張興旺，肖佑林，李 潔，畢語馨（桂林理工大學(xué)旅游與風(fēng)景園林學(xué)院）

1 引言

數(shù)據(jù)資源在全球經(jīng)濟運行中的重要性日趨凸顯，世界各國均積極搶占數(shù)據(jù)競爭制高點，它正成為新型生產(chǎn)要素，對全球科技創(chuàng)新與經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生著巨大影響。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數(shù)據(jù)視為生產(chǎn)要素，與土地、資本等生產(chǎn)要素并列［1］；2020年4月，國務(wù)院明確提出要“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”“加快推動數(shù)據(jù)共享交換”［2］。因此，破解數(shù)據(jù)自由交易、流通、共享與交換機制構(gòu)建障礙［3］，構(gòu)建科學(xué)可持續(xù)的大數(shù)據(jù)交易體系［4］，具有十分重要的學(xué)術(shù)價值與戰(zhàn)略意義。

數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，無形性、自由流動性與可交易性是其重要特征。隨著大數(shù)據(jù)、5G/6G、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)方法已難以滿足數(shù)據(jù)要素市場的多元化數(shù)據(jù)交易共享需求，新一輪數(shù)據(jù)競爭與交易共享時代即將來臨。

在已有研究中，學(xué)者們主要關(guān)注大數(shù)據(jù)交易模式、交易過程與交易應(yīng)用研究等內(nèi)容，研究重點主要集中在數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)定價、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等方面，針對大數(shù)據(jù)交易管控過程的研究相對較少。鑒于此，本文提出一種基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管理模型，嘗試解決大數(shù)據(jù)交易過程中的智能化管控、可信計算問題。

2 相關(guān)研究

數(shù)據(jù)資源的規(guī)模增長快、易復(fù)制、價值與權(quán)屬難確定、價值密度低、渠道難管控等特征［5］，使其與土地、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素具有實質(zhì)上的差異，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的交易與交換模式難以直接移植到大數(shù)據(jù)資源中。因此，構(gòu)建大數(shù)據(jù)交易體系有助于推進數(shù)據(jù)要素市場的培育，破解數(shù)據(jù)資源自由流通的機制障礙［6］。

2.1 大數(shù)據(jù)交易模式研究

現(xiàn)有研究主要從理論層面對數(shù)據(jù)交易主客體、技術(shù)方法、內(nèi)容與營利方式等進行闡述與分析。交易主客體主要涉及數(shù)據(jù)消費者（買家）、擁有者（賣家）與交易平臺（第三方代理商）等［7］；準確可信的數(shù)據(jù)質(zhì)量與價值評估［8］、數(shù)據(jù)定價與收益分配［9］、數(shù)據(jù)確權(quán)與安全保護［10］等是大數(shù)據(jù)交易生態(tài)體系健康、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵與難點問題；交易共享模型主要分為數(shù)據(jù)代理（DB）、P2P交易與虛實混合代理三種模式［11］；交易內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)資源本身、數(shù)據(jù)訪問接口與服務(wù)、數(shù)據(jù)分析結(jié)果與數(shù)據(jù)衍生物（如數(shù)據(jù)權(quán)屬、權(quán)利許可、衍生商品化權(quán)等）四類［12］；交易營利模式主要分為平臺（中介）、賣方、持有型、技術(shù)服務(wù)型四種模式［13］。

高效、可信的交易過程管控可為大數(shù)據(jù)交易共享提供重要支持。Liang J等認為，目前缺少針對數(shù)據(jù)交易市場三方模型的科學(xué)、系統(tǒng)、可信的保護機制［14］。茶洪旺等認為，大數(shù)據(jù)交易規(guī)則與標準缺乏、過程管理不規(guī)范等是當(dāng)前中國大數(shù)據(jù)交易存在的幾大問題［15］。何培育等認為，安全可信的過程管控是大數(shù)據(jù)交易與交換的重要保障［16］。

2.2 大數(shù)據(jù)交易過程研究

大數(shù)據(jù)交易過程主要分為交易前、交易中與交易后三個階段，每個階段都需要解決不同的技術(shù)問題。交易前需要解決數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)定價（或議價）與數(shù)據(jù)估值等問題［17］。交易中需要解數(shù)據(jù)交易機制設(shè)計、交易合約設(shè)計、多方協(xié)作機制設(shè)計、權(quán)責(zé)協(xié)議設(shè)計、交易驗證計算與交易權(quán)限管控等問題［18］。交易后需要解決數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)確權(quán)與驗證、數(shù)據(jù)收益分配、數(shù)據(jù)版權(quán)管理、信息反饋優(yōu)化與數(shù)據(jù)推薦等問題［19］。

