伴隨著
電子商務和大數據、
人工智能的發展，數據作為商品逐漸被人們接受。與有形的實物商品相比，數據作為商品進行交易的歷史并不長，且具有許多不一樣的特征。從交易視角看，數據交易是“棘手交易”，原因有以下三方面：
1.數據產品本身的特殊性
相較其他要素產品，數據產品具有內生性、非競爭性、計算性、外部性等特點。
第一，對絕大多數企業或機構而言，數據是支持日常生產經營和管理活動的信息系統運行的結果，是伴隨著日常生產經營活動的內生性的“副產品”。只有少數企業是出于對外提供數據產品服務這一目的，去獲取數據資源。數據的產生不需要特殊激勵，但是對許多企業和機構而言，要使他們成為數據產品的供給方參與市場流通，需要特殊激勵。
第二，數據的物理存在本質是0和1的字符串，其復制和傳輸的成本較低，使數據產品本身具有非競爭性。非競爭性是指一方的數據使用不會降低另一方數據使用者的效用，也就是“我有，你也可以有”，不會造成“我有，你就沒有”的情況。數據的非競爭性對市場交易的積極影響在于，為數據產品提供了無限的生產可能性，而不利影響在于如何監管數據產品的交易行為，防止數據產品“原封不動”地在市場上被轉售，防止數據產品被濫用。
第三，數據產品通常被計算機直接使用，如用于訓練機器學習模型等，這個可計算性的特性意味著，某個數據產品在尚未被計算機執行之前，其使用價值未知。因此，數據產品是典型的復雜體驗性產品，數據交易合約的達成過程復雜，數據產品交易成本較高，傳統合約理論中的逆向選擇、道德風險及不確定問題使數據交易成為典型的“檸檬市場”（信息不對稱市場），且更加容易出現“去平臺化”的現象。
第四，大多數數據產品均含有數據主體的行為或屬性，即“我的數據可以反映你的一些特征”。這就帶來了數據產品在處理和被使用時會涉及隱私保護、商業秘密、安全機密等，從而會給他人帶來成本、損失等負外部性。數據產品的負外部性使得數據在流通與交易過程中，需要確保數據來源的合法合規性及數據流通使用的安全性，這是數據交易中必須要守住的安全底線。
2.數據產品的生產和使用均具有高固定成本
各行各業的企業均可參與數據要素市場。不過，無論是供方企業還是需方企業，均須進行數據管理和基礎設施投入，尤其是對供方機構而言，提供高質量的數據產品意味著在前期進行較大的固定資產投入。
絕大多數企業的數據是信息系統的“副產品”，信息系統積累的數據被稱為原始數據。原始數據無法直接進入流通市場，需要經歷資源化和產品化兩個過程。企業數據資源化是指來自不同產生源的數據集，在物理上按照一定的邏輯歸集后達到“一定規模”，且具有可重用、可應用、可獲取的數據集合。企業數據資源化，需要在企業數據戰略的指導下，構建起數據能力體系和企業數據治理體系，從而在企業內部形成與數據驅動型業務模式相適配的人才、技術、組織安排和系統等。同時，數據的使用是場景導向的，數據資源持有企業通過自己組織或授權給外部機構，以數據使用方需求為導向進行數據產品的研發，形成可服務于內外部用戶的數據產品。
數據產品一般表現為作為產品的數據集，或者是從數據集中衍生出來的信息服務，其組成包括數據內容和服務終端，有時還包括含有某種數據算法模型。數據產品的研發除了調研內外部客戶的需求外，還需要和第一個測試客戶緊密合作，共同研發滿足需求的數據產品，并基于數據資源按照可重復使用的要求，進行必要的技術環境的配置或部署。一旦形成產品，企業需要就數據產品的應用場景進行戰略上的選擇。因此，對數據供方而言，數據資源化和產品化是數據對外交易的必要投入，不僅需要額外的技術和人員的投入，也需要在戰略上將其作為一項新型的業務產品加以管理和選擇。對數據需方而言，采納外部數據產品同樣需要一定的數據管理基礎設施（如數據中臺等），需要就如何使用和管理自有和外購的數據進行戰略安排，以及具有足夠的數據分析和使用能力。
3. 數據產品交易過程的復雜性
數據產品交易過程的復雜性主要體現在三方面：
一是合規復雜性。“數據二十條”明確提出了完善數據全流程合規與監管規則體系的要求。數據要素流通的全流程包括原始數據的產生與收集、數據資源化和組織成數據產品、數據產品登記和掛牌上市、數據產品試用與交易、數據產品交付與服務、數據產品的使用等關鍵環節。數據流通既要滿足全流程安全與隱私保護的制度要求，也要滿足市場流通全流程業務效率的要求。
二是參與者采納決策的復雜性。供需方參與數據交易市場，意味著進入一個新的領域或使用新的資源。對供方企業而言，不僅需要有戰略部署和投入，更需要在投入之前了解數據資源及其市場前景，需要在經濟價值、技術部署和潛在風險之間進行權衡。
三是交易合約的復雜性。數據交易合約的復雜性緣自逆向選擇、道德風險和交易不確定性。數據產品的特殊性在于其計算性、數據產品的質量及使用價值，對使用方而言很難在短時間內了解清楚，更何況數據的價值與使用數據的水平和能力有關。學術界對解決逆向選擇和道德風險問題提供了一些可行的方法，如免費試用、期權合約、按績效支付等。相較而言，數據交易中的不確定性問題使得數據交易幾乎是個不可立約的交易，即是一個有價格但質量無法保證的合約，而數據供給方一般不愿為不可立約的內容進行投入。現實中的數據交易通常需要復雜的談判。
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