随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多。本文就进行大数据交易的一些问题，以及建立大数据交易所的必要性，做一些探讨和研究。我们认为，建立大数据交易所是势在必行的市场需求。
通常哪些公司和机构拥有大数据？
大型实体商业公司或电子商务公司，如大型连锁商店Walmart，Sears等，或Amazon，阿里巴巴。这类公司大都拥有大量的客户数量、长期的客户购卖记录、客户的支付历史等。这类公司最感兴趣的是客户购物的消费偏好和消费习惯。目前这类公司的大数据应用包括推荐关联产品和推出其它新的产品、新的服务上。
大型服务公司，如银行、电信服务等公司。这类公司也拥有客户的某个方面历史消费记录，比如银行可能拥有客户的金融账户收入支出信息，电信公司拥有客户的电话或网络使用历史。这类公司通常对本行业内推出新的产品和服务，以及寻找潜在客户，降低业务风险较感兴趣，比如热门的推荐系统等。
大型制造企业，如福特汽车公司等。这类公司因为其大量的客户基础，往往可以在推出新产品服务上使用大数据技术和应用。
大型网络服务公司，如Google，百度，Yahoo 等。这类公司由于在其服务行业的垄断性，积累有海量的用户在网络虚拟世界的行为信息。这类公司通过归纳和机器学习等，可以挖掘出非常多有价值的应用产品和服务。目前使用大数据最好的公司是Google。Google广告系统AdSense就是利用大数据技术来实现的。另外，Google公司还可以利用大数据做出一些预测，如流感的爆发，政治性事件的预测等。Google公司还进一步推出如自动驾驶等大数据应用，及Google眼镜等结合大数据收集与应用于一身的产品应用。
大型社交网站，如Facebook，Twitter，及其它社交网站如LinkedIn和其它活跃论坛等。 全世界用户每天都在社交网站上产生大量的内容。仅Facebook每天需要处理的社交信息就达到了500TB之多。 目前这些数据正在被大量的个人开发者和技术公司使用，用来做各种商业服务推荐或新的产品。
政府部门和科研机构的公开数据，如有关天气、交通状态、道路、地质、环境 以及科学研究的进展等部分。美国联邦政府特别提出，将联邦政府各部门的数据开放给公众，这些数据的应用包括自动驾驶、智能交通监测系统等。
除了上述商业机构的大数据之外，国家机构还拥有大量有关国家安全的敏感信息。本文只讨论商业应用，故不讨论这部分大数据的应用和交互。
对外部大数据的整合和交互将成趋势
一位曾在Teradata公司工作的数据专家说过，很多商业公司大约只存储15%的有关他们业务的数据，其余85%数据都存储在其它外部公司或网站上。大数据时代的技术，使得企业内部的大数据和外部数据的整合、交互变得更加重要。
目前一些商业机构对大数据的应用，不止局限于对自身拥有的大数据进行分析，还需要用到其它方面的大数据。
例子1：某些金融企业如银行希望和利用获得其用户的社交信息，以便和该金融企业拥有的客户信息整合起来，推出更多的新产品和更好的客户体验。
例子2：一位医疗保险公司的客户要去某国外城市旅行，在微博上发表了这一信息，医疗保险公司因为事先得到客户的许可，可以从社交媒体上获得这一信息，根据这位客户的个人特殊身体情况，医疗保险公司马上给该客户发去避免某些当地食物的短信。
例子3：一家经营连锁旅馆的企业，除了自己网站、各地客房入住等情况外，希望能够获得其它旅游方面的大数据，例如景区旅游人数、租车公司的客户数量、租的汽车的档次等变化等，这些对旅馆的房价定价，经营预期等有着很强的辅助作用。
例子4：一家初创公司，利用城市交通情况的公开信息（政府信息），结合其用户群上传的即时的城市交通状况（互联终端产生的用户自创信息或社交信息），对交通路线、预测到达时间等进行预测，从而为城市里的驾车人群车流进行更好的服务。
商业公司对外部大数据的整合和交互是未来的大趋势，国外有很多公司已经开始着手这方面的技术和服务，如Alteryx、QlikView、Tableau、Factual等。
对于政府或科研部门公开的大数据信息，商业公司业可以进行整合和分析，比如人口调查、GDP统计、房产信息（美国是公开的）交通情况等。众多大数据技术公司也已经在这方面发力，如Factual、InfoChimps、Socrata等公司。
据Gartner预测，到2017年，约三分之二的大数据整合项目，将是企业防火墙之外（外部数据）的整合。
