2017年，对于我国大数据交易产业来说，极不平凡。这一年，习近平总书记提出，要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度；这一年，《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等利好政策相继出台，鼓励数据交易发展；这一年，我国数据交易领域首批国家标准顺利通过审查，国内首个数据交易合规化研究实验项目在沪签约……数据交易正在规范化发展的道路上昂首阔步。同样是这一年，数据之战频发，数据资产价值深受企业认可，也反映了当前数据流通融合的不足。基于此，本文筛选了业内十大事件，助力读者洞察2018年我国数据交易发展趋势。
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习近平强调要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度
中共中央政治局12月8日就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。同时明确提出，要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度。
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国务院印发《政务信息系统整合共享实施方案》
5月3日，国务院印发该方案，提出建设“大平台、大数据、大系统”，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，建立物理分散、逻辑集中、资源共享、政企互联的政务信息资源大数据；依托国家电子政务外网和中央政府门户网站，建设统一规范、互联互通、安全可控的数据开放网站。受益于此，我国大数据交易产业的基础将得以夯实，市场将得以扩宽。
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工信部《大数据产业发展规划（2016－2020年）》 鼓励数据交易发展
1月17日，工信部公布《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，提出到2020年，我国大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业。其中明确提出，发展数据交易技术，开展数据交易基础通用标准的研制，研究制定数据流通交易规则，开展第三方数据交易平台建设试点示范。
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两办印发《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》
11月26日，新华社公布了由中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》，我国将用5到10年时间，建成全球最大规模的IPv6商业应用网络，IPv6活跃用户数将在2020年末超过5亿。技术驱动数据总量爆发式增长，我国很有可能在2020年前成为世界第一数据大国。数据交易将助力其价值深度释放。
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我国数据交易领域首批国家标准顺利通过审查
4月6日，全国信标委大数据标准工作组总体专题组组织管理的两项数据交易领域国家标准《信息技术数据交易服务平台 交易数据描述》和《信息技术 数据交易服务平台 通用功能要求》顺利通过国家标准审查会专家审查，系我国数据交易领域首批国家标准。这两项标准由中国电子技术标准化研究院等机构牵头，贵阳大数据交易所等近20家单位共同编制完成。
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2017第三届中国（贵阳）大数据交易高峰论坛圆满举办
该论坛是“数博会”核心论坛之一，我国大数据交易产业的顶级盛会，由数博会组委会、中国互联网协会指导，贵阳大数据交易所主办，已经连续举办三届。在本届论坛上，政产学研各界人士齐聚贵阳，共商我国大数据交易产业发展大计。期间，贵阳大数据交易所向全国11家数据交易服务分中心与新晋会员授牌，发布《贵阳大数据交易观山湖公约》等最新成果。
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区块链技术开始应用于数据交易
区块链技术源于比特币，具有分布式数据存储、去中心化、不可篡改、可追溯等特性。2017年，贵阳大数据交易所首次在最新的3.0版交易系统中采用该技术，推进数据确权、数据溯源，建立基于区块链的数据交易所，记录交易数据，实现数据资产的可信交易；同年“数博会”上，交易所发布《大数据交易区块链技术应用标准》，促进其在数据交易领域广泛应用。
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国内首个数据交易合规化研究实验项目在沪签约
9月18日，公安部第三研究所授予贵阳大数据交易所“eID网络身份服务机构”资质证书。同时，交易所联合eID网络身份运营机构金联汇通信息技术有限公司，成立国内首个数据交易合规化研究实验项目，完成签约。双方将根据《网络安全法》及相关法律规定，针对大数据合规交易中的个人身份确权、数据授权等课题进行研究与实验，形成数据合规交易标准。
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“数据交易”入选“大数据十大新名词”
5月25日，在“2017年中国国际大数据产业博览会”上，全国科学技术名词审定委员会联合大数据战略重点实验室首次对外发布“大数据十大新名词”，“数据交易”入选。发布方认为，数据交易是大数据价值与红利的释放手段和过程，目的是促进数据的流动和价值体现，满足数据市场多样化需求，实现数据价值最大化，对推进数据强国建设具有深远意义。
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数据之战频发 数据流通融合有待加速
2017年，国内外数据之战频发。无论是国内菜鸟顺丰、腾讯华为、微博今日头条之间的数据争夺，还是国外亚马逊和沃尔玛吹响零售业数据之战的号角，均说明越来越多的企业，尤其是已经积累了海量数据的企业，愈发重视数据资产的价值，同时也反映了参战双方潜在的数据融合需求。毕竟，多维度相关数据的流通融合，才能实现数据价值最大化。
