发布时间：2023-04-06 18:40:22
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的舞台艺术论文样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
关键词：非物质文化遗产 艺术生态系统
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非物质文化遗产指各族人民世代相承的、与群众生活密切相关的各种传统文化表现形式（如民俗活动、表演艺术、传统知识和技能，以及与之相关的器具、实物、手工制品等）和文化空间[1]。非物质文化遗产艺术生态建构是文化建设的重要组成部分，不是单靠个体（传承人）或单个团体（工作坊）传承如此简单，应放在整个地方的地理、空间、文化中思考。具有当地地域特色的非物质文化遗产艺术生态系统建构应是地缘下的人文活动与自然规律协作关系的建构。面对一个个子系统（如本土传承人群体、政府管理系统、民间作坊、媒介管理、旅游市场和学校教育系统等）构成的艺术生态建构，应将非物质文化遗产传统的文化风貌与商业价值、文化价值相融合，进行深入思考与研究。
一、梁平县非物质文化遗产特点
粱平县位于重庆市东部，有“民间艺术之乡”之称，是全国最大的非物质文化遗产县。独特的的自然环境和特殊的地理位置形成了以农业为主、多非物质文化遗产带动地方经济发展的传统民间艺术文化强县。其主要特点如下：
（一）梁平县非物质文化遗产种类众多，主要以传统文化表现形式为主，范围包括传统手工艺技术和传统表演艺术。梁平县现有梁山灯戏、梁平木版年画、梁平竹帘、梁平抬儿调和梁平癞子锣鼓5个项目入选国家级非物质文化遗产。此外，又有双桂堂、土法造纸技艺、蓝印花布、梁平土陶、梁平竹雕、梁平傩戏、梁平狮舞、梁平孝歌和梁平礼让草把龙等15个市级保护名录，87个县级保护名录。
（二）多文化交融的地域文化特色。梁平地处重庆东部平行岭谷区，在漫长历史发展过程中，融合了巴文化、荆楚文化、中原文化为一体的独特的地域文化特色。同时，当地明清时期由著名高僧破山禅师创办的双桂堂被尊称为“西南佛教禅宗祖庭”，在中国及东南亚佛教界具有重要地位，佛教禅宗文化的融入，也影响了当地的文化发展和艺术创作。
（三）显农耕、神话色彩，祈求平安祥和的文化心理。古代巴文化以梁平为腹地，农业生产历史源远流长。 梁平县非物质文化遗产从表演艺术、礼仪节庆、民俗活动到传统手工艺技能以及传承下来的民间故事都以农耕文化为母体进行创造，充分反映着当地最朴实的广大劳动人民的生活、劳动热情。农耕文化注重稳、平安，冒险刺激的因素很少，梁平木板年画、铜梁龙等非物质文化遗产项目都蕴含着保平安、驱邪等内容，仍然表现出敬畏神天，以期神天护佑自己。
（四）传统民间艺术具有群体性特征。梁平竹帘、梁平抬儿调、梁平狮舞等都以集体活动为主要创作形式。像梁平竹帘画制品，从精心选材到成品包装入库，前后需经过八十余道工序，大致可分为竹丝制作、备丝、竹帘制作三个部分[2]，每一道工艺不仅材料、工具十分考究。铜梁龙分扎骨、裱褙、彩绘、总装四个大步骤，百余道工序。正是竹帘画、铜梁龙这种工艺形态需要多名专业人士分工协调完成，只有依附于集体才得以传承，由此呈现出群体性特征。
二、梁平县非物质文化遗产艺术生态现状
（一）单个个体传承现状。按照联合国世界卫生组织提出新的年龄分段，对第一批至第四批《重庆市非物质文化遗产名录项目代表性传承人名单》中78位梁平县传承人整理分析来来看（表1），其年龄阶段多数处于40～74岁之间，而30～40岁仅5人，基本处于壮年、中老年群体。据田野调查访问来看，梁平县儿童基本是在学校略有接触，18～30岁青年接触较少，由此可见非物质为文化研究人员较为短缺，当地传承保护意识较弱，群众参与接触较少，一些非物质文化遗产民间艺术出现断层局面。同时，梁平县部分非物质文化遗产传承人广泛地分散在民间，处于分散各自管理、自生自灭的状态，一些民间艺术面临后继无人和失传的局面。
