可信数据空间是什么?终于有人把可信数据空间解决方案讲清楚了!

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2025年4月29日,国家数据局局长刘烈宏在第八届数字中国建设峰会上表示:可信数据空间是数据共享共治、价值协作的产业生态,是推进全国一体化数据市场建设的关键抓手。

一、可信数据空间

1、含义与技术体系建构

可信数据空间是基于共识规则,联接多方主体,实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施,是数据要素价值共创的应用生态,是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。

可信数据空间能力视图

为了实现可信数据空间从主体接入、供需对接、数据使用到用后溯源等全流程的可信可控,可信数据空间集成身份管理、资源互通、存证溯源等多类关键技术,确保各类协议规范得以切实有效执行。

可信数据空间技术体系

2、政策背景

  • 基础制度:2022年12月发布的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据二十条”)明确厘定数据确权、流通、交易等重大基础性问题,首次提出“数据三权分置”模式,为可信数据空间确立产权基础。
  • 基础设施:2024年11月印发的《可信数据空间发展行动计划(2024–2028年)》提出,到2028年建设100个以上可信数据空间,涵盖城市、行业、企业、跨境、个人五类场景,标志着国家级可信数据基础设施体系正式启动。
  • 试点计划:2025年4月发布的《国家数据局综合司关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知》进一步明确支持龙头企业参与可信数据空间建设运营,鼓励围绕新材料、科技、能源、物流、医疗等重点行业培育特定行业可信数据空间并计划单列市专属试点名额,推动形成可复制可推广的试点经验。
国家数据局网站

由此,从制度设计走向全国行动计划,可信数据空间进入战略落地阶段。

3、推动数据互通、安全与创新的关键

首先,可信数据空间的建设可以帮助打破“数据孤岛”,实现不同数据系统之间的互联互通,通过建设统一的可信数据空间,可以对数据进行标准化和规范化管理,推动数据开放共享,提升数据的价值和利用效率。

其次,可信数据空间还能够加强数据安全和隐私保护,通过引入先进的加密技术、访问控制和审计机制,可信数据空间可以确保数据在传输、存储和使用过程中保持安全,防止数据泄露和滥用。

此外,可信数据空间的建立还能促进数据驱动的创新应用,借助丰富的数据资源和强大的计算能力,可信数据空间为人工智能、大数据分析、区块链等新兴技术的应用提供了坚实基础,帮助各行业实现数字化转型和智能升级。

可信数据空间的作用

(可信数据空间的作用)


二、数据孤岛难题与数据流通挑战

1、数据孤岛难题

随着数字化转型不断加快,数据已经成为推动社会发展的重要资源,可信数据空间越来越重要。但在实际应用中,可信数据空间的建设仍面临许多挑战,例如数据类型增多、数据量激增,传统数据流通方式效率低、成本高,导致“数据孤岛”问题越来越突出。

要解决这个问题,关键是优化数据流通架构

通过使用标准化的数据处理工具,来降低系统之间对接的难度和成本,推动跨系统、跨组织的数据共享;通过推动数据标准统一和安全分享,有效打破数据壁垒,让数据真正“流动起来”。

以“安全合规、高效流通、权责清晰、协同共治” 为核心目标,从技术架构、治理机制、运营模式等多维度进行设计。

2、数据流通关键:“可控可见”而不是“不可见”

在当前的技术发展中,将隐私计算作为重要的数据流通解决方案。数据隐私计算(Privacy-Preserving Computation,简称PPC)是一种在 不泄露原始数据本身 的前提下,实现数据价值提取和计算的技术体系,其核心目标是解决数据流通中的 隐私安全、合规风险 与 数据利用需求 之间的矛盾,让数据 “可用不可见”。

然而,这种理念忽视了实际问题的复杂性。

  • 效率悖论:在多个合作方一起进行隐私计算时,由于数据字段定义不一致、数据权重分配规则不明确,常常出现“技术上可行,业务上难以落地”的情况。
  • 合规漏洞:如果过度依赖封闭的技术架构,可能会导致数据流转过程缺乏可追溯性,不符合监管对数据使用透明度的要求。

