빅데이터 거래 시장이 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 며칠 전 2020년 중국 국제 서비스 무역 박람회 포럼에서 Chen Jining 베이징 시장은 빅 데이터 교환 설립을 발표했습니다. 며칠 후 "베이징 국제 빅데이터 거래소 설립을 위한 실시 계획"이 공식적으로 발표되었으며, 그 중 "시장에서 널리 인정받는 데이터 거래 플랫폼"이 되는 것이 기능적 포지셔닝 중 하나입니다.

2014년 초 중국 최초의 빅 데이터 거래소가 구이양에 정착했으며 몇 년 후 우전과 상하이도 자체 빅 데이터 거래 센터 또는 거래소를 설립했습니다. 수년간의 발전과 베이징이 밝힌 새로운 신호 이후 빅 데이터 거래 시장이 새로운 전환점을 맞이하고 있음을 의미할 수 있습니다.

올해 4월, "시장지향적 요소 배분을 위한 보다 완전한 시스템과 메커니즘 구축에 관한 중국 공산당 중앙위원회와 국무원의 의견"(이하 "의견")이 발표되었습니다. .생산요소. 빅데이터 거래소의 구축은 진정한 데이터 해방이자 경제성장을 견인하는 생산요소가 될 수 있다.

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빅데이터 거래소 시장 해결 방법: 가격 발견 및 다자간 호혜

최근 중국공산당 중앙위원회와 국무원은 요소시장 중심의 거래플랫폼의 내용을 '개선' 부분에 넣은 '보다 완벽한 요소시장 배분제도 및 메커니즘 구축에 관한 의견'을 발표했다. 따라서 "의견"에 따르면 빅데이터 거래소는 데이터 요소에 대한 시장지향적 거래 플랫폼으로 자리잡고 있으므로 협소한 시장의 개념, 즉 , "구매자와 판매자가 상품을 교환하는 장소."

넓은 의미에서 데이터 요소 시장은 교환에 관련된 모든 당사자(데이터 공개 주체, 데이터 응용 주체, 데이터 부가 서비스 제공자, 시장 감독 및 운영 주체 등)뿐만 아니라 지원 절차, 법률도 포함합니다. , 규정 등 .

개념을 명확히 한 후, 빅 데이터 교환은 좁은 시장 수준에서 다음을 수행할 수 있다고 생각합니다.

1. 데이터 산업의 수요와 공급 사이의 모순과 데이터 요소의 유동성을 해결할 수 있어 데이터 공급과 수요 모두에 이익이 됩니다. 파머스 마켓이 없다면 농부가 재배한 식품을 가능한 한 많은 사람들에게 효과적으로 판매할 수 있다는 유명한 비유가 있습니다. 식량 외에 채소, 과일 등 다양한 농작물을 효율적으로 거래하려면 어떻게 해야 할까요? 데이터 요소도 마찬가지입니다.

지난 몇 년 동안 빅 데이터, AI 및 기타 기술이 빠르게 발전했습니다. 금융 산업은 디지털 변환 프로세스를 시작했습니다. 기업 운영 효율성을 향상시키는 데이터 요소의 가치는 완전히 검증되었지만 자체 생산만 가능합니다. 자급 자족하는 "디지털 변환"은 시장 지향적 인 디지털화가 아닙니다. 데이터 요소의 사회적 가치를 향상시키기 위해 "충분한 힘"을 가진 선구자는 필연적으로 자신이 보유한 데이터 요소와 잉여 데이터 기능을 개방해야합니다. 더 많은 경제 주체에게 제공할 수 있으며, 빅 데이터 교환은 공급과 수요 모두에 대해 보다 편리한 매칭 및 거래 메커니즘을 제공하여 데이터 요소의 유동성을 더 잘 향상시킬 수 있습니다.

2. 최상위 디자인이 시장 가시성이 부족하여 정책 효과가 감소하고 규제 기관에 이익이 되는 문제를 피하십시오. 분산되고 자발적이며 "사적인" 형태의 데이터 거래와 비교할 때 빅 데이터 교환은 정부와 같은 규제 기관이 데이터 요소 시장에 대한 전반적인 감독 및 규제를 보다 편리하고 유연하게 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 산업의 노동 분업을 촉진하고 데이터 산업 산업 체인에서 더 많은 주요 플레이어에게 혜택을 줍니다. 예를 들어, 데이터 인터페이스 제품 외에도 구이양, 상하이, 절강의 빅 데이터 거래소에는 데이터 응용 제품이 있어 매우 가치 있는 혁신이며, 데이터 응용 제품의 도입은 데이터 요소 시장 참가자의 범위를 넓혔습니다. 전통적인 의미에서 데이터 공개 주체(판매자)와 데이터 응용 주체(구매자)는 데이터 부가가치 서비스 공급자가 거래에 참여할 가능성을 추가했습니다. 이러한 주체는 데이터 처리, 데이터 분석, 데이터 모델링, 데이터 응용 및 기타 기능 및 서비스를 제공합니다. , 데이터 요소의 가치에 대한 민첩한 실현은 매우 가치가 있습니다.

