国家搭建的水电交通信息运输巨大投资平台本来应该由国家企业系统经营为全民服务的，现在首先成了私企牟利的平台，是可忍孰不可忍！！！！
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强国社区-人民网& & 世界已经进入大数据时代。数据的处理能力已经成为国家能力的体现。会计数据是大数据最重要的来源。会计的重要性随之上升。& & 会计学是一个科学体系。科学体系都需要完备的数据，并且具备数据的自动纠错功能。运用现代会计技术来获得真实的数据，强化数据的处理能力，是建设我国的大数据，增强国力所必需的。& & 本文从会计学的角度，来展开对大数据的初步的讨论。& & 资产负债表的逻辑和自动纠错功能& & 要讨论会计数据的自动纠错功能，就必须从会计的科学原理开始。& & 会计学原理：资产 = 负债 + 累计盈亏& & 这是一个恒等式。找到了恒等式，就找到了科学原理。& & 把这个恒等式的两边的具体内容列成表格，就是资产负债表。& & 所有科学的原理都是自身科学体系的逻辑起点，也是判断真伪的标准。有了这样的标准，就有了自动纠错功能。会计学也是这样。& & 从会计原理的一个恒等式，可以推导出众多的恒等式。众多的恒等式，就形成了众多的逻辑判断标准。每一份会计报表，都有与之对应的恒等式。各种会计报表汇总到资产负债表，又必须满足会计原理的恒等式。有了这些逻辑标准，会计账目中的重复，遗漏和差错就都很容易发现了。& & 没有资产负债表，做假账就很容易。周瑜打黄盖，愿打愿挨，与他人无关。有了资产负债表，各种会计报表之间的逻辑关系就建立起来了。为了做一个假账，就要编造一连串涉及方方面面的假账。谎话越说越多，自圆其说就会越来越困难。做假者获益，被做假者受损，就会有人反抗。问题就会随时暴露出来。做假的代价太高，自然就难以持续了。& & 这就是逻辑的力量。科学都有自动纠错的功能。科学就是这样为自己开辟求真的道路的。& & 可是，科学的道路并不平坦。& & 不做资产负债表就没有可信的会计报表& & 现在我国的各级政府都是不做资产负债表的，只做决算表。没有科学的工具，得不到逻辑验证，我们就只能认定各级政府的会计报表都是不可信的。& & 说各级政府的会计报表都是不可信的，绝非耸人听闻。因为这种现状已经实实在在的妨碍了中央政府的政策执行。近些年来，地方政府的坏账越来越多，最终都要中央来偿还。可是，各级政府都不做资产负债表，就没有负债情况的会计报告。即使临时编造，送到中央，中央也不会相信。所以中央只能临时抱佛脚，派人到全国各地清查债务。& & 中央财政部一次又一次的派人到全国各地清查地方的债务。每次都说这次查清楚了。可是谁相信？不相信，还是因为不做资产负债表。& & 现在，各级政府的财务报告只有所谓的决算表。决算表反映的是财政收入和支出。用会计原理来评判，决算表最多只能算是盈亏的说明。会计原理的恒等式只有三项内容：资产，负债和累计盈亏。三项内容中就缺少了两项，还能相信吗？& & 决算表内容不可信，连名称也是不符合实际的。决算是相对预算而言的。我国的预算管理还停留在纸上。没有实实在在的预算管理，哪里来的决算？在和谁决算？& & 现在的会计报表只能体现长官意志& & 社会管理的大数据需要会计科学技术的支持。不做资产负债表，就等于没有会计。& & 可是，要让各级政府都做资产负债表并不容易。因为在现行体制下，下级给上级的报告真实性并不重要，重要的是要与上级保持一致。& & 表面上，我国的政府和企业都有会计部门，会计日常记账也必须遵守既定的工作规范。但是，向上级汇报和对外公布的会计报表，都要首先经过当地行政部门领导的审批，体现领导的意志，按照领导的要求修改。没有了资产负债表的逻辑验证，也没有预算的约束，领导就可以想怎样做，就怎样做，完全没有顾忌。& & 现在的会计制度只能约束普通工作人员，对于各级政府行政部门的负责人是没有约束力的。不仅没有约束力，还要服从他们的命令。& & 所以，一看到官方公布的经济数字总是和中央的计划高度一致，就有一种极不真实的感觉。这怎么可能呢？& & 实际上，每年年初两会开完，中央的计划就公布了。不出一个月，有些基层单位就按照上级的指示，把一年中每个月和每个季度需要上报的会计报表都做好了。