安全可信始終貫穿于大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理過程，已有研究主要聚焦于大數(shù)據(jù)交易市場的安全保護機制研究。王衛(wèi)等認為，數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)保護矛盾突出，以及過程管理缺乏是當(dāng)前面臨的幾個主要問題［20］；Ahmed E等對DNA大數(shù)據(jù)交易中的數(shù)據(jù)倫理、安全隱私保護等問題進行了探討［21］；Zhao Y Q等提出了一種基于機器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)交易隱私保護公平交易策略［22］；Oh H等針對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)交易市場中個人數(shù)據(jù)交易代理的安全保護問題進行了分析［23］；Qian JW等針對語音數(shù)據(jù)交易交換，提出了相應(yīng)的隱私保護與可用性驗證的數(shù)據(jù)交易方案［24］。

人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)交易過程管理中。Dai W Q等提出了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)交易生態(tài)系統(tǒng)，對其管控過程進行了分析［25］；Jiang Y N等提出了一種基于智能合約的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交易保護機制，將區(qū)塊鏈技術(shù)融入數(shù)據(jù)安全與隱私保護機制中［26］。Tian L等利用契約理論設(shè)計了一種在線數(shù)據(jù)交易的最優(yōu)化契約機制，對大數(shù)據(jù)交易合約設(shè)計進行了分析［27］；Cao X Y等提出了一種迭代拍賣機制對數(shù)據(jù)交易過程進行管理與分析［28］。

2.3 大數(shù)據(jù)交易應(yīng)用研究

黨的十八屆五中全會提出“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，大數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)要素市場培育是未來重要的發(fā)展領(lǐng)域。國內(nèi)已有許多粗具規(guī)模的大數(shù)據(jù)交易平臺與市場，如數(shù)據(jù)堂、京東萬象、重慶、貴陽、東湖、上海與華中等大數(shù)據(jù)交易平臺（所、中心或市場）等［29］。國外已有大型公司開展了大量大數(shù)據(jù)交易服務(wù)，如Infochimps、Fatual、Quadrant.io等通用型數(shù)據(jù)交易體系，Quandl、Benzinga等金融數(shù)據(jù)交易體系等。此外，基于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈等信息技術(shù)搭建的IOTA、Databroker、Terbine與Thinkspeak等物聯(lián)感知數(shù)據(jù)交易體系也引起了政府、企業(yè)界與學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

綜上所述，關(guān)于大數(shù)據(jù)交易的研究才剛剛展開，相關(guān)理論與技術(shù)問題研究還在不斷探索中?，F(xiàn)有研究主要集中在大數(shù)據(jù)交易的理論模型、交易與應(yīng)用模式等方面，較多關(guān)注大數(shù)據(jù)交易的某個環(huán)節(jié)、技術(shù)或模式，較少全面考慮大數(shù)據(jù)交易的全過程管理，忽略了過程管控研究，尤其是智能化管控問題。

3 基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型構(gòu)建

構(gòu)建大數(shù)據(jù)交易的計算機仿真模型能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)交易過程與數(shù)字仿真模型之間的實時雙向映射，獲取交易過程中產(chǎn)生的歷史與實時大數(shù)據(jù)，采用人工智能、模擬仿真方法提取過程大數(shù)據(jù)之間的高維關(guān)聯(lián)特征，在安全可信、高效可靠的交易環(huán)境下，對整個交易過程、交易組織、交易數(shù)據(jù)、交易對象、交易狀態(tài)與交易反饋等進行有效監(jiān)測、預(yù)測與分析，使得整個大數(shù)據(jù)交易過程由被動式、機械化向預(yù)測式、智能化轉(zhuǎn)變。

為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易智能化管控目標，需在虛擬信息空間中構(gòu)建一個與之完全對應(yīng)的數(shù)字仿真模型，該模型需要實時雙向映射交易過程的真實狀況。為達到這一目標，需要解決以下3個問題：如何在虛擬信息空間中構(gòu)建能實時映射大數(shù)據(jù)交易過程的數(shù)字仿真模型；如何實現(xiàn)仿真模型與交易過程之間的實時雙向映射；如何利用歷史與實時過程大數(shù)據(jù)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易的自我決策、自我學(xué)習(xí)、智慧成長。