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빅 데이터 거래 산업은 여전히 ​​"중개화" 문제를 해결해야 합니다.

제가 지난 몇 년간 관찰한 바에 따르면, 데이터 개방과 데이터 거래에 대한 탐구와 시도는 멈추지 않았고, 국내 빅데이터 산업은 여전히 ​​위아래로 탐색하는 매우 어려운 과정을 겪었다고 할 수 있습니다.

다양한 장소에 빅 데이터 거래 센터가 있기 훨씬 전에 실제로 일부 상업 회사(주로 인터넷 및 기술 회사)는 "데이터 시장"을 구축하기 위해 자체 데이터 리소스 및 데이터 기능에 의존했습니다. 그러나 시장이 개척된 후 데이터 보유자는 일반적으로 데이터의 가치를 깨닫게 됩니다.

그 결과 정부 개방형 데이터 플랫폼 형태의 데이터 요소 시장과 여러 곳에서 빅 데이터 교환이 생겨 신뢰성 문제가 해결되었지만 Zhejiang Big Data Trading Center 부사장 인 Mr. Lai Lei는 인터뷰: "대부분의 경우 사람들은 거래 센터를 통해 일부 고객에게만 연락하고 거래 프로세스 자체는 거래 센터에 의존하지 않고 구매자와 판매자가 자체 모델을 실행합니다", 즉 거래소 " 탈중개화"가 발생합니다. 시장 조사 기관의 조사에 따르면 개방형 정부 데이터 플랫폼과 빅 데이터 교환은 한때 여러 곳에서 정부의 디지털 전환을 위한 표준 장비가 되었지만 플랫폼의 80% 이상이 하루에 100개 미만의 데이터를 소비합니다. .

지난해부터 국내 관련 정책, 법규 등에서 좋은 소식을 자주 접하게 되면서 정부 데이터 오픈 플랫폼과 빅데이터 교류가 겪는 문제가 어느 정도 완화됐다. 이 단계에서 여전히 해결해야 할 교류의 문제.

거래소의 "탈중개화"는 거래 플랫폼의 기능이 모든 당사자가 데이터 거래 비용을 줄이는 데 도움이 되지 않는다는 사실 때문입니다. 데이터 자체의 가격 외에도 데이터의 거래 비용은 데이터 정리, 처리, 모델링 및 랜딩에서 "데이터 인터페이스" 및 "데이터 레이블"에 의해 직접 해결되는 것과는 거리가 멀고 데이터 보안 및 모델 지식도 포함됩니다. 모든 당사자 재산권... 등등.

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빅 데이터 거래 시장에서 프라이버시 컴퓨팅의 디지털 지원

앞서 언급한 바와 같이 데이터 요소 거래 시장은 광역 시장의 개념에서 데이터 공개 주체, 데이터 응용 주체, 데이터 부가 서비스 제공자, 시장 감독 및 운영 등 다양한 주체의 분업, 조율 및 참여가 필요하다. 의 과목 등. 국가 차원의 다양한 정책으로 볼 때 요소시장은 시장지향적으로 운영되어야 하며, 보다 완전한 요소시장지향적 배분 메커니즘은 매우 복잡한 명제이다. 자체 포지셔닝과 디지털 경제에서의 가치 및 포지셔닝을 기반으로 상응하는 역할을 수행합니다. 데이터 요소의 시장화 프로세스가 심화됨에 따라 분업이 더욱 명확해지고 협업 체인이 더욱 성숙해질 것이라고 믿습니다.

산업 체인의 점진적인 개선과 더불어 국내 다양한 ​​산업의 디지털 전환 진행 상황이 다르며 이는 현재 빅 데이터 거래 산업 체인의 주요 특징이기도 합니다. 전환은 아직 초기 단계입니다. 빅 데이터 거래 산업 체인과 관련된 기술에 대해 이야기하려면 산업 체인에 진정으로 가치 있는 기술이 디지털 변환과 디지털 자산화를 제공할 수 있는 두 가지 주요 영역을 포괄해야 한다는 점을 깨달아야 합니다. 한쪽 끝을 향해.

디지털 트랜스포메이션 단계에서는 인공지능, 빅데이터 기술, 클라우드 컴퓨팅 기술, IOT 기술 등 디지털화 정도와 디지털 생산성을 직접적으로 향상시키는 기술이 보다 직접적인 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨팅 등을 사용하여 새로운 디지털 생산 관계를 형성하는 기술이 특히 중요합니다.

프라이버시 컴퓨팅의 경우 이전의 빅 데이터 거래와 산업 체인의 디지털 변환에서 직면한 어려움을 요약하면 일반적으로 다음과 같은 측면에서 프라이버시 컴퓨팅의 역할을 살펴볼 수 있습니다.

1. 데이터 보안과 데이터 가치 실현 사이의 모순 균형: 이전에는 오랫동안 모든 사람이 데이터 웨어하우스, 빅 데이터 플랫폼 및 데이터 플랫폼과 같은 중앙 집중식 데이터 저장, 조직, 분석 및 응용 논리에 익숙했다고 믿어집니다. 데이터 아일랜드를 깨기 위해서는 데이터의 물리적 전송 및 집계가 필요한 사전 조치이지만 이러한 사전 조치는 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 데이터 소유권과 쉽게 충돌할 수 있습니다.