他们就是这样和中央“保持一致”的。& & 尽管做假成风，对于真实的会计报表的强烈愿望始终都存在。遇到困难，各级政府都可以依靠上级支持，可是中央依靠谁？& & 为了决策，中央的确需要真实的会计报表。可是，真相只有一个，谎话却可以千千万万。各级政府层层做假，谁都不知道下级编了多少谎话。找不到真实的帐目，原因是根本就没有真实的帐目。& & 对于真实的会计报表，中央空有了几十年的强烈愿望，至今也没有实现。& & 拒绝资产负债表，拒绝科学方法，就一定会远离真实。& & 信息环境决定了决策方向& & 会计原理的三项内容中，掌握资产和负债比起了解盈亏应该更重要。资产是权利。负债是责任。失去了权利和责任，就没有现代经济了，还会有什么盈亏？& & 而且，根据会计原理，只要知道了资产和负债，盈亏自然就能计算出来。资产和负债是相对稳定的。作为当家人，企业的董事会，或者政府的立法部门，没有理由对资产和负债都一无所知。即使不清楚，要知道也不困难。有经验的老板就是这样来估算企业的盈亏的。他们看会计的盈亏报告，就像老师批改学生的作业，答案早就在心里了。& & 信息环境决定了决策方向。我国的各级政府只做决算表，就会只看到收入和支出。看不到资产和负债，就看不到权利和责任。& & 在这样的信息环境下，各级政府无法无天，一味追求增加收入，侵犯企业的利益就成了家常便饭。对政府工作的评价标准，只看增加了多少财政收入，完成了多少投资，却不问浪费了多少社会财富，也不关心欠下了多少债务。& & 而且，各级政府从上级获得的支持越多，闯下的祸越大，越是债台高筑，就越不需要承担责任。众所周知的“重点工程，重点浪费”，是必然的结果。& & 几十年来抓贪官，反贪污。但是，只反贪污，不反浪费。实际上，浪费的损失远远超过贪污。可是没有一个官员因为浪费太多，或者欠债不还而被追究责任。浪费不仅不被追究责任，还会受到鼓励。因为浪费可以产生国民生产总值。这就是各级政府的政绩指标啊！& & 在现实的压力下，中央已经明确决定，不再使用国民生产总值来评价各级政府业绩。可是，怎么评价呢？一筹莫展。新的标准建立不起来，老的办法就只能继续用。实际上，国民生产总值增长的任务还是在层层下达。各级地方政府真是左右为难了。& & 没有科学知识，当然就会失去方向。& & 做好资产负债表，新的管理体制就会出现& & 做好了资产负债表，各级政府的权利和责任自然就明确了。& & 会计原理一共三个项目，其中的两个项目资产和负债都是事关制度的，是可以推动制度创新的，是可以用来完善制度的。它们在实际生活中的体现，就是一句话：欠债还钱。& & 欠债还钱是常识。一说就明白，不说也应该明白。& & 可是，回归常识并不容易。& & 现代经济就是债权债务的经济。一切社会纠纷，归根到底，都会变成债权债务的纠纷。经济规模大了，没有科学工具，真的就无法应付了。只有做好了资产负债表，明确了权利和责任，才可能做到欠债还钱。我国现在的问题不仅是欠债不还钱，更糟糕的是连谁在欠债，欠了多少债都不知道。& & 几十年来，上级政府考核下级政府，不讲应有的权利和责任，只讲增加收入，分权分利。投资获益，就地瓜分。留下坏账，一推了事。这样的“考核”，分明是在教人学坏。几十年学坏的结果，就是债台高筑。& & 欠债总是要还的。不做资产负债表的结果是各级政府的债务，无论说得清，还是说不清，最后都变成了中央的债务。中央制定的政策，后果还是要中央来承担。& & 权力和责任分明的管理制度，是运用现代科技的产物。只要做好资产负债表，各级政府之间，政府和企业之间，都有明确的权利和责任的管理制度就会出现。& & 面对各级政府的债台高筑，中央政府已经难以承受。社会也不能永远容忍欠债越多，越不需要承担责任的怪事。为了自身的利益，相信科学，做好资产负债表会是政府和社会共同的理性选择。& & 会计的科学工具是现成的，再有了利益动机，大数据的建设就有希望了。& & 查账不方便是致命的弱点& & 从会计的资产负债表，到大数据，还有一段路要走。这里有来自三个方面的挑战。& & 首先，逻辑不能取代事实。资产负债表提供的是逻辑框架。一个逻辑完整的故事完全可能是虚构的故事。所以，获取数据，辨别真伪，还是需要花些功夫的。& & 其次，需要建立各方面数据的联系。