計算機仿真、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)能有效促進交易過程及仿真模型之間的深度融合與實時信息交互，是解決以上問題的有效方法，能為大數(shù)據(jù)交易智能化管控提供新的思路與方法。本研究基于計算機仿真、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型（見圖1），該模型主要由大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型、過程大數(shù)據(jù)與智能化管控體系4個部分組成。

圖1 基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型

（1）大數(shù)據(jù)交易實體，主要包括大數(shù)據(jù)交易實體要素（含相關(guān)交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、服務(wù)、規(guī)則、業(yè)務(wù)、邏輯與過程等，以及人、機、物、輔助資源與交易環(huán)境等）與虛擬傳感器（主要指交易要素間的智能物聯(lián)傳感體系）。其中，虛擬傳感器主要用于實時、全面地采集大數(shù)據(jù)交易各個環(huán)節(jié)與各個階段的交易行為、狀態(tài)、交互與反饋數(shù)據(jù)。虛擬傳感器采集到的交易實體關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和結(jié)果處理后的數(shù)據(jù)將通過數(shù)據(jù)交易映射機制（主要包括訪問與服務(wù)接口）實時映射至數(shù)字仿真模型中。

（2）交易仿真模型，主要包括大數(shù)據(jù)交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、行為、業(yè)務(wù)、規(guī)則、邏輯、過程等實體要素，以及虛擬傳感器的計算機數(shù)字仿真模型和多領(lǐng)域數(shù)據(jù)交易過程的參數(shù)數(shù)據(jù)模型。實體層中的交易實體要素通過交易映射機制傳遞至模型層中，生成大數(shù)據(jù)交易仿真模型與虛擬傳感模型，該模型存在于整個大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理過程中，可以實時、動態(tài)、完整地映射實體層中大數(shù)據(jù)交易過程的真實狀況，并根據(jù)交易智能化管控體系對整個交易過程進行實時模擬仿真與預(yù)測分析。多領(lǐng)域數(shù)據(jù)交易過程的參數(shù)數(shù)據(jù)是交易執(zhí)行的驅(qū)動力，也是進行過程管控的基礎(chǔ)，它通過交易仿真模型進行數(shù)據(jù)融合，融合后的數(shù)據(jù)交易信息用于驅(qū)動交易過程的執(zhí)行與管控。同時，它也是智能化管控體系中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)源，為智能化管控體系進行預(yù)測式管控、在線數(shù)據(jù)交易問題診斷、交易資源協(xié)調(diào)優(yōu)化與交易過程協(xié)同驅(qū)動等提供數(shù)據(jù)支持。

（3）交易過程大數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)交易實體與交易仿真模型在交易過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源的集合，主要包括交易要素、交易活動、交易行為與交易過程等歷史與實時數(shù)據(jù)。具體來看，其主要包括用于支持大數(shù)據(jù)交易過程精準執(zhí)行、全面監(jiān)管與資源協(xié)調(diào)的實時數(shù)據(jù)，用于支持大數(shù)據(jù)交易過程管理服務(wù)、運行維護、決策分析與統(tǒng)計分析的歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)交易的業(yè)務(wù)邏輯、運行機制、交易資源協(xié)調(diào)配置與交易過程信息交互的接口定義、交易協(xié)議與交易機制數(shù)據(jù)等。通過交易過程大數(shù)據(jù)的融合與繼承，來打通全流程數(shù)據(jù)交易鏈，為大數(shù)據(jù)交易提供數(shù)據(jù)驅(qū)動力與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（4）交易智能化管控體系。智能化管控層是大數(shù)據(jù)交易的“智慧大腦”，是大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)、智慧成長、自我決策的重要依托，其關(guān)鍵技術(shù)是計算機模型仿真、深度學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈等技術(shù)。在具體實現(xiàn)過程中，首先采用交易過程中產(chǎn)生的過程大數(shù)據(jù)進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，再利用虛擬傳感器采集交易過程實時數(shù)據(jù)，使用已訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實體層中的大數(shù)據(jù)交易行為、過程、狀態(tài)、性能與效果等進行智能監(jiān)測與預(yù)測分析，預(yù)測交易過程中可能出現(xiàn)的問題，從而為大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理、智能化管控提供有力技術(shù)保障與平臺支撐。