从根本上看,数据流通的核心不是追求完全“不可见”,而是要在最小授权范围内实现可控共享。通过精细化的权限设置、数据颗粒度控制以及清晰的数据血缘记录,可以做到“能公开的公开、必须控制的严格控制”。

两类主流数据交付模式对比

(两类主流数据交付模式对比)


三、数据流通“ETL+BI”双轮驱动模型

首先,抓住“可控连接”。在数据集成部分(ETL/数据管道),重点解决数据如何在保证安全的情况下进行流转;这意味着需要确保数据从企业内部到外部的过程中,能够顺利进行抽取、清理,并进行精确的访问控制,从而确保数据的安全性和合规性。

同时,抓牢“价值释放”。在上层应用部分(BI/数据分析工具),则是通过数据可视化、深度分析及建模,帮助用户理解数据背后的深层价值,并将其有效应用于实际场景,推动数据的高效利用和赋能。

二者相辅相成,共同构建了数据流通的“基础框架”。

1、ETL工具:被低估的 “数据流通基建”

  • 传统认知局限

以往ETL被看作是一个“企业内部数据整合工具”,主要用来支持BI报表生成,其重点通常是 “效率”,比如快速抽取和清洗来自不同源的数据。

但实际上,ETL还有更核心的价值,特别是在 “外部数据流通” 方面。它不仅仅是数据处理工具,更像是一个“数据加工平台”。通过字段筛选、格式转换和权限控制,ETL可以帮助实现跨组织的 “按需数据交付”,满足不同需求的精准数据流通。

  • 核心价值升级

ETL工具的三大核心价值升级,能够灵活应用于内部和外部数据处理及流通场景,同时有效适配监管“数据流转可追溯性”要求。

ETL工具的三大核心价值

2、BI工具:数据应用层的 “价值显化器”

  • 数据流通中的独特定位

    数据消费终端:在上下游伙伴共同参与的数据协作中,BI系统可以作为一个统一的“数据展示窗口”,让有权限的用户根据需要查看图表和报表,避免各方重复开发展示系统,提升效率。

  • 洞察外溢载体:企业内部已有的BI场景模型,比如成本控制或设备维护,可以通过权限管理安全地分享给外部合作伙伴,帮助他们实现“经验复制”。比如,集团公司可以将财务分析模板共享给下属单位,实现管理能力的快速复制。
  • 与ETL工具的协同闭环

从企业的原始数据开始,经过ETL加工(包括筛选字段、数据脱敏和设置权限),进入数据流通,实现多个合作方之间的安全共享。再利用BI可视化工具,按需展示成果。最后,基于结果,系统会反向优化ETL规则,比如如果发现某个字段权限过宽,会动态调整权限设置,确保数据使用更加安全和高效。

3、实现方案: “数据集成中心 + 应用” 

  • 底层基础设施:将ETL升级为“跨域数据路由器”

打造一个支持跨企业数据流通的数据集成与治理平台,内置行业合规模板(如能源数据分类分级规则、国资监管数据接口等),确保不同企业之间的数据能够高效、安全地流通。平台将促进“数据处理、权限管理和溯源记录”功能一体化,全面满足监管要求,确保在数据流通的每个环节都符合安全和合规标准。

  • 应用层创新:BI作为 “数据产品化载体”

将BI看板转化为可授权的数据服务,比如按次计费的“行业趋势分析模块”,并与合作伙伴共享数据。支持“动态权限水印”功能,自动在BI界面上添加数据来源标识,防止未经授权的截图和数据泄露,确保数据流通过程中的安全性、可溯性。

  • “ETL+BI”模式双轮驱动

首先要考虑“数据流通能解决哪些业务问题”,再选择合适的工具组合:

