數據市場通過共享數據能有效提高數據的使用率與可操作性。多數情況下，市場自發形成的數據標準有利于共享數據，促進數據的再使用。但數據收集者更多關注數據的可移植性，而非數據的可操作性。一些數據收集者甚至會阻止對社會有益的數據標準推廣。因此，數據市場監管十分有必要。
數據市場監管的必要性
就共享的數據標準而言，數據市場的主體存在不同的動機以及不同的影響能力。數據標準創建者的私人利益值得關注。有時，新數據標準可能成為強加給其競爭對手的沉沒成本或權利負擔。
此外，數據標準化導致新用戶因采用該標準產生協調問題。例如，新用戶因缺乏對有關數據潛在用途的了解，會形成數據收集的新障礙，且限制協調的激勵措施。市場內部治理失靈可能阻止有益的數據標準化探索。特別在沒有仲裁員的情況下，數據標準可能會支離破碎，甚至使得很多標準拼湊而成，從而降低數據使用率。因此，面對標準壁壘內部治理的潛在不足，需要重新思考數據監管問題。
數據市場監管的限度
監管機構需要研究數據市場的動態與特征，判斷數據標準收益是否超過其成本。例如，監管機構需要考慮數據標準制定、實施與監督；鎖定低效率標準以及使用該數據標準對隱私與安全產生的負面影響。同時，監督跨行業數據集成，分析市場中潛在的數據協同作用。具體而言，監管機構還應分析其他替代方案，以確保數據標準確實是提高數據操作性和使用率的最有效工具。如在“元數據”不確定性的情況下，監管機構應評估是否存在有效的數據轉換。算法將數據集的數據屬性與其他數據集的數據屬性相關聯，可以部分解決數據集成問題，同時減少對市場參與者選擇的干預。因此，監管機構在制定數據標準時，應評估、設置替代方案。為履行這些職責，監管機構必須具備適格的技術專長，有能力理解其決定對數據市場參與者的影響，評估行業數據標準是否利于經濟社會發展，以及評估市場是否可以在沒有外部干預下制定更及時有效的標準。
數據標準創建達成共識后，監管機構應主要考慮如何促進該標準的實施。例如，不同數據行業的監管模式可能會有所不同。有時，通過間接監管也可能促使市場主體采用新數據標準。例如，在監管機構呼吁加強大型數據公司監管后，數據巨頭發起數據分享項目。2018年6月，微軟、谷歌、臉書和推特共同發起的數據傳輸項目，為數據可移植性設定了共同標準。就監管機構實施數據標準而言，通常需要考量共享數據大量丟失的問題，以及數據的度量、標識與語義標準（例如與度量單位、產品代碼和術語有關的標準）等。
監管機構有時也需要創建數據標準。例如，政府內部收集與儲存的數據（如人口或法律數據），或者與其他國家合作向其提供一些類型的數據時，可能會創建政府的數據標準。這些數據標準，一方面有利于監管機構內部數據共享，同時對于市場主體參與共享政府開放數據也非常必要，它有利于進一步開發數據經濟潛力。當然，該標準的創建可能會引起監管機構作為潛在的標準促進者的考慮。此外，政府開放數據可能會與眾多行業共享，該標準可能會間接影響市場主體采用的標準。當然，監管部門也不能回避該角色。
當前，數字產業高速發展，需要大量數據的技術環境及必須組合不同來源數據的智能技術興起，進一步加劇了對共享數據的現實需求。社會要從數字經濟中受益，必須承認并解決這些問題。因此，監管部門可就數據標準提出推薦方案，并允許采取適當方法來推動數據標準實施。當然，考慮到改變市場主體選擇所涉及的成本和風險，政府的監管干預應采取謹慎的態度。
（作者系華東政法大學法律學院博士研究生）