大數據定價方法相關綜述

摘? 要：大數據作為一種資產在數據市場中進行交易，但目前數據市場所使用的大數據定價機制十分簡單，交易成本高，效率低，資源不能得到有效的配置。本文通過對大數據價值及影響因素、大數據定價方法進行綜述，提出了當前大數據定價方法存在的不足之處以及大數據定價研究的趨勢，為未來大數據定價研究提供方向。

關鍵詞：大數據;數據價值;定價方法

隨著物聯網以及云計算的問世和普及，數據量正在高速遞增，在各行業中，大量的、各類型的數據被收集。由于通訊、計算機、數據存儲、算法等技術的不斷成熟，數據可以被轉換、處理和分析，從而提取出對商業和顧客有用的信息。從這個角度來看，數據是一種寶貴的資源，可以在市場上進行交易。價格是價值最重要的表現形式，因此，為大數據定價尋找切實可行的方法從而促進數據資源流通成為亟待解決的問題。

一、數據的價值及影響因素

Lim等認為大數據的價值通過“數據價值鏈”得以實現。他們認為大數據是理解、吸引顧客，改善生產活動的關鍵資源;Boyd和Crawford提出消費者數據有助于理解顧客，對提高市場情緒評估有積極作用;Lim等認為消費者數據分析可以確定某些客戶決策的原因，從而更好的理解他們的行為。綜合而言，大數據在市場營銷以及產品、服務創新方面的應用體現出巨大的商業價值。在數據價值的影響因素方面，Heckman等提出了三種影響數據價值的參數。Yu等認為除了數據質量，數據量也是影響數據定價的一個因素。

二、大數據定價方法

隨著“數據作為一種服務”（DaaS）的思想不斷盛行，國外數據服務提供商提出了基于公司訂閱的數據定價模式，即業務組織從數據服務提供商那里進行公司范圍的訂閱或者是每位用戶的訂閱。而后，隨著數據市場的不斷發展，對于數據的管理越來越精細化，數據服務提供商又提出了一種基于數據類型的定價方法，即根據數據的類型或屬性來進行定價，體現了顧客對于數據產品更為具體的要求。Koutris等將每個查詢視為一個版本，提出基于查詢的定價方法。在此基礎上，Li和Miklau提出一種基于線性聚合查詢的交互式查詢定價方法。Yu等提出一個在壟斷數據市場中基于數據質量的定價方法。通過建立一個雙層模型來考慮數據平臺的收益以及數據消費者的效用。劉朝陽通過效用價格理論確定最高價格、成本價格理論確定最低價格，從而確定一個價格區間，再利用“協商定價”等策略使價格進一步精細化。張志剛等提出了一個數據資產價值評估模型，在該模型中數據資產價值由數據資產成本和數據資產應用構成。王建伯提出利用神經網絡等人工智能方法來進行大數據定價，根據影響因素構建精神網絡系統。

三、總結

數據市場的出現為數據交易雙方搭起了橋梁，但目前數據市場還沒有一個很好的數據定價方法。通過對大數據定價的相關研究進行綜述，發現了當前大數據定價方法還存在一些遺漏：一方面，定價方法沒有較完整的體現數據的價值。另一方面，定價方法缺少統一的標準。在未來的研究中，可以從數據本身質量出發，考慮數據買方和賣方雙方的利益，從而找到能夠合理反映數據價值的定價方法。

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作者簡介：陳俞宏（1994-），女，重慶市人，重慶交通大學2017級技術經濟及管理專業碩士研究生，研究方向：項目評價與方法。