隨著大數據技術的成熟和發展，大數據在商業上的應用越來越廣泛，有關大數據的交互、整合、交換、交易的例子也日益增多。本文就進行大數據交易的一些問題，以及建立大數據交易所的必要性，做一些探討和研究。我們認為，建立大數據交易所是勢在必行的市場需求。

通常哪些公司和機構擁有大數據？

大型實體商業公司或電子商務公司，如大型連鎖商店Walmart，Sears等，或Amazon，阿里巴巴。這類公司大都擁有大量的客戶數量、長期的客戶購賣記錄、客戶的支付歷史等。這類公司最感興趣的是客戶購物的消費偏好和消費習慣。目前這類公司的大數據應用包括推薦關聯產品和推出其它新的產品、新的服務上。

大型服務公司，如銀行、電信服務等公司。這類公司也擁有客戶的某個方面歷史消費記錄，比如銀行可能擁有客戶的金融賬戶收入支出信息，電信公司擁有客戶的電話或網絡使用歷史。這類公司通常對本行業內推出新的產品和服務，以及尋找潛在客戶，降低業務風險較感興趣，比如熱門的推薦系統等。

大型制造企業，如福特汽車公司等。這類公司因為其大量的客戶基礎，往往可以在推出新產品服務上使用大數據技術和應用。

大型網絡服務公司，如Google，百度，Yahoo 等。這類公司由于在其服務行業的壟斷性，積累有海量的用戶在網絡虛擬世界的行為信息。這類公司通過歸納和機器學習等，可以挖掘出非常多有價值的應用產品和服務。目前使用大數據最好的公司是Google。Google廣告系統AdSense就是利用大數據技術來實現的。另外，Google公司還可以利用大數據做出一些預測，如流感的爆發，政治性事件的預測等。Google公司還進一步推出如自動駕駛等大數據應用，及Google眼鏡等結合大數據收集與應用于一身的產品應用。

大型社交網站，如Facebook，Twitter，及其它社交網站如linkedIn和其它活躍論壇等。 全世界用戶每天都在社交網站上產生大量的內容。僅Facebook每天需要處理的社交信息就達到了500TB之多。 目前這些數據正在被大量的個人開發者和技術公司使用，用來做各種商業服務推薦或新的產品。

政府部門和科研機構的公開數據，如有關天氣、交通狀態、道路、地質、環境 以及科學研究的進展等部分。美國聯邦政府特別提出，將聯邦政府各部門的數據開放給公眾，這些數據的應用包括自動駕駛、智能交通監測系統等。

除了上述商業機構的大數據之外，國家機構還擁有大量有關國家安全的敏感信息。本文只討論商業應用，故不討論這部分大數據的應用和交互。

對外部大數據的整合和交互將成趨勢

一位曾在Teradata公司工作的數據專家說過，很多商業公司大約只存儲15%的有關他們業務的數據，其余85%數據都存儲在其它外部公司或網站上。大數據時代的技術，使得企業內部的大數據和外部數據的整合、交互變得更加重要。

目前一些商業機構對大數據的應用，不止局限于對自身擁有的大數據進行分析，還需要用到其它方面的大數據。

例子1：某些金融企業如銀行希望和利用獲得其用戶的社交信息，以便和該金融企業擁有的客戶信息整合起來，推出更多的新產品和更好的客戶體驗。

例子2：一位醫療保險公司的客戶要去某國外城市旅行，在微博上發表了這一信息，醫療保險公司因為事先得到客戶的許可，可以從社交媒體上獲得這一信息，根據這位客戶的個人特殊身體情況，醫療保險公司馬上給該客戶發去避免某些當地食物的短信。

例子3：一家經營連鎖旅館的企業，除了自己網站、各地客房入住等情況外，希望能夠獲得其它旅游方面的大數據，例如景區旅游人數、租車公司的客戶數量、租的汽車的檔次等變化等，這些對旅館的房價定價，經營預期等有著很強的輔助作用。

例子4：一家初創公司，利用城市交通情況的公開信息（政府信息），結合其用戶群上傳的即時的城市交通狀況（互聯終端產生的用戶自創信息或社交信息），對交通路線、預測到達時間等進行預測，從而為城市里的駕車人群車流進行更好的服務。

商業公司對外部大數據的整合和交互是未來的大趨勢，國外有很多公司已經開始著手這方面的技術和服務，如Alteryx、QlikView、Tableau、Factual等。

對于政府或科研部門公開的大數據信息，商業公司業可以進行整合和分析，比如人口調查、GDP統計、房產信息（美國是公開的）交通情況等。眾多大數據技術公司也已經在這方面發力，如Factual、InfoChimps、Socrata等公司。

據Gartner預測，到2017年，約三分之二的大數據整合項目，將是企業防火墻之外（外部數據）的整合。