（二）群体传承现状。就目前来看，梁平非物质文化遗产各门类之间缺乏联系，相对分散，尤其是绘画工艺类，即使呈现群体性特征，但工作坊之间、传承人之间尚未形成自身非物质文化遗产艺术技艺、作品等方面的系统规范的整理和统一，基本处于相互学习模仿、各自钻研继承发展的状态。以梁平木板年画为例，现共四位传承人：涂国发（已逝）擅长花纸版/门神版雕刻、徐家辉擅长年画印制、全昌明擅长雕版工艺、刘勇擅长纸张/印刷工艺。在当下传统梁平木板年画生态环境、高标准技术工艺已经无法复原，仅仅依靠4人各自相互学习与模仿维系木板年画系统的传统与发展。
（三）政府对其保护现状。梁平县2008年成立文化遗产保护中心，每年由财政拨款300多万元。梁平县非物质文化保护中心主要坚持物质文化遗产“保护为主、抢救第一、合理利用、加强管理”和非物质文化遗产“保护为主、抢救第一、合理利用、传承发展”的工作方针，开展全县文化遗产保护工作，并设有文化遗产陈列室、梁平木版年画展演作坊、文物保管室，大致从梁平县非物质文化遗产介绍及作品展示、非物质文化遗产生态环境再现、非物质文化遗产旅游产品开发三个方面进行展示。目前，以建立礼让镇、蟠龙镇、聚奎镇、荫平镇、梁山灯戏剧团等10个传承基地，来宝小学、西苑小学、梁平职中等6个传承实验基地[3]，但其艺术特色挖掘不够，发展模式不突出，尚未形成成熟有序的传承与保护发展机制。
（四）民间民俗工艺的保护开发现状。据梁平县负责人张和平介绍，在借助非物质文化遗产进行的经济发展已形成初步规模。到目前为止，梁平利用‘非遗’项目，已发展起文化企业379家，民间乐队87家，文化产业的年产值达7亿多元[3]。
三、对非物质文化遗产艺术生态建构意见
非物质文化遗产生态环境的改善迫在眉睫，如果任由零散发展，忽视其艺术生态的系统性，会导致遗产的传统文化流失，对传承保护与发展当地文化建设也存在一定影响。结合梁平县非物质文化遗产特点和传承现状，研究非物质文化遗产生态的保护和发展策略可以从以下几个方面考虑：
（一）对于传承人个人来讲，固步自封是万万不可，不应守着自身传承技艺，需要沟通与联系，需要依靠集体力量，系统整合现有技艺资源，形成系统整套的传承技艺，恢复传统生态环境和高标准技术工艺，使传统非物质文化遗产得到正确恢复和可持续发展。
（二）系统整合现有的非物质文化资源，借鉴其他地方民俗村或文化生态保护试验区建构模式，挖掘自身遗产特色，找到符合自身特色的发展模式，要既收集完善资料、档案建设的初级静态保护，又要高度重视其产生发展的内在外在环境的生态保护。例如四川省绵竹市在孝德镇成立了占地面积4万平方公里，以年画商品生产、加工为基础，并以特色农业为主的乡村民间工艺文化旅游景区。该景区成为四川省高校调研基地，并在景区内已初步形成较有一定规模的年画生产，景区内有专门民间艺术手工艺者对旅游者、爱好者进行年画培训指导，并成立基地对年画进行大批量生产进行旅游商品销售，已消费的形式带动地方经济。尽管带有一定经济成分，但这种活态保护未尝不是继承与发展的良好办法，借助民俗村力量扩展了民众艺术视野，提升了非物质文化遗产审美认知和传承保护意识。
（三）对政府而言，加大对文化建设的重视和资金投入，对非物质文化遗产进行规范化管理，并尽可能的为民间艺人（尤其老艺人、即将濒临灭绝的非物质文化遗产传承人）的发展提供必要的物质经济保障。同时加强传承人之间联系与学习，深入挖掘传承人技艺、语言、文字和习俗，保护民间老艺人。借助媒体，加大宣传力度，提高该地的知名度和美誉度。还可通过系列活动展示，大力普及非物质文化遗产通识教育，拉近与大众距离，号召年轻人接触、了解传统遗产，为培养继承人打下基础。
（四）借助周围高校及科研机构发展民间艺术精英教育，加强人才队伍建设，并主动承担起开发研究责任，使其传承与保护发展更加科学化、学术化。
（五）在借助非物质文化遗产进行的经济发展中，要充分考虑在这种大规模旅游、文化活动中避免对遗产传统的侵蚀，遗产主体在传统与现代交织的社会中，既要保持原有传统技艺又要实现可持续发展，这些都是政府及开发部门需要面对考虑的。
小结
