必看 | 数据交易的新时代：人才需求与数据安全的双重挑战
数据流动性和交易性的关键作用
数据作为生产要素，其内在价值不仅仅体现于海量的数量，还表现在其被精确分析和有效利用后，对创新和效率提升的巨大推动力。在金融行业，大数据的分析利用已经成为常规操作，用于评估风险和预测市场走向；同样，在医疗领域，病例数据的深入分析助力人工智能提高诊断和治疗的精度。这些应用案例凸显了数据不仅是被动的记录，更是激发潜能、创造价值的动力源泉。同时，这种价值的创造和实现，强烈依赖于数据的流动性和交易性。
2022年12月，中共中央、国务院印发 《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”)。“数据二十条”提出构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等4项制度，共计20条政策措施，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”。“数据二十条”的出台，历史性绘制了数据要素发展的长远蓝图，有利于充分激活数据要素价值，赋能实体经济，推动高质量发展，具有里程碑式的重要意义。
我国步入
随着数据基础制度的逐一落实，我国迎来了数据要素政策和环境的黄金发展期，从“数据大国”向“数据强国”加速迈进。
国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年，我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%；数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总量的10.5%。
根据国际数据公司(IDC)的报告，全球数据的总量预计在2025年达到175ZB，这意味着在未来几年里，全球的数据量将以前所未有的速度增长。
据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》报告显示，2021-2022 年中国数据交易行业市场规模由617.6 亿元增长至876.8 亿元，年增长率约为42.0%。预测到2030年中国数据行业市场规模有望达到5155.9 亿元，2025-2030 年复合增长率约为 20.3%。展现了市场对数据流动性和交易的旺盛需求。这样的增长，不仅彰显了对数据互操作性的追求，也反映了市场对深入发掘数据价值的持续渴望。
03.
数据交易领域的五大关键难点及其有效应对策略
随着数据的价值日益凸显，如何有效地管理、交易和保护这些数据成为了一系列紧迫且复杂的问题。从数据资源的合理开发到保障交易的安全与合规，每一个环节都充满了挑战。这些挑战不仅关系到数据交易的效率和效益，还直接影响着整个数据经济的健康发展。理解并应对这些挑战，是推动数据交易领域走向成熟的关键。挑战一：优化数据资源化的瓶颈
在数据交易的复杂生态系统中，将原始数据转换成可交易的资源是一项艰巨的任务。这个过程不仅涉及对海量数据的精确分类和敏感信息的识别。关键的挑战在于如何有效地平衡数据处理的高效性与准确性，同时不牺牲数据的可用性和隐私保护。
为应对这一挑战，我们需要采取一系列综合性措施。首先，建立一个细致的数据分类系统至关重要，这不仅有助于对数据进行敏感性评估，还能确保敏感信息得到妥善处理，比如通过脱敏或加密等手段。其次，对于已经资源化的数据目录，必须实施严格的访问控制机制。这意味着只有经过授权的人员才能够访问和修改这些数据，从而确保数据资源的安全和完整性。
挑战二：应对数据资产安全的威胁当数据通过资源化规整后，其价值便显现出来，同时也伴随着各种安全风险，如数据被攻击、窃取或篡改等。这些风险不仅威胁到数据的完整性、可靠性和可用性，而且可能影响到数据需求方对交易数据的有效利用。为了有效应对这些挑战，首先，我们需要强化数据在存储和传输过程中的安全性。这可以通过采用高级的加密技术来实现，确保数据在整个生命周期中免受未授权访问和泄露的威胁。其次，为了保证数据资产的安全状态，部署先进的监控系统是必不可少的。这样的系统可以实时监测数据资产，及时发现并响应任何潜在的安全威胁。通过持续监控和实时防护，我们能够确保数据资产在交易过程中保持高度的安全和完整性，进而保障交易双方的权益和数据价值的最大化利用。挑战三：突破数据交易中的安全性与合规性难关
确保数据的安全性和合规性显得尤为关键。这不仅关乎企业和个人权益的保护，也是防止数据泄露和滥用的重要手段。更重要的是，数据的安全和合规性直接影响着数据交易的公信力，对于推动数据市场的健康发展具有不可替代的作用。习近平主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议强调，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。
为了有效应对这一挑战，首先，必须制定和严格遵守一套数据交易合规标准。这涉及建立一套符合行业标准和法律法规的数据交易流程，确保每一步从数据来源的合法性审核到数据使用目的的审查都符合规定。其次，定期进行合规风险评估，并建立相应的报告机制，是保障数据交易持续符合合规要求的关键。
以上海数据交易所为例，对拟挂牌的数据进行严格的安全和合规评估是至关重要的。这个评估过程是多维度的，旨在全面覆盖与数据交易相关的各个关键方面，以确保交易的每个环节都符合最高标准。具体来说，这项评估主要包括以下四个主要方面：
维度一：主体的适格性评估。评估涉及数据交易主体的存续状态、业务资质（如行政许可、备案等），评估是否存在可能影响数据交易的潜在风险，是否存在重大债务偿还风险或其他可能影响其持续经营的重大事项等。
维度二：数据安全保护能力评估。从管理和技术两方面来评估，包括数据安全管理组织建设、数据分类分级保护及管理、数据全生命周期安全管理制度、数据安全事件应急响应机制和合作方安全管理等方面的建设情况。
维度三：数据来源的合法性评估。确认数据是否在公开收集、自行生产、协议获取，以及个人信息收集等方面符合相关要求。
维度四：数据产品的可交易性评估。确认数据产品内容是否遵守法律、法规或国家有关规定，排除含有可能危害国家安全、违反公序良俗或侵犯他人合法权益的信息。同时，确保已通过数据建模、算法分析、深度融合等方式提高数据产品质量，并确定向境外提供数据产品的情况是否符合规定。挑战四：解决数据交易市场监管和规范化的关键难点
在数据交易市场快速发展的背景下，建立有效的监管机制和统一标准成为了新的挑战。这个挑战的核心在于如何确保交易过程的公平性、透明性，并防止市场滥用，同时保护消费者权益。要应对这一挑战，需要制定一套全面的行业标准和规范，这些标准应涵盖数据交易的各个方面，从交易格式到流程管理。挑战五：弥补数据安全人才缺口：培养复合型专业人才
随着数据交易市场的快速扩张，市场对于兼具数据业务、数据安全和合规评估能力的复合型人才存在明显缺口。这些人才在数据交易领域的重要性日益凸显，他们不仅要对数据业务有深刻理解，还必须精通数据安全和合规性评估。面对这一人才缺口，采取全面的培训和教育措施成为迫切需要。从最近的培训动态所见，市场对于复合型的数据安全专业人才急需正在迅速增长。这一需求在多个数据交易所的培训计划中得到了明显体现：「 2024年CCRC-DSO数据安全官课程安排 」
更多网安认证详情点击阅读原文查看