未来较大前景的数据产品发展领域有经济、教育、医疗、人文、交通、商业、地理、通讯、气候、物流、能源以及生活服务这12个大类，覆盖了国民经济的方方面面以及各个参与主体。比如医疗数据，有临床医学病例的治疗数据、用药数据、医疗检测验血数据、b超、ct、mr治疗的恢复数据、用药的临床一期二期数据等。就如国外的GSK公司，在中国找相关性病例的全套数据，最高出价可以到16万。医疗数据目前还没有完全充分开放，它的价值是非常高的。还比如人文领域中，景点、艺术收藏品、数字藏品、音乐、旅游、VR、AR、游戏、专利、设计、摄影、交通、能源、物流等，也都有很大的价值。
数据交易市场中，数据商在智能制造、节能降碳、绿色资源建造、新能源、智慧城市等方面，都能沉淀大量行业本身属性的特色数据。第三方专业服务机构在数据集成、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等方面，可以集成各子公司以及合作伙伴的数据资源，进行数据经济托管式的运营，甚至一些数据加工以及深度挖掘。
数据交易目前还处于非常前期的阶段，存在很多挑战。
1.数据进场交易的意愿不足
研究发现，目前多以场外直接交易为主，通过平台交易尚未形成规模，数据进场意愿不足。
2.权属不清，交易成本上升
合规交易的基础是清晰的产权归属，但数据所有权拥有者是产生数据的个人还是记录数据的企业，业界、学界和司法界莫衷一是，而以所有权为基础的使用权、处置权等更难以界定。
3.未能形成统一的定价标准
国内还没有任何机构和组织制定跨区域、跨行业的大数据易标准，各大数据交易平台的交易规则存在差异。
4.核心技术创新不足支撑不够
研究发现，在数据安全保障、权属界定、价值挖掘、创新应用等核心领域，应用AI、区块链、隐私计算等技术创新依然不足，核心技术支撑不够，无法满足多样化的现实需求，导致“脱媒”交易现象严重。
5.缺乏有效治理，阻碍数据流通
研究发现，目前政府和互联网平台汇聚大量高价值数据，但伴随“大量”而来的是“混乱”“无序”，尤其是政府数据普遍缺乏有效治理，不能提供持续、多源的、标准化的数据资源，阻碍数据流通。
6.部分交易机构活跃度并不高
研究发现，设立数据交易平台较多，但设有官方网站、公开运营的不多，活跃度不高。
7.数据拥有主体众多，数据资源整合难
研究发现，由于各领域数据门类繁杂，来源广泛，数据拥有主体众多，部分数据拥有者缺乏流通变现意识，参与者数据分享意愿不强，导致数据资源难以有效整合，制约数据交易发展。而且，数据资源整合过程中还面临操作难、协商难等问题，无法充分整合汇聚，数据交易缺少必要的基础材料。
8.数据要素交易市场同质化明显
因数据要素流通依托互联网，不受地域限制，且数据可复制，大量交易以场外点对点方式进行，数据要素交易市场同质化明显，数据要素交易市场难以建立有效的竞争壁垒。
9.监管政策缺少对交易机构的约束
国内尚无国家顶层大数据交易立法，对数据交易机构的法律定位，经营范围、职责权限等没有统一认定，机构审批流程缺少权威规定。不同数据交易平台制定交易规则出发点不同、顺粒度不同，难以对数据交易各环节各主体进行有效约束。
10.跨学科数据人才缺乏，阻碍市场发展
要最大限度发挥数据的经济价值，需要更多专业的跨学科数据人才，精通数据挖掘、分析等。伴随行业数字化推进，需要更广泛的数字化人才引入，人才缺口依然在持续增大。未来，需要建设更多产学研三位一体的数据专业人才培养基地，更好满足数据专业人才市场需求。
