在数字经济加快发展的背景下，数据正从企业“沉睡资源”加速转化为可交易、可增值的资产。
然而在交易一线，“产品有了、需求明确了，却卡在价格”仍是普遍痛点：定价缺少统一方法，企业往往只能依赖经验估算，既难以向管理层和财务部门说明依据，也容易造成买卖双方在议价环节反复拉锯，影响交易效率与信任基础。
问题：数据服务需求旺盛，但定价“无尺可量”制约交易 在贵阳大数据交易所供需对接专区，数据供需双方通过撮合对接实现线下磋商、线上交易的组合模式，交易流程较为顺畅。
但对于首次尝试数据交易的企业而言，真正的难点常出现在临门一脚——价格怎么谈。
以广东深圳白鹿云数据科技有限公司为例，该企业设备运行产生海量日志数据，筛选分析有助于优化设备、预警故障，但自建处理能力成本高、效率低；想通过购买数据分析服务提升能力，却面临市场信息分散、产品能力难评估、交易定价难形成共识等现实问题。
原因：数据产品非标准化特征明显，定价要同时回答“成本与价值” 数据产品与传统商品不同，具有强烈的场景性、可复制性和质量差异：同样是“数据分析服务”，受数据质量、开发投入、合规成本、应用场景复杂度、服务方式（按次、按周期或按量计费）等因素影响，价格区间可能差异显著。
加之行业尚在发展阶段，公开可对标的成交案例不足，导致“可比性”弱；企业在内部决策中也难以形成统一的评估口径，最终容易出现“卖方怕低估、买方怕高价”的博弈局面。
影响：定价机制不清将抬高交易成本，放大合规与信任风险 定价不透明不仅导致议价周期拉长，还会带来连锁效应：一是企业在合同设计、付款方式和服务验收指标上难以落地，影响长期合作稳定性；二是若缺少被普遍认可的定价参考，可能诱发“同类产品不同价”的争议，削弱市场信心；三是数据交易对合规要求更高，涉及登记、评估、使用边界等事项，若定价环节缺乏规范支撑，容易造成交易环节“重撮合、轻评估”，不利于全国一体化数据市场建设。
对策：用工具化方法补齐“报价—估价—议价”链条，推动交易走向可量化 围绕数据要素市场建设需要，贵阳大数据交易所逐步形成合规登记、评估定价、需求撮合、支付结算等全流程服务体系，并在国家发展改革委价格监测中心指导下推出数据产品交易价格计算器。
该工具通过行业类别、应用场景、数据质量、开发成本等参数形成价格区间参考，使定价从经验判断转向相对可量化的计算依据，既为卖方报价提供支撑，也为买方内部测算与风险控制提供参考，从而缓解交易中的信息不对称，提高成交效率。
在上述机制支持下，白鹿云数据科技有限公司在平台发布数据服务采购需求后较快匹配到相关产品，并通过交易所撮合进一步明确试用方案、服务边界与验收预期。
2025年，该公司完成合同签约，首单交易金额103.9万元，并按数据量采用周度付款方式，实现了数据服务从“想买但不敢买”到“可签、可付、可持续”的转变。
企业负责人表示，长期合作将提升日志处理效率与服务能力，并为未来自建模型、转向更高层次的数据能力建设奠定基础。
前景：规范定价有望成为激活数据要素价值的“通用语言” 从更长周期看，数据要素市场要实现高质量发展，关键在于形成可复制、可推广的规则体系和基础设施。
一方面，价格形成机制越透明，数据越容易实现跨区域、跨行业的顺畅流通；另一方面，定价工具的普及将推动数据产品进一步标准化、服务化，促进供给侧在质量提升、合规管理、产品迭代上形成良性竞争。
随着更多企业在交易中由“买方”逐步成长为“卖方”，数据资产化、产品化、服务化路径将更加清晰，数据价值释放也将从单点试水走向规模化应用。
数据产品价格计算器的成功应用，不仅为企业数据交易提供了科学工具，更为全国数据要素市场建设提供了有益借鉴。
随着更多类似创新举措的推出和完善，数据这一新型生产要素必将在推动经济高质量发展中发挥更大作用，为建设数字中国注入强劲动力。