数据交易师考试网：地方交易所扩容，专业人才供给不足(数据交易师考试内容)

“人工智能算力缺口高达40%，先进大模型因缺数据训练不足”，国家数据局近期释放的这一信号，点出了数字经济发展的核心矛盾——数据要素的高效流通与价值转化难题。而就在不久前，江苏省数据交易所刚举办完数据资产证券化创新业务交流会，会上揭牌的“数据资产价值化创新实验室”，直指数据估值、证券化设计等关键痛点。从国家政策定调到地方实践突破，数据要素的重要性愈发凸显，而连接数据资源与市场价值的数据交易师，正成为万亿级市场急需的核心人才。 数据要素已成为驱动经济增长的新质引擎，国家层面的政策布局持续深化。国家发展改革委、国家数据局印发的《2025年数字经济发展工作要点》明确提出，要加快释放数据要素价值，完善数据产权、全国一体化数据市场等基础制度，组织可信数据空间创新试点。这一政策与国家数据局此前提出的“到2025年培育30万持证数据交易师”的目标形成呼应，从制度设计到人才储备，构建起数据要素市场化的完整链条。政策的密集出台，让数据从“沉睡资源”转变为“可交易资产”有了明确路径，也催生了对专业交易人才的刚性需求。 地方的实践探索更直观地展现了数据要素的价值潜力，也暴露了人才缺口的紧迫性。江苏省作为数字经济先发省份，其数据交易所已迈出关键步伐：联合建邺区打造数据资产价值化创新实验室，聚焦估值、信用评级等核心环节攻关；吸纳贵州数据宝、德勤等战略数商，完善交易服务生态。江苏省数据交易所总经理韦志林在交流会上坦言，正通过建立产权登记平台、完善评估体系等方式破解万亿数据资产市场难题，但实践中仍面临估值难、合规风险高等挑战。类似的困境在全国普遍存在：某物流企业因数据估值模型失误损失1.8亿元，某电商平台因合规疏漏被罚2.3亿元，这些案例印证了专业数据交易人才的稀缺性。 数据交易师的核心价值，正在于破解这些实践难题。与普通数据从业者不同，数据交易师是兼具技术、合规与商业思维的复合型人才，其职能贯穿数据交易全链条：在合规层面，需衔接《数据安全法》与欧盟GDPR，规避跨境交易风险；在估值层面，要设计动态模型，为数据资产证券化提供定价依据；在交易层面，能创新商业模式，助力企业实现数据融资。在江苏推动的数据资产证券化实践中，从企业数据资产池构建到ABS产品设计，再到交易所登记确权，每个环节都离不开不同等级数据交易师的专业支撑。例如平安证券通过解析如皋数据资产ABS案例指出，数据交易专业人才能帮助企业快速把握政策窗口期，顺畅完成入表与证券化流程。 市场需求的爆发直接推高了数据交易师的职业价值。人社部已将其列为“数字经济核心职业”，数据显示当前数据交易领域人才缺口高达88%，薪资呈现明显梯度：初级持证者起薪15-25万元，高级人才年薪超60万元，头部企业更是开出百万年薪。这种供需失衡的现状，让数据交易师证书成为入行的“黄金通行证”。 目前，数据要素×项目办公室举办的数据交易师考试已进入备考关键期。鉴于数据交易师分等级考试的特点，备考需结合自身职业阶段精准发力。初级备考应聚焦数据交易基础理论、合规框架等核心内容，打好行业认知基础；中高级则需深入钻研估值模型设计、证券化产品创新、跨境交易管理等实操技能，结合江苏数据资产证券化、贵州跨境交易等案例深化理解。备考的核心在于紧跟官方培训体系，系统掌握不同等级对应的知识模块，将政策要求与地方实践案例相结合，培养解决实际问题的能力。 当数据要素成为“数字经济的石油”，数据交易师就是掌控“开采、冶炼、流通”全流程的核心力量。在政策与市场的双重驱动下，尽早拿下数据交易师证书，不仅能抢占职业风口，更能成为数据要素市场化改革的参与者和受益者。