随着数据日益成为企业的核心资产，如何实现数据的安全共享与高效应用成为企业数字化转型的重要课题。国家在政策层面推进的“可信数据空间”正提供了统一的规范与平台，而其真正落地，关键在于工具层的可操作性。
一、可信数据空间
1、政策定位
国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确指出，可信数据空间以充分释放数据要素价值，激发全社会内生动力和创新活力，为构建全国一体化数据市场提供有力支撑为其战略定位。其核心任务是打造可信管控、资源交互、价值共创三大能力体系，推动构建企业、行业、城市、个人及跨境五类数据空间。到2028年，力争形成一个由100个以上可信数据空间组成的互联生态网络。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。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。
这一顶层设计与国家数据局局长刘烈宏提出的“数据基础设施”理念高度契合，即可信数据空间被视为是融合网络、算力、安全等多项技术于一体的新型基础设施，旨在破解数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的关键难题。
2、能力建设
可信管控能力
支持可信数据空间的运营方建立健全数据接入身份认证体系，确保进入可信数据空间的各类参与方身份明确可信，数据的管理责任和权限清晰可控，应用服务安全可靠。同时，引导运营方制定统一的数据使用协议和合作规范，并通过使用权限控制、区块链等先进技术，完善履约机制，增强可信数据空间信任管理能力。
此外，鼓励运营方建立数据使用合约及履约行为的记录与存证体系，实现数据在开发、使用全过程中的可追溯，保障各参与方的合法权益，推动数据市场更加公开透明、公平有序。
资源交互能力
鼓励可信数据空间的运营方提供数据标识、语义转换等技术支持，帮助参与各方对数据进行统一封装和整理，建立清晰的数据目录。这样一来，不同机构发布的数据产品和服务就能以统一的方式呈现，用户可以更方便地查找和使用，同时也有利于实现数据在不同组织之间的相互认可和共享。
同时，引导各个数据空间运营方加强协同，统一目录格式、身份认证方式和数据接口标准，打通不同数据空间之间的技术壁垒，实现互联互通。这不仅能够实现不同空间之间的身份互认和数据共享，也能让服务在各空间之间协同使用，进一步提升数据空间的整体效能和协作能力。
价值共创能力
为了更好地服务各类常见的数据使用场景，国家支持可信数据空间搭建统一的应用开发平台，为各类参与方开发数据产品和数据服务提供技术环境和便利条件。
同时，引导这些运营方建立清晰、透明的管理规则，明确各参与方的责任和权利，通过“大家共同建设、共同治理”的机制保障运营公平，避免数据空间被垄断或滥用。还将探索建立科学的“数据价值评估体系”，来合理确定每一方应得的收益，做到“谁贡献、谁受益”。
此外，鼓励可信数据空间与数据开发、数据中介、数据托管、合规审查、清算审计等服务机构展开合作，在数据开发利用、安全管理、价值分配等方面形成紧密协作，共同营造一个规范、公正、可持续的数据流通和价值实现生态系统。
可信数据空间能力视图
（来源：国家数据局网站，关于印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》的通知(国数资源〔2024〕119号)-国家数据局）
二、技术创新：“ETL+BI”组合打法
1、传统认知局限
过度依赖隐私计算
目前，隐私计算常被视为解决数据流通问题的“万能钥匙”，但这种看法其实忽略了现实中的复杂情况。
首先，当多方合作做隐私计算时，由于对数据字段的定义不一致，或者对数据权重分配的衡量标准不统一，往往会出现“技术上可以实现，但业务上难推进”的问题——这就是所谓的“效率悖论”。