保护好非物质文化遗产艺术生态环境，建立完善的艺术生态系统之于非物质文化遗产传承与发展的作用毋庸置疑，要着重把握其整体性、活态性、生态性保护，深入挖掘、建构具有地域特色的非物质文化遗产艺术生态体系，从而促进当地文化建设和非物质文化遗产的可持续发展。
注释
[1] 国家级非物质文化遗产代表作申报评定暂行办法.国务院办公厅〔2005〕18号.二五年三月二十六日
关键词：大数据 交易平台 数据资源 数据分析服务 融合
1.引言
目前发展大数据产业已经上升为国家战略，大数据的价值也得到了社会的广泛认可。众多研究[1-5]表明，大数据不仅为政府治理开辟了新思路，还是企业创新的重要源泉和高校科研的重要支撑。大数据交易平台是整个大数据产业的基础与核心，它使得数据资源可以在不同组织之间流动，从而让单个组织能够获得更多、更全面的数据。这样不仅提高了数据资源的利用效率，更重要的是，当一个组织拥有的数据资源不断丰富和立体化，有助于其通过数据分析发现更多的潜在规律，从而对内提高自身的效率，对外促进整个社会的不断进步。
在现有的大数据交易平台上，数据供应方和需求方各自供需信息，交易双方浏览这些信息，如果发现合适的交易对象，则进行大数据资源的买卖，交易平台只作为信息中介存在。这类大数据交易的本质，其实是单独的大数据资源交易，现有平台可以统称为第一代大数据交易平台。第一代大数据交易平台在供需平衡、数据定价和时效性三个方面都存在较大的不足。本文针对这些不足进行改进，设计了一种全新的第二代大数据交易平台，命名为：融合数据分析服务的大数据交易平台，该平台将数据资源交易与数据分析服务进行深度融合，实现了数据与服务的一体化交易。本研究不仅为当下正在建设的各类大数据交易平台提供有益的借鉴，也丰富了大数据交易的基础理论体系。
2.相关研究
目前大数据交易的相关研究中，比较有代表性的有：
（1）大数据的财产属性和所有权。王玉林等[6]对大数据的财产属性展开研究，认为大数据的法律属性会直接影响大数据产业的发展，而大数据交易实践本身就反映出大数据具有财产属性。但大数据与传统的财产权客体存在较大不同，它符合信息财产的特征，是信息财产权的客体，应受到相关法律的保护。齐爱民等[7]从宏观的角度分析了国家对于其主权范围内数据的所有权，剖析了个人拥有的数据权以及数据的财产权。
（2）大数据的定价问题。刘朝阳[8]对大数据的定价问题展开研究，首先分析了大数据的基本特征、价值特征等定价基础。接着讨论了效用价格论、成本价格论等定价模式。最后分析了大数据的定价策略，并对大数据定价的双向不确定问题进行了详细论述。刘洪玉等[9]认为在大数据交易过程中，由于缺乏足够的历史参考，其数据资源的交易价格很难确定，因此提出一种基于竞标机制的鲁宾斯坦模型，用于大数据交易双方进行讨价还价，以求达成一个交易的均衡价格。翟丽丽等[10]从资产的期权价值角度来评估大数据资源的价值，并指出数据在不断变化和更新，加上数据的非独占性等情况的出现，数据资产的价值可能会下降，最后综合这些因素构建了一个评估模型来计算数据资产的价值。
（3）大数据交易的安全与隐私保护。史宇航[11]认为非法的数据交易会对个人数据等高价值信息的安全造成影响，对非法数据交易的购买方和协助方都应进行处罚。提出应先明确数据的法律属性，再以数据交易所为平台进行交易，并对数据交易所的法律地位进行了分析。殷建立等[12]为应对大数据时代数据采集、交易等过程中的安全问题，综合考虑技术、政策和管理平台等方面的因素，构建了一种个人数据溯源管理体系，该体系可在数据应用时实现个人数据的追踪溯源，从而保护其个人隐私。王忠[13]认为大数据环境下强大的数据需求会导致个人数据的非法交易，为应对这种情况，应该建立个人数据交易许可机制，通过发放交易许可证、拍卖授予等措施实现隐私保护。