  • 对于低敏感的结构化数据流通:推荐使用ETL+BI组合,这样既高效又方便审计。
  • 对于高敏感的数据联合建模:可以增加[隐私计算]作为补充手段

通过ETL的颗粒度加工+BI的权限控制实现对数据的“可控可见”。隐私计算等技术需要根据具体的场景和规则来应用。而这些规则的制定通常依赖于业务需求和法律合规要求。此时ETL+BI工具可以将这些规则转化为技术操作,比如自动根据法规过滤敏感数据字段。

4、支持可信数据空间的帆软方案

帆软旗下的FineDataLink与FineBI分别从数据提供方、到数据服务方、到数据使用方链路,为可信数据空间的技术实现提供可行路径。

FineDataLink+FineBI双轮驱动模型

(FineDataLink+FineBI双轮驱动模型)

  • 数据提供方:安全共享与资产价值的提升

数据提供方是在可信数据空间中提供数据资源的主体,有权决定其他参与方对其数据的访问、共享和使用权限,并有权在数据创造价值后,根据约定分享相应权益。

数据确权和合规性确认后,通过FineDataLink的数据开发和数据管道能力,快速去连接、高时效融合企业数据和公共数据中的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,在完成数据的清洗后,对提供给数据服务方的数据进行数据脱敏和隐私保护处理,最后通过FineDataLink的数据服务能力提供对应的API接口,把数据资源对接给数据提供方,从而去激活企业数据资产的商业价值。

在这个过程中,数据提供方可以确保其数据在共享和传输过程中的安全性,防止数据泄露、篡改或未经授权的访问,且能够灵活设置数据的访问权限,使数据具有高度可控性。

某企业级可信数据空间案例

(某企业级可信数据空间案例)

  • 数据服务方:治理能力与运营效率的双提升

数据服务方是在可信数据空间中提供各类服务的主体,包括数据开发、数据中介、数据托管等类型,提供数据开发应用、供需撮合、托管运营等服务。

  • 数据中介方:承担供需匹配、资源推荐、撮合交易的职能,可以对数据供需信息进行可视化分析,提升撮合精准度与运营效率。
  • 数据托管方:为数据提供方和使用方提供中立的数据存储、流通管理与合规监督服务,核心任务是保障数据“用得了、用得好、用得安全”。在此过程中,需要去进行数据权限设置与访问监控、跨机构的数据使用记录可视化。
  • 数据开发方:通常接受委托或联合开发,利用数据空间中的原始数据开发衍生数据产品、构建算法模型或面向特定行业提供数据服务。在此过程中,FineDataLink提供了完善的数据开发和治理能力,对数据提供方的数据资源进行接入,促进数据标准化、支持数据集构建、字段映射、口径统一、提供数据血缘分析,确保数据开发过程合规、可控、可追溯。
  • 数据使用方:高效获取与智能应用能力增强

数据使用方是在可信数据空间中使用数据资源的主体,依据与数据提供方、数据服务方等签订的协议,按约加工使用数据资源、数据产品和服务。

可信数据空间服务平台对其数据资产目录的数据资产提供数据集、指标和API等数据访问形式,数据消费方可以通过多样化数据访问方式,例如数据分析平台、智能分析平台和API接口、报表开发平台进行数据访问,帮助数据使用方能快速通过统一的平台,快速、便捷地获取所需的可靠数据资源

举例:FineDataLink、FineBI实际场景

(举例:FineDataLink、FineBI实际场景)

“FineDataLink+FineBI" 的双轮驱动模型,从数据流通的“前端安全接入”到“后端可视赋能”全链条支撑了可信数据空间的构建与运行。

前者通过统一的数据管理平台打通数据流通脉络,后者则以高效灵活的数据分析工具赋能多角色的数据使用场景。两者结合,不仅优化了数据从“可信”到“可用”的转化过程,更构建起支持可信数据空间发展的技术闭环。

帆软软件深耕数字行业,能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术,为企业梳理指标体系,建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台,并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式,有效提高工作效率与需求响应速度。

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