在数据流通和交易环节，目前存在五大难题。**是版权问题。数据与其他产品不同，复制成本及其低廉，盗版问题极其严重。在这种情况下，有很多拥有数据的企业，不愿意把自己的数据贡献出来，如果没有很好的数据版权保护机制，数据广泛流通的愿望就很难达成。
**是应用指导问题。今天，我们言必谈大数据，动辄说数据是资源，数据要变成价值。然而，什么样的数据在什么样的时间会变成什么样的价值？很多时候，企业并不清楚。很多小企业也想利用数据，很多时候却无从下手。
第三是合规问题。数据行业的人都清楚，必须强授权的个人数据交易是违法行为，但很多的业务场景中却对个人数据有强烈的诉求。如何来界定哪些数据是合规的呢？
第四是集成应用问题。任何事物都有一定的门槛，大数据作为当今*热门的新技术之一，对于很多企业而言，并非易事，在选择了数据之后，还要面对集成、分析等一系列问题。企业想要快速地让数据产生价值，需要投入更多的资源，甚至借助外力来实现。
第五是数据质量问题。和实物商品一样，数据作为商品进行流通时，同样存在质量问题，且数据质量比实物商品更难界定。很多数据的质量无从知晓，数据使用方需要通过大量的测试来验证所需数据的质量，不仅耗时耗力，很多时候还难以避免空手而归的尴尬结果。
要破解这些问题，应该从政策和技术两大层面来解决。比如大数据的合规问题，需要政府制定政策来解决，究竟哪些数据可以流通，哪些数据不能交易，哪些数据可以开放，哪些数据必须保密等作出明确规定。对大数据而言，落地离不开技术。我们可以看到，即便是传统意义上的物品流通，也在随着技术的发展变革而不断变革，不论B2C、C2C、O2O还是C2F，都离不开技术的支撑。大数据本身技术含量就非常高，因此想要推动其流通，更需要强大的技术支撑实现。
说到交易，无外乎买卖东西。其中有几个关键，一个是数据源，巧妇难为无米之炊，如果没有数据，谈何数据流通。目前很多有价值的数据没有真正意义上实现数据开放，导致很多数据地下交易，正当的交易反而不敢摆在台面上进行。另一个是买和卖，在此不得不重提版权问题。传统买卖是物权转移，数据买卖则不尽然。如何建立整套的数据版权保障体系，避免数据流通后的泄露、窃取、篡改、复制等问题，关乎数据流通发展的命脉。
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