（4）大数据交易的发展现状与问题。杨琪等[14]认为我国的大数据交易还处于行业发展的早期，大量数据源未被激活，原因是大数据产业价值链的各个专业环节发展滞后，并且对数据交易中的安全问题和隐私泄露等有较大的担忧。应该对数据产品进行改造，使其更商品化，并且通过政府开放公共数据等措施逐渐消除数据流通中的安全顾虑。唐斯斯等[15]首先分析了我国大数据交易的发展特点、交易类型等现状，接着指出目前大数据交易存在法律法规相对滞后、行业标准不完善、交易平台定位不明确、数据质量不高等问题，最后提出应加快相关法律和标准建设，并推动数据开放，加强交易方式的创新。
除了上述四个主要研究方向以外，李国杰等[16]从理论的角度分析了大数据研究在行业应用和科学研究方面的重要作用，这从客观上反映了大数据流通的必要性。涂永前等[17]认为大数据时代企业管理和运用数据资源的相关成本会成为企业的主要交易成本，这会改变企业的组织结构，并导致企业边界的变化，企业会进行多方向的扩张，这为促进大数据产业发展的相关法律的制定提供了理论支持。总的来看，由于大数据交易本身属于较新的领域，因此相关研究总体上较少，已有研究也大多集中在上述几个研究方向上。实际上，大数据交易平台是实现大数据交易的重要载体，是大数据资源流通转换的主要节点，交易平台本身需要随着整个大数据产业的发展，不断的改进和升级，而现有研究中恰恰缺少对大数据交易平台本身进行创新的研究。由此，本文针对现有大数据交易平台的不足，结合实际设计了一种全新的融合数据分析服务的大数据交易平台，为实践和科研提供借鉴和参考。
3.现有大数据交易平台的不足
大数据本身作为一种新兴事物，当把它作为一种商品进行交易时，其交易平台的设计很自然会参照传统的商品交易模式，即：交易双方先供求信息，再经过讨价还价，达到一个均衡的价格则成交，卖方将大数据资源经过脱敏处理后，交付给买方。目前无论是政府主导的大数据交易所，还是企业或者高校创建的大数据交易平台，都是采用类似的交易模式，这也是第一代大数据交易平台的突出特点。实际上大数据与传统商品有很大的区别，照搬传统商品的交易模式会出现很多问题。本文将从供需平衡、数据定价和时效性三个方面分析现有大数据交易平台的不足。
3.1 数据供需的错配
现有大数据交易平台的第一点不足就是数据供需的错配，即：供应方提供的数据资源往往不是需求方所需要的，而需求方需要的数据在交易平台上找不到，即使有相近的数据资源，也存在很大的数据缺失或冗余，买回去也无法使用。对数据供应方来说，由于无法准确预知数据买方多样性的需求，它只能从自身角度出发，将可以公开的、并且自认为有价值的数据资源放到平台上待售。对需求各异的买方来说，供应方提供的标准数据很难与自己的应用方向精准匹配，这也是目前大数据交易还不够活跃的原因。当然，当供需双方建立初步联系以后，供应方甚至可以为需求方个性化定制大数据资源，但即使这样，供需错配的问题仍然无法解决，原因就在于单个的数据供应方无法提供多维的数据资源，只有多维的数据资源才具有较高的分析价值。
3.2 大数据资源定价困难
大数据资源定价困难是现有大数据交易平台的第二点不足。大数据资源和普通商品不同，普通商品可以直接消费或者作为再加工的原材料，其价值都可以通过最终的消费品价格得到体现。而大数据本身的价值无法直接衡量，需求方购买它的目的是作为数据分析的信息源，但是否能发现潜在的规律还未可知。因此无法在购买前，准确判断出待售数据资源的价值大小。此外，需求方在不确定某大数据资源是否能真正能给组织带来收益情况下，很难给出一个较高的价格，这在客观上会影响数据供应方的交易积极性，加大了供需双方达成交易的难度。
3.3 数据的时效性不强
现有大数据交易平台的第三点不足，就是数据资源的时效性不强。目前很多大数据交易平台上待售的数据资源都以历史数据为主，这是因为数据资源在交易前需要经历脱敏处理，将涉及政府信息安全、企业商业机密和个人隐私等敏感信息进行变换和替代。此外，供应方还需要对原始数据进行初步的清洗，整理成一定的数据格式集中存贮和交付，方便需求方进行数据分析。由于一般的数据供应方并不具备对大数据进行实时脱敏和清洗的能力，只能将采集到的数据资源，经过一段时间的离线处理后，再放到交易平台上，所以只能供应历史数据。随着社会节奏的不断加快，历史数据很可能并不能反映当下的真实情况，越来越多的数据分析都需要用到实时数据作为信息源，这是未来大数据交易必须克服的一个短板。
