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77. 国际数据交易与流通趋势（International Data Trading and Circulation Trends）： 全球范围内，随着数字经济的蓬勃发展，已经涌现出众多国际数据交易平台和机构（International Data Trading Platforms and Institutions），这些平台和机构为全球范围内的数据交易和流通提供了重要的基础设施和服务支持。一些领先的数据中心服务提供商，如Global Switch等，通过其遍布全球的安全、高效的数据中心设施，为全球数据交易参与者提供了稳定可靠的数据存储、处理和传输服务，极大地促进了数据的跨境流通和价值实现。同时，其他专门的国际数据交易平台也在不断涌现，利用先进的技术手段和创新的商业模式，推动数据资源的优化配置和高效利用。这一趋势不仅加速了全球数字经济的融合与发展，也为各国经济的数字化转型提供了强大的动力。
78. 数据流通方式（Data Circulation Methods）： 主要包括数据开放、数据共享和数据交易三种，每种方式均基于不同的数据使用权限、目的和合规框架，各自拥有其独特之处和适用场景，共同构成了数据流通的多元化、多层次生态。
79. 国外创新的数据交易与流通典型模式（Innovative International Data Trading and Circulation Models）： 国外创新的数据交易与流通模式多种多样，每种模式均基于特定的市场环境、法律法规和技术条件，展现出独特的优势和适用场景。这些模式主要包括数据平台C2B分销模式、数据平台B2B（Business to Business，企业到企业）集中销售模式、数据平台B2B2C（Business to Business to Consumer，供应商到电子商务企业到消费者）分销集销混合模式及数据中介平台促进的数据流通模式。
80. 数据平台C2B分销模式（Data Platform C2B Distribution Model）： 是一种具有创新性和市场潜力的商业模式，它通过让消费者参与数据贡献和价值创造的过程，为企业带来了新的增长路径和市场机遇。在此模式下，消费者将个人数据贡献给数据平台，数据平台向用户给付一定数额的商品、货币、服务等价物或者优惠、打折、积分等对价利益，以此实现数据的价值交换。
81. 数据平台B2B集中销售模式（Data Platform B2B Centralized Sales Model）： 是一种高效、专业的数据交易方式。数据平台作为中间商，有效收集并整合来自不同数据提供方的数据资源，集中销售给数据购买方。这种模式不仅促进了数据的专业化开发和规模化应用，还便于监管和数据交易流程的标准化，从而提高了数据交易的效率和安全性。
82. 数据平台B2B2C分销集销混合模式（Mixed Model of Data Platform B2B2C Distribution and Centralized Sales）： 是一种结合了B2B（Business to Business，企业到企业）和B2C（Business to Consumer，企业到消费者）特点的电子商务分销模式，并结合了集中销售的方式。在这种模式下，数据平台不仅作为中间商连接企业和企业（B2B），还直接面向消费者提供数据服务或产品（B2C）。同时，它还通过集中销售的方式优化资源配置，提高交易效率，满足企业和消费者的多元化需求。
83. 数据中间平台模式（Data Intermediary Platform Model）： 是一种在数据市场中广泛应用的商业模式，它涉及数据提供方、数据中间平台（即数据代理）和数据购买方三方的交互。数据中间平台以中间代理人身份，为数据提供方和数据购买方提供数据交易撮合服务。在这种模式下，数据提供方和数据购买方都是经过交易平台审核认证、合法合规参与数据交易的实体。数据中间平台则充当桥梁作用，利用先进的技术和严格的监管机制，促进双方高效、安全地进行数据交易活动。
84. 全国数据交易所四类建设主体（National Data Exchange Construction Entities）： 是指国家级数据交易所（National Data Exchanges）、地方数据交易中心（Local Data Trading Centers）、行业数据交易平台（Industry Data Trading Platforms）和企业数据交易平台（Enterprise Data Trading Platforms）。
