数字经济，数据矿山如何淘金？
数据要素提出已经五六年了，而国家数据局也成立有一段时间，数据要素产业本该有较大的发展，本该有很多投资机会。但数据产业受益方其实很难梳理，也很难发现，因为数据市场还有很多不确定性。
很多人将数据当做一种商品，认为是A卖给B这么简单，其实不是的，数据大多数时候是一种服务。比如在美国，数据产业的核心其实是数据经纪商，什么是经纪商？也就是客户提出要求，然后数据经纪商从各种渠道找数据，最终用算法得出结果给予客户。典型案例就是上上届美国大选的时候，剑桥分析接了特朗普订单，通过爬取社交媒体评论去分析选民想法，然后特朗普投其所好发推。
同样的，比如人工智能监督学习需要预标注、预处理后的数据，而那些标注、处理数据的供应商本质上是服务商，经纪商，而不是贩卖物品。而为了完成目标，数据经纪公司需要去找数据，数据可以从平台买，数据也可以用爬虫从互联网公开数据中爬取。而美国的数据平台很多贩卖的是数据的成品，换句话话说，这些平台卖的不是数据的毛坯，而是数据加工的一类服务。
而从国内现状看，数据需求一直存在，但数据市场尚未形成。早期数据市场存在数据滥用，天天骚扰电话，所以要规范。而数据市场规范的做法是数据交易所，但数交所和数据经济，数据平台都有差别。
首先，数交所交易数据种类是有限的。集中于标准化，格式化数据，比如电力数据，互联网企业不太会去交易所出售数据，因为互联网企业很多是非标数据，比如用户评论、短视频，所以很多互联网企业数据都是自用，没有办法实现数据开放。其次，数交所尚未形成数据服务的能力，他仅仅是撮合，需要数据供需双方对围绕数据自行适配，又因为安全需求，数交所交易的数据种类实际上非常有限。
现阶段数交所数据的主要需求方是金融，金融需要征信数据，这是其一，金融也需要数据挖掘信息获得信息优势，这是其二，比如电力数据就可以预测区域经济和产业的发展状态。而其他方面数据需求还很少。所以，未来要真发展数据要素市场，不仅仅要解决产权问题，关键还是在需求端、应用端去探索，反过来要求数据资源提供方去提供对应的数据。而更好的数据市场模式应该是服务，面向需求的服务，而不是商品交易的模式。
数据要素参考：三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通），数据运营商（上海钢联、航天宏图、云赛智联）、数据加工（海天瑞声、四维图新、拓尔思）、平台（人民网、浙数文化、每日互动、三人行、中原传媒、生意宝）。
从上面的参考可知，其实国内现阶段数据要素产业主要是四块：
第一块是数据存储环境，因为数据要素要变现，所以企业都要建数据湖仓，于是就有了对云存储的需求，这部分股票和国有云有重叠。
第二块是数据运营商，说是数据运营商其实不确切，他其实是信息运营商，用户从这些网站上获取信息，而非数据，未上市的比如天眼查、知网一类。
第三块是数据加工，包括数据清洗，处理，预标注，属于真正的数商，但国内数商应用场景还不丰富，需求很窄，反而合规要求很高，起步阶段。
第四块是数据交易所，很多上市公司参股各类数据交易所，如果数交所模式能成功，那么上市公司自然获益，只不过，当前数交所覆盖的数据应用场景太过有限，未来很可能数据交易还是场外为大头。
除了这些企业，其实还有一类是数据资源拥有者，这就非常宽泛，比如国家电网有电力数据，是可以变现的独占数据，比如视觉中国有图片数据，比如中文在线有小说数据，比如中国科传有科技文章数据。这些数据资源股和过去的知识产权概念交叉，数据要素市场的发展并未带来额外的好处，但的确能够让这些企业多了些可能，开启新数据业务，但现阶段，仅仅是可能。
吕长顺（凯恩斯） 证书编号：A0150619070003。【以上内容仅代表个人观点，不构成买卖依据，股市有风险，投资需谨慎】