其次，如果过于依赖封闭的技术系统，虽然数据看起来更安全了，但整个数据流转过程可能会变得不透明，难以满足监管机构对数据可追溯、使用合规的要求——这也就留下了“合规漏洞”。
总之，数据的流通不在于“绝对的不可见”，而在于在确保安全的前提下，实现“最小授权范围内的适度、可控地共享”。通过设定合理的访问权限、数据颗粒度控制，并记录数据从哪里来、到哪里去的全过程（即“数据血缘”），可以实现“该公开的可以公开，该保护的严加保护”的平衡目标。
忽视ETL的外部流通价值
过去，ETL常被认为是企业内部整理数据的工具，主要用来整合不同系统中的数据，用于生成报表或支持商业智能分析。在这种过程中，用户最关注的是其处理速度和效率。
但ETL的作用远不止于此，特别是在“外部数据共享和流通”方面，它还有更深层的价值。可以把它看作一个“数据加工厂”——不仅能处理数据，还能根据不同的需求“定制生产”。比如，它可以帮助筛选出特定字段的数据，转换成符合对方系统格式的形式，还能设置访问权限，确保只有授权的人可用。这就让不同机构之间可以按需获取他们需要的数据内容，既高效又安全，实现真正的“数据按需配送”。这种能力对于建立可信的数据流通机制，意义非常重大。
2、“ETL+BI"新定位
ETL价值功能双升级
- 三大核心价值升级：ETL工具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。
- “跨企业数据快递系统”：把传统的ETL工具升级成一个专门支持不同企业之间安全传输数据的“数据快递平台”。这个平台内置了各行各业的数据合规模板，比如能源行业的数据分类规则、国有资产监管需要的数据接口标准等，确保各方在交换数据时既高效又符合规定。同时，这个平台不仅能处理数据，还能统一管理数据访问权限、记录数据流转的全过程。也就是说，从数据被取出、处理、传输，到谁看过、怎么处理，全都有清晰的记录，满足监管部门对安全和合规的所有要求。这样就能真正实现跨企业之间数据的安全互通和可信流转。
BI使用场景新赋能
- 数据流通新角色：在多个合作伙伴协作使用数据的场景中，BI系统可以作为一个统一的“数据展示平台”。只要有权限，不同的用户都能在上面查看图表和报表，不需要每家企业各自去开发展示系统，节省人力物力，提高效率。同时，企业内部原本就有一些成熟的BI模型，通过设置访问权限，也可以安全地开放给合作伙伴使用。比如，一个集团公司可以把自己的财务分析模板共享给子公司，这样子公司就能直接借用母公司的经验，快速提升管理水平。
BI工具在可信数据空间中的作用
- “可交易的数据产品”：过去，BI系统主要是内部用来看报表和图表的工具。现在，把BI看板升级成一种“数据产品”，比如可以对外提供按次收费的“行业趋势分析服务”，把企业的数据价值变成可以共享和变现的资源。同时，为了保障数据在共享过程中的安全，系统还可以加上“动态权限水印”功能——每个用户看到的图表上都会自动标注数据来源和使用者身份。如果有人截图或外泄数据，就能追踪到具体责任人。这种方式不仅方便合作伙伴使用数据，还能做到全程可控、可追溯，确保数据流通既安全又合规。
“ETL+BI"双轮驱动模型：让数据流通更加灵活可控
- 数据流通的基本框架：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能在企业内部与外部之间安全、合规地流转，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、合规性和可用性。在数据应用层面，通过BI工具可以把数据进行可视化处理，进一步做趋势分析、模型预测等，帮助业务人员读懂数据背后的信息，把它真正用到业务决策和优化中。二者相辅相成，共同支撑起一个健康、高效的数据流通体系。