市场已经把经济生活联系了起来。大数据要反映经济生活的全貌，也就应该是一个整体。从各方面获得的数据之间必须建立内在的联系。& & 还有，要方便查询和验证。方便查询，才可能为实际的管理提供广泛的服务，数据的真实性才能在服务过程中得到验证。同时，提高了查账效率，经常化制度化的会计审计才能落实。& & 从实用的角度来说，就是一句话，要便于查账。& & 我们的讨论还是要从现状开始。& & 现在我国通行的会计记帐方法，简单的说就是“凭单入账”，也就是以交易中产生的原始凭证，比如合同和发票，作为依据来记账。& & 这样做是必要的。但是不够。这样做出来的会计账目，怎么查账？把过去已经入账的原始凭证全部找出来，一一核对？是的。现在就是这样做的。所以，只要查账，就要领导带队，组织队伍，兴师动众。这样的查账，成本太高，效率太低，根本不可能经常化，制度化。& & “凭单入账”是为了保证会计账目的真实性。可是，原始凭证本身的真实性又怎样验证呢？即使拿到了双方签字的合同，也不能证明合同就真的执行了。更糟糕的是现在假发票铺天盖地。如果每张发票都要验证，查账的效率就更加低下了。& & 查账不方便，是现在的记账方法导致的致命弱点。为了查账方便，必须改变记账方法。& & 银行是经济信息的主线& & 问题发生在哪里，解决问题的办法也就一定在哪里。& & 交易是在市场上完成的。所以解决问题的办法一定就在市场上。& & 市场经济，天然的就为方便查帐创造了条件。要做交易，就一定有交易双方，还一定会留下做交易的记录。除了交易双方，交易的信息还会留在很多地方，比如银行，保险公司，运输公司，以及为采购和销售服务的各个有关方面，等等。这就让任何人的一手遮天成为不可能，也为查询核实会计数据创造了可以验证的信息来源。& & 什么地方有最集中最完整的交易记录？毫无疑问，那就是银行。& & 了解了所有银行账户上的收支信息，也就了解了最重要的交易信息，了解了全局。& & 银行的对账单，就是各种交易的最真实的记录。& & 什么是会计应该认可的真实的交易？那就是在买卖双方的银行账户上都有收支记录的交易。买方的银行账户上有一笔支出，卖方的银行账户上就一定会有一笔相应的收入。对应起来，就是真实交易的证据。& & 所以会计记账，要以银行对账单上的收支为准，一一记录，再加上依据原始的交易凭证做出的解释。这样做，账记好了，交易的真实性也就得到验证了。假发票不可能在银行账户上有收支记录，所以根本就不可能入账。& & 有了银行对账单的对比，任何人，包括各级政府想要做假账就不容易了。如果谁想要修改银行的原始记录，那就更是难上加难。& & 虽然有现金交易，可是归根结底，现金也是从银行取出来的。然后又会回到银行。解释清楚了银行帐号上的收支，才可能进而清楚现金交易。& & 只要政府和企业的会计帐目都和银行的收支记录联系在一起，以银行信息为主线的完备的会计数据体系就形成了。& & 形成了完备的会计数据体系，政府和企业的各种会计报表就可以相互印证了。不论是抽查，还是普查，只要做个会计软件，随时都能默默的进行。资产负债表随时都能做。会计审计的绝大部分工作都能自动完成。做到了高效率低成本，就能做到经常化制度化。& & 这个信息体系对政府的行政权力有天然的免疫力。因为，这里没有政府的“主管部门”，不可能也不需要服从政府的行政命令。& & 这个信息体系是在对政府，企业，和个人的服务中形成的。数据在服务中得到了验证。政府和企业都可以建立庞大的机构来搜集和处理这些信息。但是，谁都不是这个信息体系的主宰。正因为如此，才是真实可信的。& & 改变会计记账方法& & 为了建立这样的信息体系，我国现在通行的会计记账的方法必须改变。必须建立新的会计工作规范。& & 必须明确，会计日常记账的主要任务就是要以交易的原始凭证为依据，解释银行账户上的每一笔收支。会计的报表，银行的对账单，原始的交易凭证，这三者必须要能紧紧的联系在一起，相互验证。& & 各级政府和企业不论开设了多少银行账户，在每个银行的每个账户都要单独列入资产负债表，建立独立的账册。& & 会计日常记账，首先要确定银行账户。对于银行账户上的每一笔收支，都要在对应的会计账册中有排列一致的和一一对应的记录，并且做出完整的会计解释。& & 实名入账。