프라이버시 컴퓨팅 기술이 사람들의 주목을 받기 전에는 모든 사람의 생각이 물리적 집중의 사고방식에서 벗어나지 않았기 때문에 데이터베이스 감사, 개인 데이터 비식별화 기술 등과 같은 많은 관련 기술이 실제로 명중하지 못했습니다. 문제의 핵심 본질적인 것.

프라이버시 컴퓨팅 기술과 블록체인 기술의 결합은 데이터의 "물리적 분산과 논리적 집중"의 관점에서 데이터 보안과 데이터 가치 사이의 모순을 근본적으로 균형을 맞추는 것입니다. 프라이버시 컴퓨팅의 가치가 가장 잘 알려진 곳이기도 합니다.

그러나 "데이터 보안"이라는 프레임워크에서 프라이버시 컴퓨팅을 고려하는 것 외에도 보다 완전한 요소 시장 지향적 할당 메커니즘을 구축하는 과정에서 그 역할도 탐색할 가치가 있다고 생각합니다.

2. 빅데이터 거래 산업의 시장화 프로세스 가속화: 앞서 언급한 문제가 해결되면 참가자 간의 분업이 차별화를 가속화할 것으로 예측할 수 있는 추세입니다. 신뢰와 고효율 - 데이터 공개 주체는 데이터 유출에 대해 걱정할 필요가 없고, 데이터 응용 주체는 데이터 제품 맞춤화로 인한 높은 경제적 및 시간 비용에 대해 걱정할 필요가 없으며, 데이터 부가가치 서비스 공급자는 걱정할 필요가 없습니다 제공되는 서비스의 가치는 측정하기 어렵습니다...등.

이러한 관점에서 프라이버시 컴퓨팅 기술은 새로운 데이터 협업 생산 관계를 가능하게 하는 역할을 합니다.

3. 산업 체인의 전반적인 디지털 전환 프로세스 가속화: 현재 금융, 의료 및 기타 산업에서 선두 기업이 동료 및 기타 관련 기업에게 권한을 부여하기 위해 역량을 개방하는 것이 주요 트렌드이자 핫스팟이 되었습니다. 은행의 오픈 뱅킹, 의료 산업의 의료 제휴, 의료 커뮤니티 상호 연결 등과 같은 산업은 모두 개방형 권한 부여의 전형적인 예입니다.

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빅데이터 거래에서의 "권리확인" 및 "가격결정"

데이터 권리 확인은 데이터 거래의 중요한 전제 조건으로 구이양 빅 데이터 거래소의 데이터 권리 확인 서비스, 절강 빅 데이터 거래 센터 확인 플랫폼, 국민 데이터 권리 확인 서비스 등 모두 데이터 권리에 속한다고 생각합니다. 규칙이나 법의 의미에서도 최근 국내 학계, 법조계, 과학계에서 뜨거운 화제가 되고 있다.

데이터 소유권 확인에 관해서는 기술적인 차원에서 논의하고자 합니다. 데이터 소유권도 기술적인 차원에서 지원되어야 합니다. 의 데이터는 어떤 데이터 공급자로부터 옵니까? 확실하게 알지 못한다면 디지털 권리 분쟁이 발생했을 때 그 과정에서 상황과 책임을 판단하기 어렵다.

작가:

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Zhang Yingchun 씨는 Light Tree Technology의 솔루션 아키텍처 부사장입니다.Shanghai Jiaotong University에서 공학 석사 학위를 취득했습니다.그는 금융 산업 컨설팅 서비스 분야에서 10년 이상의 경험을 가지고 있습니다.그는 데이터 비즈니스 구축, 통합을 주도했습니다. , 그리고 많은 대형 금융 기관의 변화 및 기타 대형 프로젝트. Lighttree에 합류하기 전에는 Oracle 금융 업계의 수석 사전 판매 컨설턴트, IBM 솔루션 전문가 및 TalkingData 금융 업계의 컨설팅 이사로 근무했습니다.

Lighttree Technology는 다자간 보안 컴퓨팅 분야의 세계적인 혁신 기업으로 2017년 베이징에서 설립되었으며 현재 베이징, 상하이, 광저우에 지사를 두고 있습니다. Tree of Light는 고성능의 안전하고 구성 가능한 블록체인 기반 프라이버시 컴퓨팅 플랫폼을 만들기 위해 노력하고 있으며, 금융, 정부 및 기타 산업 조직이 원본 데이터 학습 및 연합 컴퓨팅을 노출하지 않고 신뢰할 수 있는 공동 컴퓨팅을 가능하게 합니다. 회사의 핵심 제품에는 Tianji 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼, 클라우드 간 연합 학습 플랫폼, 데이터 개방형 혁신 플랫폼 등이 포함되며 금융, 정부, 농업 및 기타 산업에서 구현되었습니다.

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