4.融合数据分析服务的大数据交易平台设计
本文提出将数据分析服务融合到目前的大数据交易中，以此来克服现有交易平台的不足，本节将首先对数据分析服务进行概念界定，再依次介绍平台设计的总体思路和核心模块的设计，具体如下。
4.1 数据分析服务的概念界定
数据分析是指运用各类数据处理模型和信息技术手段，对数据资源进行深度的挖掘，从而发现其中蕴含的规律，作为管理决策的依据。数据分析本身是一种能力，如果一个组织将其数据分析能力提供给其他组织或个人，并收取一定的费用，这就是数据分析服务。在大数据环境下，数据资源不仅体量巨大而且种类多，对数据分析能力的要求不断提高。在这种情况下，只有少数组织具备独立处理大数据的能力，其他的组织比如大量的中小企业，都需要从组织外部寻求专业的数据分析服务，来满足自身的需要。因此，数据分析服务和大数据资源一样存在巨大的市场需求。
4.2 平台设计的总体思路
本文将提出的融合数据分析服务的大数据交易平台，定位为第二代大数据交易平台，它将大数据资源交易与数据分析服务两者进行深度融合，在交易平台上实现数据与服务的一体化交易。大数据交易平台的角色也从原来的数据资源买卖的信息中介，转变为大数据综合服务商。在融合后的大数据交易平台上，数据需求方不再提交数据资源的需求信息，而是直接提出自己的应用方向和想要得到的结果，交易平台再根据需求方的应用方向，反向匹配数据资源和数据分析服务。这个匹配的过程不是单一的数据集或服务的查找，而是对全平台的数据资源进行有效整合，形成高价值的多维数据，再结合复合型的数据分析技术，得到最终的分析结果，最后将分析结果与基础数据一同交付给需求方。交付基础数据的目的，一是方便需求方进行分析结果的对照，为决策提供更精准的参考。二是需求方可以根据基础数据进行衍生挖掘，进一步提高数据的利用效率。平台设计的总体思路绘制成图1。
图1 平台设计的总体思路
4.3 核心模块的设计
融合数据分析服务的大数据交易平台共划分为四大模块，具体如图2所示。
图2 融合数据分析服务的大数据交易平台的主要模块
系统管理模块具体又分为用户管理、系统维护和安全管理。安全管理是系统管理模块的重点，主要包含三个方面的功能：第一，负责整个交易平台的系统安全，通过对交易平台进行实时监控，阻止外部的非法入侵行为，保障平台的正常运行。第二，对数据供应方提交的数据资源进行审核，如果发现是非法数据，则阻止其交易，并及时将有关情况反馈给相关的政府监管部门，由它们进行调查处理。第三，检查所有数据是否经过脱敏处理。如果发现部分数据存在未脱敏或者脱敏不合格的情况，交易平台将负责对该数据资源进行脱敏处理，从而保护数据中的隐私不被泄露。
大数据资源池模块、数据分析服务模块和协同模块是交易平台的三大核心模块，是数据与服务两者融合并实现一体化交易的关键，本文接下来将对这三个核心模块的功能进行详细设计。
4.3.1 大数据资源池模块
大数据资源池模块主要包含三个方面的功能：数据资源格式的整理、数据的多维度整合、大数据资源的云存贮。具体如下。
（1）数据资源格式的整理。由于大数据交易平台上的数据资源来自不同的数据供应方，因此其数据资源的格式会有较大的差异。如果不经过格式整理就直接进行数据分析，很可能会因部分数据无法准确读取，而影响数据处理的效率，严重者还会导致数据分析中断。数据资源格式整理的主要任务是将同一类型数据的格式进行统一，对部分缺失的数据属性进行补充，对错误的数据格式进行修正。
（2）数据的多维度整合。在上文3.1中提到供需错配的一个重要原因，就是单个数据供应方无法提供高价值的多维数据。所谓多维数据是包含用户或者行业多个背景和情境的大数据资源，这些多维数据使用户或行业多个侧面的信息产生了关联，有利于发现深层次的潜在规律。融合数据分析服务的大数据交易平台应该作为数据整合的主体，将单个数据供应方提供的零散的数据资源，进行多维度的整合，当缺少某一个维度的数据时，再向相应的数据供应方进行定向的采集，最后得到相对完整的多维数据，具有很高的分析价值。