收支方不论是谁，都要实名填写。& & 每个现金账户也都要像银行账户一样，在资产负债表中建立独立的帐册，同样做好每一笔收支的会计解释。& & 日常的会计查账，以及定期的会计审计，要做的第一件事情就是确保银行对账单上的每一笔收支都得到了符合会计规范的完整的解释。& & 会计报表中的任何数字，都要能方便的跟踪到所有相关的银行账户上的收支记录。& & 根据银行对账单，或者会计对于银行账户中收支的记录，就要能检索到所有的原始交易凭证。要根据这样的要求来建立原始交易凭证的档案。& & 以上这些做法绝非什么人的异想天开，而是已经有了几十年经验证明的行之有效的做法。& & 美国的会计就是这样记账的。只要查账，就一定会查看银行对账单。现在连办个旅游签证，领事馆也要借助银行对账单来了解申请人的财务状况。& & 为此，我国银行的工作制度也必须改变。银行必须提供永久可查的月度对账单。现在银行可以不提供对账单的做法必须改变。& & 互联网为会计信息体系展现了巨大的成长空间。现在的网上交易形成的信息体系虽然还不完备，但是已经具备了会计信息体系的主要特征。会计的帐目，银行账户上的收支记录，原始的交易凭证，三者紧紧的联系在了一起。收支双方都是实名记录。有面向企业和个人的服务。并在服务中验证了数据。不从属于任何政府的“主管部门”。等等。& & 有了日常的严格的会计制度，又有了高效率的查账能力，一个现代化的会计大数据体系就可以在我国建成了。& & 重新认识会计& & 对会计的轻视，是我国至今仍然不能实现科学管理的根本原因。我们必须重新认识会计学。& & 社会经济问题千头万绪。可是只有会计学，始终紧紧抓住了现代经济的要害，债权债务。& & 经济学的理论林林总总。可是，只有会计学象自然科学的数理化一样找到了恒等式，建立起了实证的逻辑体系。& & 经济政策的主张千差万别。可是只有会计学，始终致力于管理制度的建设。会计技术的落后，反映了管理制度的落后。会计技术的进步，一定会对完善制度提出新的要求，推动管理制度的进步。& & 科学技术没有东方和西方之分，也不偏爱任何党派和主义。谁用了，谁就受益。西方国家，从跨国公司对于分布在全世界的子公司的管理，到社会对各级政府的监督，从税务机关查税，到警察抓毒贩反洗钱，都在采用现代会计的数据处理技术。高端的数据处理技术层出不穷。它们都在利用会计数据和会计分析技术。& & 当今世界的竞争& & 市场已经把全世界都联系了起来。有了高端的数据处理技术，就可以从很少的数据来推断整体得出有用的结论。中国已经成为世界第二大的经济体。全世界都在关注中国。最高端的数据处理技术都在用于对中国的分析。& & 这就是当今世界的竞争。& & 可是我们在做什么？我国的官场上还是造假之风盛行。假话，大话，空话，套话，是官场常态，也是最大的浪费。谎言的生产者和消费者都是他们自己。我国政府不做资产负债表，只能让自己蒙在鼓里，根本不可能蒙住别人的眼睛。商场如战场。知己知彼，百战不殆。一笔糊涂账，自己的家底都不知道。没有技术分析能力，别人的数据就是送到了面前，也看不出个所以然来。既不知己，又不知彼，能有几分胜算？& & 改革是为了增强国家的竞争力。要想赢得这样的竞争，会计改革应该成为我国改革的核心内容。& & 会计知识要普及。会计名词要通俗。& & 会计教科书要重写。会计科学原理的解释要成为会计教科书的第一章。资产负债表要成为贯穿会计教科书所有章节的核心内容。& & 会计软件要修改。日常的收支记录首先要确定发生的银行帐号。& & 会计要成为面向政府，企业和个人的日常的管理工具。技术要提高，使用要方便。& & 大数据的出现标志着一个新的时代的来临。我们要从理解和使用会计的科学工具开始，迎接这个新时代的来临。以大数据为依托，就能建立起权利和责任清晰的现代管理制度，荡涤污泥浊水，改变官场风气和社会风气，让溃败的组织和涣散的人心重新凝聚起来，获得新生。& & 我国的会计太落后。有多落后？回答是：已经落后到了不知道落后的程度。会计改革，从来没有放到改革的议事日程上来。政府连资产负债表都不做，也从来都没有想过为什么要做。这样的落后，已经是我国社会进步的主要障碍。& & 越过这个障碍，无需万里长征，只有一步之遥。做好只有一页纸的资产负债表，能有多难？
