從商業世界誕生的那一天起，人們就不斷意識到，運營過程中產生的副產品，往往會有其他人樂意花錢買下它，一個有利可圖的新業務產生了。

有數不清這樣的例子：賣豆腐腦的攤主順便售賣豆漿；玉米磨坊主長期賣出的“麥片”是給牲畜吃的玉米粉和玉米油后的剩余料；石油公司定期賣出提煉過程的副產品氫氣……正如在“大數據”這個詞出現之前，很多時候，數據的出現只是伴隨科技進步而產生的免費副產品。就像醫院為了病人就診的便利，建設了掛號系統，從而得到了海量的醫療信息，這就是技術進步所帶來的副產品——數據增量。

而今天，幾乎所有行業的所有公司，都在產生這種極有價值的副產品：數據。我們可以通過數據了解一些截然不同的東西，但遺憾的是，很少有公司能真正利用數據創造價值。

難點何在？究其原因，是人們在大數據處理和應用方面，常常會跌入一些錯誤的邏輯中去。

貪婪：對數據無止境的收集

大數據產業剛剛經歷了爆發的初期，很多公司將他們的數據當作傳世皇冠一樣捍衛，紛紛“跑馬圈地”，或憑借傳統優勢搶占某一應用領域的“山頭”，或積極布局試圖壟斷某些數據資源的入口，產業秩序尚未建立完全。

大數據產業可以說是一種“資源型產業”。據統計，2016年1月至2016年10月底，中國大數據行業有184家企業獲得投融資，占有的數據資源量是資本對大數據公司估值的最重要依據之一。行業內的大數據公司，紛紛將目光集中在了如何獲取數據資源方面。

顯然，對數據源的重視，在前期數據池的擴充方面具有正面效應，但是，因此大量誕生的依托數據資源優勢的企業，也為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得更多依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對缺少“原材料”失敗的可能。

而對于那些主營業務并非數據源的公司來說，即使那些看起來可能對你的業務毫無關聯、沒有產出的數據，也很少有公司去考慮“賣掉”它，寧可閑置不用也不去售賣，從而轉換為有利可圖的新服務項目。

售賣的關鍵在于識別那些不是競爭者的公司——在相關領域運營，但并不是正面競爭的邊際業務。如豐田就開創了一項新業務，就是利用它在日本賣出的車里安裝的GPS定位設備，捕捉車的速度和位置，再將其以每月2000美金的價格交通數據賣給市政規劃部門，幫助改善交通問題，并通過數據結果，整合自己公司的發貨渠道。

歸根結底，數據資源打通難是因為行業缺乏國家層面的統籌規劃，缺乏在生產環節解決數據權屬等核心問題的規則和制度。如何才能以開放的視野打破數據孤島，實現數據變現？仍需要在數據資源層面形成統一的行業共識和行為規范，引導產業走向以資源、技術、應用綜合發展為導向的良性發展模式。

麻木：非法數據交易猖獗

以國有數據資源和公共數據資源為主、看得見的數據，像冰塊一樣凝結不動，而地下數據交易黑市規模坐大，針對用戶信息的非法收集、竊取、販賣和利用行為猖獗，甚至形成一條龍式的產業鏈形態。

在國內，數據交易流通產業規模逼近百億產值。百度、騰訊、阿里、京東等互聯網巨頭紛紛切入數據交易和數據服務市場，啟動了百度API、騰訊云、阿里云、京東萬象等大型數據交易和數據服務平臺，已經匯集的數據供應商超過500 余家，數據交易流通超過每天百億次。北京、貴州、河北、上海、武漢等地方政府，建立了政府數據開放、數據資產管理、本地數據流通為目標的區域數據交易市場，而未納入公開市場的數據流通，更是體量巨大，整個數據流通產業如火如荼。

隨著數據交易平臺的大量涌現和數據流通交易產業的變現模式為全社會所認知，在利益誘導和監管缺失的情況下，大數據的流通交易面臨的問題也愈發凸顯：數據侵權、數據竊取、非法數據使用、非法數據買賣已成為行業亂象，并呈現失控態勢。大數據的流通交易中的這些問題不僅僅嚴重損害了國家安全、企業合法利益、個人隱私、數據價值挖掘等方面，更在實質上阻礙了大數據產業的整體發展。2015 年以來，電信詐騙、數據泄漏、非法倒賣案件頻發，個人身份信息等用戶數據的泄露，使得違法人員能夠使用大數據實現精準詐騙；微博數據、各類論壇數據等被非法獲取導致用戶社交關系泄露；企業積累數據被二次倒賣致使經濟利益受損。