（3）大数据资源的云存贮。大数据资源经过格式整理和多维度整合以后，已经可以作为数据分析服务的信息源。下一步就是将这些数据资源进行统一的云存贮，以便数据分析服务调用。以往部分大数据资源由于体量巨大或实时更新的需要，无法上传到交易平台上，或者只提供部分调用接口。融合数据分析服务的大数据交易平台通过建立云存贮中心，将整合后的多维数据进行统一存放和调用，有助于提高数据资源的存取效率。
4.3.2 数据分析服务模块
数据分析服务模块首先根据数据需求方的应用方向，匹配出合适的多维数据资源，再选择相应的数据分析模型分配所需的计算能力，最后将得到的分析结果反馈给需求方。本文将数据分析服务划分为三个大类：基础性分析服务、高级分析服务、深度定制的分析服务。具体如下。
（1）基础性分析服务。基础性分析服务是指那些常规的数据统计，比如：总体中不同对象的占比分析，基于不同属性的关联分析或相关性分析等。这些分析服务耗时较短，分析技术较为简单，只要数据资源本身完备，就可以迅速得到结果。基础性分析服务由大数据交易平台本身来提供，可以面对不同的需求方，实现快速交付。
（2）高级分析服务。高级分析服务是指那些较为复杂的数据分析服务，比如：精准的趋势预测、全面的用户兴趣画像、非结构化的信息挖掘等。这些分析服务需要大量专业的数据处理技术，比如：兴趣建模、视频分析，音频分析、深度语义分析等，必须由大数据交易平台对接第三方的数据分析服务商，由它们来提供高级分析服务。大数据交易平台在同一数据分析领域，应引入多家数据分析服务商，通过动态的竞争，来保证服务的质量。
（3）深度定制的分析服务。大数据分析目前还处在快速发展阶段，很多前瞻性的技术还在试验当中，应该说数据分析技术的发展相对于旺盛的现实需求来说是滞后的。当需要用的某一数据分析技术，在目前的市场上还找不到现成的提供方时，就需要大数据交易平台为其进行深度的定制，交易平台通过多方位的研发能力评估，寻找合适的技术主体来进行专门的技术攻关。
4.3.3 协同模块
协同模块主要包含两个方面的功能：数据分析服务之间的技术协同、交易各方的管理协同。具体如下。
（1）数据分析服务之间的技术协同。在面临较为复杂的数据分析任务时，可能需要用到多个领域的数据分析技术，这时单个的数据分析服务商可能无法独立完成。因为不同的行业领域，都有其行业技术的独特性，需要长时间的专业积累。在这种情况下，就需要多个数据分析服务商相互合作才能完成。数据分析服务之间的技术协同，就是通过一定的技术标准和操作规范，让多个数据分析技术提供方，能够在完成同一任务时，在技术上不冲突，能够相互并行的完成对数据资源的处理，按时按质的交付最终的分析结果。
（2）交易各方的管理协同。在融合数据分析服务的大数据交易平台上，交易的参与者一共有四类，分别是数据资源的供应方、数据分析服务商、需求方和交易平台自身。数据需求方在提交自己的应用方向和预期结果的同时，提交自己的交易预算。交易平台根据需求方提交的应用方向和预期结果，对数据资源和数据分析服务进行反向的选择。如果数据分析任务中只用到了基础性分析服务，则整个交易为平台方、需求方、数据资源供应方的三方交易。如果某数据分析任务，平台自身无法完成，需要用到第三方的数据分析服务商，则整个交易包含了全部四类参与者，是一个四方交易。交易的基本原则是实现参与各方的利益共享。交易各方的具体利益分配如图3所示。
图3 交易各方的利益分配
需求方希望在获得预期结果的同时，其支付的成本在可接受的范围内。交易平台在对数据和服务进行反向匹配后，会出现两种不同的情况：第一种情况是在原交易预算下，可以达到需求方预期的结果，则可成交。第二种情况是，原交易预算较低，在该预算下无法达到需求方要求的结果，这时交易平台会和需求方沟通，提出新的报价，需求方经过考虑后，与平台进行讨价还价，它们在价格上达成一致时才能完成交易。由于交易数据是整合后的多维数据，因此原始数据资源供应方的收益，由平台从总交易价中支付，具体的支付方式可分为平台一次性买断或按次数支付。同一数据资源对于不同的需求者来说，其价值是不一样的，融合数据分析服务的大数据交易平台根据最终的一体化交易成交价，反向对数据资源进行定价，相对于现有的大数据交易平台来说，是一种进步。交易平台的深度参与，会使数据交易的频率加快，原始数据资源供应方会获得更多的收益。数据分析服务商根据具体的数据分析任务，直接参与由平台发起的竞价，达成交易后由平台支付。交易平台本身的收益则是需求方支付额减去其他各方收益的差价。