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5楼即使是招标采购，都采不到价格低的。怪不怪？
即使是还价之后，仍有不少的回扣，怪不怪？
你说的是假帐，人家不做假，一样可以搞腐败。咋办？支持[0]反对[0]
4楼会计制度出问题，
是因为企业本身有问题。
国企，人人都想从企业中搞一把。这就成了问题。做假的手段高，审查的难度自然也大。
能查出百分之一就是了不起了（一定不假，绝对符合实际）。
走银行就能解决。各种诈骗案，移动资金，可以移动数十次。你查啊，连公安都查不到。
如果是私企，则不同。员工做假，老板查出来，则是法院里见，此时政府成了第三者。政府对于私企的管理，只管住总帐。一些上市公司，则更有千万的股民与董事去管。
你的想法把事寄托在技术上。这是一种进步。
但财务是钱的事，如果不进行制度改革，技术也推广不了。支持[0]反对[0]
3楼举一个列子。
单位要买一个茶杯。
你去买，你用现金。这个时候，是你的开支。
你回到单位，经过层层审批去报帐。这时单位说，发票不合格。
你又跑去补发票，回到单位，为了一个杯子，跑了几回，这是为了所谓的会计。
现在，你又要求所谓的银行，好的，你也把你个人的信息进入到会计系统，每一个会计都可以看到你的个人信息，娘的。他娘的，帐还未报，你心理一肚子火，还得把个人信息上交。
完事了，你报了帐。单位打到你的卡里。你回到，还得去银行取。
这是你要的方式？支持[0]反对[0]
2楼物联网解决了，原始凭证的查阅就易解决。
纸质的东西不能丢，如果银行系统出问题，咋办？支持[0]反对[0]
1楼这个文章好。支持[1]反对[0]
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1951年生于上海。1977年毕业于上海复旦大学计算机科学系，1982年毕业于上海社会科学院部门经济研究所，获硕士学位。1986年在上海社会科学院受聘为副研究员。1988年到美国，曾在纽约哥伦比亚大学做访问学者，加州伯克利东亚研究所做研究副教授，同时也做过餐馆工、装修工、销售员等。1992年至今在美国洛杉矶的贸易公司任职，做过销售员、仓库经理、会计，现任总经理、财务总监。
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www.caogen.com All Rights Reserved我国三类大数据交易平台模式比较分析（附图）-ZAKER新闻
导o读大数据交易可以打破信息孤岛和行业信息壁垒，促进高价值数据汇聚对接，满足数据市场多样化需求，实现数据价值最大化，对推进大数据产业创新发展和 " 互联网 +" 战略实施具有深远意义。近两年来，政府支持或企业、产业联盟主导的大数据交易平台多地开花，预计到 2020 年，我国大数据市场规模将超过 8000 亿元。我国大数据交易目前尚处初级和探索阶段，总结分析主要大数据交易平台模式及其优劣势，并提出未来发展方向十分必要。三类大数据交易平台模式和优劣势分析（数据 / 情况统计截至 2016 年 9 月）贵阳大数据交易所是我国第一个大数据交易所，交易所不进行基础数据交易，而是根据需求方要求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作后形成处理结果再出售。交易所采取会员制，对会员资格有较高要求，数据提供方和需求方都须成为会员才能交易。截至 2016 年 4 月已运营一年，发展会员 300 余家，接入数据源公司 100 多家，可交易数据量超过 50PB，发生实际交易会员超过 70 家，交易数据总量超过 10PB，交易额突破 7000 万元。——优势：一是贵阳大数据交易平台具备权威性和公信力，更能吸引调动各方资源，汇聚高价值数据，包括政府部门数据和行业龙头企业数据等。二是对交易双方较为严格的会员资格要求，一定程度上保证了数据质量和数据的使用安全。三是交易数据分析结果因为不是原始数据，也暂时规避了困扰数据交易的数据隐私保护和数据所有权问题，有利于活跃数据交易市场。——劣势：交易所进行数据分析交易处理结果，一定程度上限制了数据潜在价值挖掘，而且大数据应用未来将渗透到众多行业，交易所在细分领域甚至跨行业的分析挖掘技术和专业知识上可能会捉襟见肘。