在技术驱动创新的大数据时代,互联网经营者需要依赖用户数量的增长来获取竞争优势,而在互联网时代下用户数量增长的关键在于对消费者用户的信息及行为痕迹进行采集分析的数据。上述数据可以作为互联网企业的重要商业资本,可以为其带来经营优势从而获得经济收益。因此互联网企业之间在数据获取与利用中运用不正当手段开展竞争的现象频发,著名的数据不正当竞争案件有新浪微博诉脉脉非法抓取案、大众点评与百度数据之争案等。若经营者运用不正当手段获取与利用数据,便会对其他经营者和用户对上述数据的合法权益造成损害,同时侵害公平的市场竞争环境,构成不正当竞争。数据不正当竞争行为是指经营者在数据获取、运营、交易过程中,违反商业道德与诚实信用原则,损害其他经营者数据利益与用户信息权益,破坏行业内竞争秩序的行为。其具有技术性、复杂性、损害经营者数据利益、损害用户信息权益、损害公共权益等特征,且主要分为不当使用网络爬虫技术获取数据、不当使用搜索引擎技术获取数据、打破第三方开放平台合作模式（Open API）获取数据三大类型。根据概念、特征与行为类型归纳出规制该行为的理论基础:搭便车理论和注意力经济理论。同时论述了规制数据不正当竞争行为的立法和实践现状,为下文的问题提出与对策研究做铺垫。通过阅读大量文献资料与相关法律规定,并结合典型案例,理论结合实际,对互联网企业间数据不正当竞争典型案例进行探究,思考与总结规制数据不正当行为在理论和实践层面上所存在的问题:认定数据不正当竞争行为的法律规范存在缺陷、经营者数据利益保护方面存在缺陷、数据不正当竞争行为的监管体系存在缺陷。最后,结合国内实际情况以及域外规制亮点研究,有针对性地提出如下完善建议:为实现数据创新与权利保护的利益平衡,更好地保护互联网企业、个人用户的正当权益以及公共利益,需要对数据竞争进行良性引导,通过完善数据不正当竞争行为认定的相关立法、完善对经营者数据利益的保护和完善数据不正当竞争行为的监管措施等方面维护互联网市场经济的有效竞争。