5.融合数据分析服务的大数据交易平台的优势
本文3.1到3.3中指出现有大数据交易平台存在数据供需错配、大数据资源定价困难、数据的时效性不强三大不足。融合数据分析服务的大数据交易平台作为改进后的第二代大数据交易平台，可以很好地克服上述三点不足。除了这三个方面的优势以外，由于融合后可实现数据与服务的一体化交易，这将扩大交易对象的覆盖范围，提升交易的活力，具体如下。
5.1 直接面向应用，从根本上避免了数据供需的错配
在融合数据分析服务的大数据交易平台上，需求方对交易平台直接提出应用方向和预期结果。交易平台对全平台的数据进行多维度整合，如果缺失某个维度的数据，可以进行定向的采集和补充，最后形成高价值的多维数据。这些多维数据才是真正具有分析价值的数据资源，这是单个数据供应方无法提供的。在得到多维数据后，结合平台自身和第三方数据服务商的分析能力，得到最终的分析结果。交易平台最后交付给需求方的是数据分析结果和基础数据，这种直接面向最终应用的大数据交易方式，从根本上避免了数据供需的错配。
5.2 融合后定价更有根据
在现有的大数据平台上，数据需求方是将数据资源买回去以后自己分析，而在购买数据资源之前，不能预知数据分析效果的好坏，因此无法进行有效的价值判断，这是定价困难的关键点。在融合数据分析服务的大数据交易平台上，需求方不再直接对数据资源付费，而是对最终的数据分析结果付费，并且数据分析结果是根据需求方的要求反向定制的，是符合需求方利益的。需求方可以通过评估预期结果对自身的重要性或收益的改进程度，给出适当的交易预算。交易平台以该预算为参照，对数据和服务进行选择，若出现原预算约束下无法实现预期结果的情况，交易平台再与需求方进行沟通，双方讨价还价后达成交易。这样相对于现有的大数据交易平台来说，融合后定价更有依据。
5.3 融合后可提供实时数据
在融合数据分析服务的大数据交易平台上，数据资源采用云存贮的模式，由平台进行统一管理，这提高了数据资源的安全性。在数据安全有保障的前提下，由交易平台出面和数据资源供应方进行实时数据的对接，将实时数据纳入大数据资源池中。对于单个的数据资源供应方来说，实时的数据脱敏难度太大。但大数据交易平台不一样，它可以利用规模优势，组建强大的计算能力，对大数据资源进行实时的脱敏和清洗，极大地提高了数据资源的时效性。
5.4 融合后将扩大交易对象的覆盖范围，提升交易的活力
融合后可实现数据和服务的一体化交易，让很多自身不具备数据分析能力的组织和个人，也能方便地利用大数据，特别是大量的中小企业，这将大大增加交易对象的覆盖范围。
交易对象的增多会促进交易频率的增长，从而为数据资源供应方带来更多的收益，这样会提升它们参与交易的积极性，鼓励它们供应更多的数据资源，从而提升交易的活力，整个大数据交易行业就形成了正向循环的良好发展态势。
6结语
本文对大数据交易平台本身进行了改进与创新，设计了一种全新的第二代大数据交易平台，即：融合数据分析服务的大数据交易平台。该交易平台可以直接面向需求方的应用方向，实现数据和服务的一体化交易，不仅从根本上避免了数据供需的错配，还使大数据交易的定价更有依据，平台的深度参也让提供实时数据成为可能，这些将从整体上提升大数据交易的效率。融合后数据和服务的一体化交易降低了大数据应用的技术门槛，鼓励更多组织和个人参与，增加了交易活力。未来笔者将继续关注大数据交易平台的创新研究，为实际应用和学术科研提供更多有益的参考。
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