数据堂成立于 2011 年，2014 年 12 月在新三板挂牌上市，顺利完成了多轮融资，目前公司市值达 25 亿元。数据堂主要从事互联网基础数据交易和服务，建有交易平台，业务模式主要有两种：一是根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售，即数据定制模式；二是与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售。目前，数据堂拥有 4.5 万套、1200TB 以上规模的数据源，涵盖科技、信用、交通、医疗、卫生、通信、地理、质监、环境、电力等领域。——优势：一是交易平台完全采取市场化运营，对于数据的提供方和需求方来说，门槛低，更能调动交易双方的积极性，有利于各类数据的汇聚和开发利用。二是数据定制模式以需求为导向，使数据采集、交易更具针对性，减少了不必要的时间和人力资源浪费，提高了数据使用效益。——劣势：一是爬虫或众包方法都不易从互联网上获取如企业运营、用户交易行为等核心高价值数据。二是随着各地政府支持的交易所纷纷建立，数据交易有了更多场所可以选择，数据拥有者出于权威和公信力因素，可能会选择将数据在交易所出售，给数据堂带来竞争压力。中关村数海大数据交易平台由中关村大数据交易产业联盟（在中关村管委会指导下，由工业和信息化部电信研究院、中关村互联网金融协会等 60 余家单位机构参与组建）发起成立，北京数海科技有限公司承建、运营。它属于开放的第三方数据网上商城，平台本身不存储和分析数据（仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试），而是作为交易渠道，通过 API 接口形式为各类用户提供出售、购买数据（仅限数据使用权）服务，实现交易流程管理，平台按包月或调用次数进行收费。截至 2015 年 7 月平台上线一年半以来，平台聚集数据供应商超过 1214 家，数据交易量 1.6 万笔，交易额 5980 万元。——优势：这一模式完全市场化，可以调动企业提供、购买数据的积极性，促进供需方进行公平交易，并有依托产业联盟促进数据交易生态形成的优势。——劣势：在我国目前数据交易市场不成熟的现状下，企业出售和购买数据的意识不强，通过平台发布的数据并不是市场真正需要的，平台尚未建立起促进企业提供高价值数据的有效机制。大数据交易平台未来发展策略探析——第一，专注于数据交易的市场化运营模式将更具优势。大数据交易既然是交易，自然应给予市场更多权力，充分市场化才能促进数据的充分流通。交易平台应更专注于基础数据交易和保障服务，配有专业的数据分析团队帮助不具备数据分析能力的用户实现数据开发利用，不应把交易和分析硬性捆绑，给予购买方分析数据主动权，发掘数据价值。——第二，探索建立促进高价值数据供应的激励机制。需求方在购买数据前并不能查看数据内容，为避免提供的数据质量不高，只有促进高价值数据的供应，才是交易平台的价值所在。平台应促进提供方不断维护、升级数据，将提供方角色从 " 一锤子买卖 " 的出售者变为 " 数据运营者 "，建立利于高价值数据持续供应的有效机制。——第三，需要更加关注大量长尾数据和中小企业数据应用需求。目前，交易平台的参与者主要以大企业为主，而实际上分散在众多所有者处的零散数据也非常可观，只是每个所有者所有的数据量不大，不足以让他们有意识出售数据，同时他们利用数据的观念也不强。成熟的数据交易市场需要足够数量的活跃供给方和需求方，因此未来交易平台需要激活存在于大量中小企业的长尾数据，提升中小企业的大数据应用和交易意识。注：本文系数据观综合自赛迪智库研究分析，作者：庄金鑫，编辑：Fynlch（王培），数据观微信公众号（ID:cbdioreview） ，欲了解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观（中国大数据产业观察网 www.cbdio.com）进入查看。Editors' Picks
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