纯干货丨优秀数据经纪人指南

前段时间，我们研究得出，数据交易为时过早，数据加工过于分散，做行业数据运营商是数据服务企业的出路。这段时间我们研究又得出，离开业务的数据毫无价值。因此如果一个数据经纪人没有很深的行业知识和数据价值的理解能力，注定不会成为一个优秀的数据经纪人。今天我们就来来交流一下：“你如何成为优秀的数据经纪人”，如何将数据负债变成数据资产。

做过数据交易的人都知道，数据的价值在于流动，在于支持到企业整个的业务生命周期，不管是第一方数据，还是第二方数据，还是第三方数据，数据存下来，就要再利用到业务中，否则数据就是负债，笔者亲历一些数据交易业务员，一年销售数据30万，不能养活自己。光卖数据但是对于数据产业的结果不能控制，或者出售后不闻不问。而采购数据的朋友也无法对数据进行价值进行客观的描述。这就导致供需双方对于数据交易产业没有很好的正面推动。

▊优秀的数据经纪人是桥梁，笔者认为成为一个优秀的数据经纪人需要：

　　 一、要有非常深厚的行业知识背景

最好知道这个行业的销售流程和业务特点，客户特点，了解数据在这里行业里面的价值到底体系在哪里。

　　 二、要能讲清楚数据在整个业务过程中起到的作用

如下图，数据应该支持到企业整个的业务什么周期，而这个生命周期需要什么数据，你了解吗?了解这些为你成为优秀的数据经纪人奠定业务基础。最好知道这个行业的销售流程和业务特点，客户特点，我们以文娱行业为例：从项目投资到传播效果分析到最后的票房、收视、点击量。每个环节需要了解数据能够帮助到项目的应用部门解决什么问题。

所以建议数据经纪人都梳理下你们行业的大数据应用场景和应用人员以及给他们带来的价值，这样沟通起来就比较专业。

　　 三、要知道数据的对外输出方式和合作方式

数据搜集聚合，然后在释放出行业价值是一种分布式的问题解决和生产模式，是一种变革众多行业的商业模式或组织方式。贯穿在数据采集、开发、测试、服务的各个环节。数据如何输出，是API还是SAAS还是一次性买断需要双方要建立有利于双方节省成本的合作方式。

　　 四、要了解不同的数据类型对于企业的价值体现在哪里

Wifi数据、Cookie数据、日志数据、CRM数据、ERP数据、办公软件数据、运营商数据、政府数据、用户评论数据、财务数据各有各的价值，但是面对企业业务最缺的是什么数据，哪里有，作为数据经纪人要很清楚。

　 五、对于大数据隐私的认知

根据现有法规，三类数据不能进行交易——第一是危害国家安全、涉及国家秘密的;第二是侵犯商业秘密和个人隐私的;第三是未获合法授权或者授权失效的。

因为数据涉及面很广，不同的数据，不同的行业，不同的场景数据保护都应该有不同的隐私描述。目前我们急切需要的隐私包括保护国家安全、个人隐私及法人商业秘密。很多企业在除用户默认许可或明确许可以及法律另有规定外，自律不对个人可识别信息进行出租、出售，或向第三方提供。但加强数据安全保护制度管理，也是技术活，技术推动的建立数据分级分层机制控制，加强数据脱敏、加密、存储、传输等环节的技术研究。

脱敏技术，MD5加密，有些数据只能部署数据模型，有些数据只能输出结果，有些数据的交易需要签订应用场景和免责条款等。严格遵守《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》以及《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指导》以及《网络安全法》。

　　 六、职业操守

不存储任何参与方的数据产品、不传输任何个人的隐私数据(PII信息)、不允许使用方非授权数据留存。数据流通效率、流通安全和个人隐私将得到有效保障。

遵循“开放、规范、安全、可控”的原则，秉承规范数据交易行为、维护数据交易市场秩序、保护数据交易各方合法权益的服务宗旨。

未来每个企业都需要一个数据合作部门，也需要一个数据经纪人，愿此文对从事这个行业的人有所帮助!

　　 作者简介

张涵诚，资深大数据专家，管理专家。曾在国内外知名公司用友、SAGE、亚信科技、创新工场脉搏网,百分点科技任高级售前顾问，销售总监、咨询总监、营销副总裁等职务。现中关村大数据交易产业联盟副秘书长，中国通信协会顾问专家，北大电子商务总裁班特聘讲师、大数据课题组主任，中国计算机学会会员，秦仁居餐饮公司创始人，从事参与多家大数据企业的初建工作，并发表过多篇大数据有影响力的文章，为多家知名企业和创业公司做大数据营销、个性化推荐系统，用户体验、用户评价管理、社交企业、微博营销、CRM系统建设、创业咨询服务。培训咨询过的客户涵盖北大总裁班、广东移动、广东电信、东方航空、中国农业银行、中电海康、贵阳市政府、沈阳市政府、阿里巴巴、创新工场、江苏移动、四川电信、四川移动、洛阳移动、中国人寿、中国工商银行、中国银行、深圳航空、贵阳数博会。同时是数据观、CDA分析师论坛、36大数据、数据猿、IT168、CSDN、大数据周刊等机构媒体专业撰稿人和评论顾问;慧科教育大数据特约讲师，萝卜科技大数据特约讲师; 南开KAB特约讲师，Hadoop中国峰会专家，DTCC中国数据库大会专家。

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责任编辑：汤德正