總體來說，基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型以交易智能化管控體系為核心，實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)交易實體、模型、過程、要素與規(guī)則的智能化管控。同時，通過向下拓展至交易主客體的虛擬傳感器與智能物聯(lián)傳感體系，實現(xiàn)對整個交易過程、狀況與行為數(shù)據(jù)的采集與管控；向上拓展至大數(shù)據(jù)交易“智慧大腦”，通過對實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和服務(wù)數(shù)據(jù)等過程大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析，支撐整個大數(shù)據(jù)交易體系的運行優(yōu)化。

4 大數(shù)據(jù)交易智能化管控實現(xiàn)過程

如圖1所示，大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型采用“交易實體-仿真模型-智慧大腦”三層管控模式實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型與交易平臺的智能化管控。與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)交易管控方式相比，本文在大數(shù)據(jù)交易實體基礎(chǔ)上構(gòu)建了交易仿真模型，借鑒計算機仿真、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等理論體系與技術(shù)方法，構(gòu)建大數(shù)據(jù)交易的“感知-仿真-分析-執(zhí)行-決策-優(yōu)化”交易全過程數(shù)據(jù)閉環(huán)，使得大數(shù)據(jù)交易過程管控更加智能化和公開化，實現(xiàn)相關(guān)交易資源的優(yōu)化協(xié)調(diào)。

4.1 交易虛擬傳感器的確定

為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型與交易過程大數(shù)據(jù)的深度融合，首先需要設(shè)置數(shù)據(jù)交易虛擬場，確定數(shù)據(jù)交易虛擬傳感器的設(shè)置與功能，從而明確虛擬傳感器需要采集的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)交易流程主要分為交易前、交易中與交易后等環(huán)節(jié)，交易過程虛擬場主要涉及數(shù)據(jù)交易的實體場、模型場、規(guī)則場、行為場、數(shù)據(jù)場、過程場等場域，這些虛擬場域彼此之間是深度融合、虛實交互、協(xié)同驅(qū)動與相互作用的，分別用于采集、獲取、處理與分析不同交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、服務(wù)、規(guī)則、業(yè)務(wù)、邏輯與過程數(shù)據(jù)。

為了更好地體現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易體系的真實狀況，本研究設(shè)置虛擬傳感器對整個交易流程進行智能化實時監(jiān)測（見圖2）。

圖2 大數(shù)據(jù)交易所涉及的虛擬場及相關(guān)虛擬傳感器設(shè)置

4.2 交易仿真模型的構(gòu)建

大數(shù)據(jù)交易仿真模型應(yīng)該實現(xiàn)交易實體、交易要素、交易行為、交易業(yè)務(wù)、交易邏輯、交易規(guī)則、交易過程等的實時雙向映射。一方面，是大數(shù)據(jù)交易實體在虛擬信息空間中的全面映射；另一方面，可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果對大數(shù)據(jù)交易實體、活動、過程等進行優(yōu)化控制。

首先，構(gòu)建大數(shù)據(jù)交易的計算機仿真模型，該仿真模型包括每筆數(shù)據(jù)交易每個階段的要素、行為、業(yè)務(wù)、規(guī)則與邏輯等。其次，通過不同仿真模型融合由不同虛擬傳感器采集到的交易過程大數(shù)據(jù)，將融合后的數(shù)據(jù)作為交易仿真模型的交易行為、活動等的主要驅(qū)動力，該行為主要包括大數(shù)據(jù)交易過程中針對數(shù)據(jù)交易需求分析、交易數(shù)據(jù)采集與處理、交易協(xié)議設(shè)計與執(zhí)行、數(shù)據(jù)估值與定價、數(shù)據(jù)確權(quán)與溯源等業(yè)務(wù)行為的不同仿真反應(yīng)。最后，由交易過程大數(shù)據(jù)驅(qū)動的交易仿真模型與交易要素、業(yè)務(wù)邏輯、約束規(guī)則、預(yù)測策略、決策規(guī)則等進行有效關(guān)聯(lián)，共同形成大數(shù)據(jù)交易的數(shù)字仿真模型（見圖3）。

