最后，从数据确权的顶层设计和制度建设上来看，数据界定标准、数据商业化边界、数据定价和数据的交易机制与收益分配路径仍待明晰。是数据的界定标准在于数据应该的归类和如何界定其边界与归类；数据的商业化边界问题即数据的隐私与商业化的边界问题，包括哪些数据可以用于商业化，哪些数据不能用于商业化的数据商业边界标准；数据的定价问题则是根据数据类别的界定、归类之后所面临的问题，包括数据归类后的数据商业化价值如何定价。对于数据的交易机制与收益分配，显然，目前的数据大致可分为工业类数据、金融类数据、公共服务类数据以及围绕个人的商业应用数据等四个大版块，前三个版块的数据交易机制与利益分配机制都相对简单，即数据拥有者享受数据商业化权益。

但围绕个人的商业化应用所产生的数据则是数据交易中面临的一大焦点，也就是说这类数据本质上都是由用户个人使用产生的，是属于用户个人隐私行为的数据，这类数据的商业化交易是否应该分配一部分权益归于用户个人至今没有确切规定。从社会发展的层面来看，大数据交易所是必然要到来的产物，但要从真正真正意义上催收与推动大数据交易所的发展，还需要从根本上解决以上甚至更多方面的顶层设计与制度建设。就此而言，北京大数据交易中心的成立仍将面临诸多挑战。而建立以大数据交易平台为中心的大数据交易体系，对接数据市场发展的需求，还在路上，仍需思考。

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