- 高效协作的闭环系统：企业先从原始数据出发，通过ETL工具对数据进行加工处理，比如筛选需要的字段、对敏感信息进行脱敏、设定不同使用者的访问权限。经过这样的“加工”，数据就具备了可以共享的条件，并能在多个合作伙伴之间安全地流通。接下来，BI工具负责把这些流通后的数据进行可视化展示。不同的用户可以根据自己的权限和需求，看到相应的图表和分析结果，避免信息过载或数据泄露。最后，基于结果，系统会反向优化ETL规则。比如系统在使用过程中如果发现某些字段权限设置过宽，可能带来数据风险，就能自动反过来调整ETL的处理规则，对权限进行收紧。这种“用中优化”的机制，既保障了数据使用的灵活性，又确保了全流程的安全和合规。简单来说，这就像一条“数据加工—展示—反馈”的智能流水线，让数据的使用变得更加安全、精准、可控。
ETL+BI协作闭环系统
三、落地路径：“治理+分析”双擎模型
帆软旗下的FineDataLink与FineBI构成了一套完整的数据解决方案，分别从数据治理和数据分析两个维度赋能可信数据空间的构建。FineDataLink作为数据集成与治理平台，负责数据的全生命周期管理；FineBI则作为商业智能分析工具，实现数据的可视化与价值挖掘。二者的协同应用形成了从数据可信到业务可用的完整闭环。
1、数据提供方：安全共享与价值变现
安全可控的数据共享机制
FineDataLink提供APIKey鉴权、细粒度权限控制、数据血缘追踪等功能，确保数据在传输、共享过程中的安全性与可审计性。FineBI支持多平台身份认证、数据脱敏、全局水印等安全策略，防止敏感数据泄露。例如，管理员可设定数据访问策略，用户仅能在授权范围内使用公共数据空间的数据，确保合规性。
提升数据资产价值
FineDataLink通过数据开发、数据管道、数据服务等功能，实现多源异构数据的高效整合与标准化，打破数据孤岛。FineBI支持将分析模型封装为可复用的数据服务，推动数据产品化，使原始数据转化为可交易的数字化资产。
2、数据使用方：高效获取与智能分析
高可信度的数据供给
FineDataLink支持流批一体数据同步，兼容多种数据源，并通过数据血缘分析确保数据可追溯，提升数据质量与一致性。数据使用者可通过标准化接口快速获取经过治理的可靠数据，降低数据整合成本。
敏捷分析与决策支持
FineBI提供零代码分析环境，支持自助式数据探索、交互式仪表盘构建，赋能业务用户自主挖掘数据价值，进一步提升数据驱动的决策效率。
数据服务方：治理赋能与运营优化
- 数据中介方：利用FineBI的可视化能力，分析供需匹配情况，优化撮合策略，提升数据流通效率。
- 数据托管方：基于FineDataLink的权限管理等功能，确保数据存储与流通过程合规可控。结合FineBI的监控看板，实现跨机构数据使用情况的透明化管理。
- 数据开发方：FineDataLink提供数据标准化、字段映射、血缘分析等能力，支撑衍生数据产品的开发与合规性管理。开发者可基于治理后的高质量数据，快速构建行业化数据服务或算法模型。
FineDataLink+FineBI双擎模型
FineDataLink与FineBI的协同应用，不仅构建了从数据整合、治理到分析应用的全链路能力，更通过细粒度的权限管理、数据血缘追踪等机制，确保数据在可信空间内安全流通与高效利用。这一技术闭环为企业在数据要素市场化背景下实现数据资产化、服务化提供了可行路径。
企业实操建议
在推动数据流通时，首要任务是明确：数据流通到底要帮业务解决什么问题，再选择合适的技术工具组合。
- 低敏结构化数据：优先使用ETL+BI组合。ETL负责把数据加工成需要的形式，BI则负责通过权限管理展示数据，既高效又方便审计。
- 高敏联合建模场景：在ETL+BI的基础上有选择地引入隐私计算等技术手段。
核心思路是：通过ETL控制数据粒度+BI限定查看权限，实现“需要的能看、该控的能控”。同时，隐私计算等技术要根据业务需求和法规要求来灵活使用。ETL＋BI工具还可以将这些规则转化为技术操作，比如根据法律自动屏蔽敏感字段，让数据在流通过程中既合规又高效。