85. 上海数据交易所（Shanghai Data Exchange）： 是贯彻落实国家大数据战略的重要举措，旨在加快培育数据要素市场，促进数据的流通与交易，并助力城市的数字化转型。该交易所于2021年11月25日正式成立。其采用公司制架构，围绕打造全球数据要素配置的重要枢纽节点的目标，构建“1+4+4”体系，即紧扣建设国家级数据交易所“一个定位”，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规则创新“四个功能”，体现规范确权、统一登记、集中清算、灵活交付“四个特征”。上海数据交易所面向数据流通交易提供高效便捷、合规安全的数据交易服务，同时引导多元主体加大数据供给，培育并发展“数商”新业态。
86. 公共数据主要的三种运营模式（Main Operating Models of Public Data）： 可以归纳为数据开放、授权运营（包括政府主导、平台化运营和公私合作模式）以及特许开发（或特殊授权）等。这些模式各有特点，适用于不同的数据资源和应用场景。
87. 数据开放运营（Open Data Operation）： 是指政府或公共机构将其掌握的、非涉密且可公开的公共数据以特定方式免费提供给公众或数据需求方，以促进数据的共享和利用。
88. 特许开发运营（Franchise Development and Operation）： 是指在某些特定情况下，政府或公共机构通过特殊授权方式，允许并规范特定的机构或企业在一定条件下独家或优先享有对特定领域或应用场景数据资源的开发权、运营权以及品牌使用权和技术支持。这种模式旨在通过引入专业力量，促进数据资源的有效开发和合理利用，同时确保数据的安全性和合规性。
89. 授权应用运营（Authorized Application Operation）： 可以看作是“授权应用”的扩展，因为它不仅涉及数据的合法授权使用，还涵盖了数据的日常运营、维护与管理工作，包括数据的收集、处理、分析、安全保护及持续更新与优化等各个环节。该运营模式可进一步细分为三种主要模式：政府主导模式、平台化运营模式及公私合作模式。
90. 公共数据授权运营价格机制（Public Data Authorized Operation Pricing Mechanism）： 在公共数据授权运营中，定价机制的核心在于平衡成本、市场需求与监管要求。成本是定价的基石，应用场景决定了数据的实际价值和市场需求，而监管则保障了数据使用的合规性和市场的有序发展。通过综合考虑这三个因素，可以构建起合理的价格机制，推动公共数据的有效流通和价值实现。
91. 公共数据的定价模式（Public Data Pricing Model）： 是指在公共数据资源使用阶段，首先进行精确的成本测算，然后考虑数据资源在不同交易场景下的具体应用情况，最后结合合理的利润空间设定，来确定数据价格的一种综合性机制。这种模式旨在保障数据提供者的合理收益，同时响应市场需求，促进数据市场的持续健康发展。
92. 个人数据（Personal Data）： 是一个广泛且关键的概念，它指的是直接或间接与可识别或已识别的自然人相关联的各种信息。这些信息既涵盖了自然人在其日常生活、工作及社交等活动中产生的各种信息，也包括企业、政府机构等第三方在提供服务或履行职责过程中收集的信息。这些信息包括但不限于姓名、性别、年龄等基本资料，以及健康记录、金融详情、身份认证信息和网络行为数据等更为敏感和私密信息。
93. 行业数据交易与流通的方式（Industry Data Trading and Circulation Methods）： 主要包括建立企业内部的数据共享机制、建立数据交易平台以促进多方交易、构建数据联盟以实现资源共享与合作，以及利用第三方机构提供安全高效的数据交易与中介服务。企业可以根据自身需求和实际情况选择适合的交易与流通方式。此外，数据共享协议和数据互换协议等新兴手段也在促进行业数据的流动与价值实现方面发挥着重要作用。
94. 企业内部数据流通机制（Internal Data Circulation Mechanisms in Enterprises）： 是指企业为了促进内部数据的共享和流通而建立的一系列技术标准、操作规范、流程和数据治理策略。这种机制通过明确数据权属、优化数据流转路径、强化数据安全保护等措施，有效打破部门间的信息壁垒，提高数据利用效率，为企业决策和运营提供全方位的数据支持。
95. 数据联盟（Data Alliances）： 是指由行业内或跨行业的多家企业基于自愿原则组成的组织，旨在共享数据资源、协同制定数据规则和标准，以提高数据利用效率、促进数据流通，进而加速创新应用，在技术创新、市场拓展、风险共担等方面实现互利共赢。这种组织形式有助于打破数据孤岛，促进数据资源的整合与优化，推动行业整体的数字化转型与发展。