圖3 大數(shù)據(jù)交易仿真模型

4.3 交易智能化管控體系的構(gòu)建

人工智能、區(qū)塊鏈與計算機仿真等信息技術(shù)的理論與應(yīng)用研究逐漸成為大數(shù)據(jù)交易領(lǐng)域的重要研究方向。人工智能技術(shù)能有效預(yù)測、評估、解決大數(shù)據(jù)交易過程中存在的各種問題，尤其是在交易過程的智能化管控方面，其中卷積、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用較多的人工智能技術(shù)。通過這些技術(shù)可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)估值、數(shù)據(jù)定價、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)推薦等的實時預(yù)測分析、實時感知與決策優(yōu)化，從而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易管控從被動式、干預(yù)式管控模式向預(yù)測式、智能式管控模式的轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)交易智能化管控采用大數(shù)據(jù)交易過程中產(chǎn)生的交易歷史大數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多領(lǐng)域大數(shù)據(jù)交易過程中的交易數(shù)據(jù)在訓(xùn)練過程中不斷地交互融合與迭代優(yōu)化（見圖4）。通過大數(shù)據(jù)交易的虛擬傳感器和交易仿真模型實時檢測交易過程，獲取交易過程大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易行為、過程、規(guī)則與狀態(tài)等的預(yù)測分析，產(chǎn)生決策優(yōu)化策略，并根據(jù)決策信息對大數(shù)據(jù)交易實體進行評估、調(diào)整與優(yōu)化，最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易過程的智能化管控。

圖4 大數(shù)據(jù)交易智能化管控過程

4.4 交易智能化管控機制的分析

交易仿真模型將大數(shù)據(jù)交易模擬仿真的分析結(jié)果傳遞給“智慧大腦”，“智慧大腦”接收到結(jié)果后會對整個過程進行評估，并將迭代、優(yōu)化與更新后的交易仿真管控策略下達至大數(shù)據(jù)交易實體層，實體層據(jù)此完成真實的大數(shù)據(jù)交易過程。由此得出基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控體系的運行機制（見圖5）。

圖5 智能化管控運行機制

可見，要實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易的智能化管控，需從交易要素、行為、業(yè)務(wù)、邏輯、規(guī)則、過程等多個維度構(gòu)建與大數(shù)據(jù)交易實體完全一致的虛擬仿真模型。實體仿真模型包括整個交易智能化管控體系所涉及的交易主客體、環(huán)境、平臺、數(shù)據(jù)、設(shè)備等交易資源的需求、特征、屬性、關(guān)系等；機制仿真模型包括整個數(shù)據(jù)交易過程中所涉及的數(shù)據(jù)拍賣機制、交易合約設(shè)計、多方交易機制、可問責(zé)協(xié)議設(shè)計、可驗證計算等交易機制的設(shè)計；資源仿真模型包括與之相關(guān)的人員（交易主客體）、數(shù)據(jù)、信息、平臺、環(huán)境、體系與能力等交易資源；規(guī)則仿真模型指整個數(shù)據(jù)交易的運行規(guī)律，包括交易資源之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系、交易約束規(guī)則、交易業(yè)務(wù)邏輯與交易協(xié)同策略等。

虛擬傳感器能夠獲取到各種交易數(shù)據(jù)和協(xié)同驅(qū)動信號，如交易實體、交易機制、交易資源、交易能力、交易模型與交易結(jié)果等，對大數(shù)據(jù)交易各個環(huán)節(jié)進行有效的協(xié)同驅(qū)動，并由基于交易實體的實時大數(shù)據(jù)對整個交易過程進行實時仿真模擬。根據(jù)仿真模擬結(jié)果，及時制定交易任務(wù)生成、資源協(xié)調(diào)、質(zhì)量評估、預(yù)測分析與決策優(yōu)化等策略，實時反饋至大數(shù)據(jù)交易實體層，實時優(yōu)化其交易執(zhí)行策略，智能化調(diào)整交易執(zhí)行方案。同時，通過對交易歷史大數(shù)據(jù)的處理分析支持交易質(zhì)量評估、交易過程管控優(yōu)化、數(shù)字版權(quán)管理、數(shù)據(jù)追溯與數(shù)據(jù)推薦等過程，為大數(shù)據(jù)交易的智能化管控與決策優(yōu)化提供重要支持。

5 應(yīng)用案例分析

數(shù)據(jù)交易是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的重要組成部分［30］，目前，國內(nèi)大數(shù)據(jù)交易理論與應(yīng)用研究還處于起步階段，大數(shù)據(jù)交易市場及其衍生服務(wù)研究還處于不斷優(yōu)化與探索中，尤其是關(guān)于交易管控模式的研究還不多見。

