和挖掘，数据技术可以为数据产品提供更加精准的设计和开发配置，从而形成可以在市场中流通交易的数据产品。
在数据产品到数据资产的阶段，数据技术起到了数据安全和保护的重要作用。数据技术可以为数据产品提供技术支持和服务保障，确保数据的安全性、流动性和可信性。同时，数据技术还可以为数据资产登记提供技术支持和服务保障，保证数据要素参与各方的权益得到有效保护。
随着数据流通和交易的不断发展，数据技术服务的作用将会越来越重要，也将会有越来越多的机会和挑战。