96. 依托第三方机构进行数据交易（Relying on Third-party Institutions for Data Trading）： 是指行业内的企业选择将数据交易活动委托给专业的第三方机构进行，如数据服务商、咨询公司、数据交易所、数据平台及技术提供商等。这些机构具备数据处理、分析、交易等方面的专业能力，能够为企业提供全方位的数据交易服务。
97. 行业数据交易与流通的注意事项（Considerations for Industry Data Trading and Circulation）： 关键在于确保数据市场的健康、有序和可持续发展，这主要包括确保数据质量和隐私安全、制定合理的交易规则和标准、建立信任机制，以及不断创新和完善数据交易与流通体系。此外，还需特别关注跨境数据流动的监管问题，确保数据在跨国流动中符合国际规则和各国法律要求。
98. 数据质量和隐私安全（Data Quality and Privacy Security）： 是数据交易与流通中至关重要的两个方面。企业应当高度重视这两个方面的工作，既要不断提升数据质量以确保其准确性、完整性和时效性，又要严格保障隐私安全，防止数据泄露与滥用。这一双重努力不仅有助于充分发挥数据的潜在价值，更是实现企业业务可持续发展的重要保障。
99. 制定合理的交易规则和标准（Formulating Reasonable Trading Rules and Standards）： 这对于规范数据的交易和流通至关重要。这些规则和标准应基于公平、透明和高效的原则，通过广泛征求行业意见、参考国际最佳实践，并结合本国法律法规来制定。它们不仅有助于确保交易的公平性和透明度，提高交易效率，还能有效保护数据提供方、数据需求方及交易平台等各方的合法权益。规则和标准的具体内容应包括但不限于数据的定价机制、交易方式、支付方式、数据质量评估标准、隐私保护措施以及争议解决机制。
100. 建立信任机制（Establishing Trust Mechanisms）： 是数据交易和流通中至关重要的一环。建立数据质量认证体系、实施严格的保证金制度，并结合法律合规性检查、引入第三方仲裁机制等多元化信任保障措施，不仅能够有效增强数据供需双方之间的信任度，还能显著降低交易过程中的潜在风险，从而为数据市场的规范化、透明化及可持续发展奠定坚实基础。
101. 数据交易与流通的持续创新和完善（Continuous Innovation and Improvement in Data Trading and Circulation）： 在数据交易和流通领域，持续的创新和完善是推动行业发展的关键动力。面对大数据分析、人工智能及区块链技术等新兴技术的快速发展，以及市场对数据安全性、交易透明度和实时性需求的日益增长，传统的交易模式和流通方式可能无法满足日益复杂和多样化的数据交易需求。因此，企业需保持高度的市场敏锐度，积极探索新技术应用，如通过区块链技术增强数据交易的透明度与安全性，利用人工智能优化交易匹配效率，并灵活调整业务模式，以精准对接市场新需求，不断提升数据交易与流通的效率与质量。
102. 激发工业数据潜力的方式（Ways to Unleash the Potential of Industrial Data）： 是一个多维度、综合性的过程，它涵盖了强化网络基础设施建设、提升数据要素价值、培育数字化生态体系、加强政策引导与支持以及深化国际合作与交流等多个关键环节。这些措施共同作用，有助于充分挖掘工业数据的潜力，推动产业升级和数字化转型。
103. 数据跨境流动（Cross-border Data Flow）： 是指数据在不同国家和地区之间传输的过程，这对于促进国际贸易、数字经济合作以及全球信息共享具有重要意义。在中国，随着数字经济的蓬勃发展和“一带一路”倡议的推进，数据跨境流动的需求日益增加。然而，基于维护数据主权与保障数据安全的考虑，中国为数据跨境流动划定了明确的红线，并构建了严格的数据出境安全制度，以确保数据跨境流动在合法、安全、可控的框架内进行。
104. 数据出境安全红线（Data Exit Safety Red Line）： 是指中国在加强数据安全保护、严格规范数据跨境流动方面所设定的一系列严格规定和限制。这些规定和限制旨在明确界定数据出境的边界条件，以确保国家数据安全、切实保障公民个人信息权益，同时促进合法、有序的数据跨境流动，从而支持全球数字经济的健康发展。
105. 数据出境安全路径（Safe Data Exit Path）： 是指我国针对规范个人信息和重要数据出境所制定的一系列法律、法规、规章及国家标准。这些措施旨在进一步加强数据出境安全，并明确规定了数据安全出境的具体操作流程和实施细则。这些路径的构建，不仅充分体现了我国对数据安全的重视，而且为数据跨境流动提供了清晰、可遵循的规范。