交易仿真模型策略可作為大數(shù)據(jù)交易智能化管控的有效方法。大數(shù)據(jù)交易在全周期管理過程中構(gòu)建全要素、全業(yè)務(wù)、全流程的仿真模型，可極大地提升其智能化管理、服務(wù)與運行水平，實現(xiàn)交易過程管控決策的預(yù)測式、智能化與協(xié)作化，確保大數(shù)據(jù)交易體系安全、可信、高效運行。因此，為驗證前文提出的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型，筆者在已有大數(shù)據(jù)交易市場的運行機制、技術(shù)方法與服務(wù)模式的基礎(chǔ)上，融入計算機仿真、區(qū)塊鏈等理論與技術(shù)，構(gòu)建了一個基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控平臺的應(yīng)用案例（見圖6），主要包括大數(shù)據(jù)交易平臺管控、交易仿真模型管控、交易過程管控三個方面。

圖6 大數(shù)據(jù)交易智能化管控應(yīng)用

（1）大數(shù)據(jù)交易平臺管控。如圖6（a）所示，在理論模型上，提出通過構(gòu)建一個交易平臺征信模型，為數(shù)據(jù)擁有者、數(shù)據(jù)消費者、大數(shù)據(jù)交易平臺及其監(jiān)管機構(gòu)提供一個征信監(jiān)管與查詢體系；在技術(shù)實現(xiàn)上，全面整合大數(shù)據(jù)交易所需的計算、存儲、數(shù)據(jù)資源等，構(gòu)建大數(shù)據(jù)交易區(qū)塊鏈體系，支持數(shù)據(jù)消費者、提供者、交易平臺及監(jiān)管機構(gòu)的業(yè)務(wù)管理與服務(wù)應(yīng)用，為底層交易合約協(xié)議的制定、中層交易標準規(guī)范的制定及高層交易過程的監(jiān)管提供規(guī)則與平臺支撐。在實現(xiàn)效果上，有助于推動大數(shù)據(jù)交易市場交易、監(jiān)管與服務(wù)標準的制定，促進交易市場業(yè)務(wù)的標準化、規(guī)范化與智能化發(fā)展，為大數(shù)據(jù)交易市場構(gòu)建安全可信、互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)交易環(huán)境。

（2）大數(shù)據(jù)交易仿真模型管控。如圖6（b）所示，將區(qū)塊鏈技術(shù)與大數(shù)據(jù)交易理論進行有機融合，構(gòu)建大數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記模型、交易合約設(shè)計模型、數(shù)據(jù)交易認證模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與定價模型、數(shù)據(jù)確權(quán)與溯源區(qū)塊鏈模型等，提供安全可信的大數(shù)據(jù)交易智能化管控環(huán)境。

（3）大數(shù)據(jù)交易過程管控。如圖6（c）所示，將區(qū)塊鏈與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)融入交易過程管控，通過數(shù)據(jù)交易鏈、智能合約與智能化管控體系約束數(shù)據(jù)交易實體權(quán)限，全流程可驗證、可監(jiān)管、可審計，通過交易代理API、SDK點對點接入，同時放大數(shù)據(jù)資源端、數(shù)據(jù)消費者與提供者規(guī)模，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交易點對點非對稱數(shù)據(jù)加密交易，且數(shù)據(jù)經(jīng)過確權(quán)與溯源上鏈，利用數(shù)據(jù)交易鏈的不可竄改性和溯源性，保障其安全可信，解決隱私保護問題。

6 總結(jié)

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已進入世界各國的國家發(fā)展戰(zhàn)略層面，數(shù)據(jù)資源也已成為戰(zhàn)略性資源。當(dāng)前大數(shù)據(jù)交易理論與應(yīng)用研究還處在初級階段，將數(shù)據(jù)資源作為交易商品就意味著其符合市場經(jīng)濟學(xué)規(guī)律［31］。本文通過對大數(shù)據(jù)交易模式、交易過程與交易應(yīng)用等研究現(xiàn)狀進行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究大多關(guān)注大數(shù)據(jù)交易的理論模式與交易技術(shù)方面，忽略了過程管控研究，尤其是針對其智能化管控方法研究相對較少。由此，提出一種基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控方法，并對理論模型與技術(shù)方法進行了分析。研究發(fā)現(xiàn)，通過構(gòu)建交易仿真模型，能實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易全要素、全方位、全流程的實時雙向映射，對整個交易過程進行實時模擬仿真與預(yù)測分析，并根據(jù)仿真結(jié)果，智能化調(diào)整交易執(zhí)行策略，實時優(yōu)化大數(shù)據(jù)交易執(zhí)行過程，從而為大數(shù)據(jù)交易的智能化管控與決策優(yōu)化提供一定支持。當(dāng)然，關(guān)于大數(shù)據(jù)交易智能化管控方法研究還處于起步階段，還有許多重要理論與技術(shù)問題亟待解決。