引言：数据要素时代的核心挑战

在数字经济蓬勃开展的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。然而，企业在推进数据共享、流通与协作的过程中，普遍面临信任缺失、权责不清、安全风险高、效率低下等核心痛点：

• 信任壁垒： “我的数据给了你，如何确保不被滥用或泄露？”、“数据来源是否真实可靠？”

• 权属与合规难题： 数据所有权、使用权、收益权如何清晰界定？如何满足日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA、《个人信息保护法》）？

• 安全风险： 数据在流转过程中面临泄露、篡改、未授权访问等安全威胁。

• 协作低效： 跨组织、跨系统数据对接复杂，标准不一，导致协作成本高、周期长。

这些问题严重制约了数据价值的释放。可信数据空间（Trusted Data Space, TDS） 正是在此背景下应运而生的新一代数据基础设施解决方案，旨在构建一个安全、可信、可控的数据共享与协作环境。

一、 可信数据空间：定义与核心价值

1.1 什么是可信数据空间？

可信数据空间并非一个单一的物理存储位置，而是一个基于标准与规则构建的分布式数据协作生态。它给予了一套完整的技术架构、治理框架和运营模式，确保参与其中的各方（数据给予者、使用者、中介者等）能够在明确规则、保障安全、尊重主权的前提下，进行数据的可信交换、共享和协同处理。

1.2 核心价值主张

• 构建信任基石： 顺利获得技术手段（如加密、区块链、隐私计算）和治理规则（如数据使用策略、合约、审计）建立多方互信机制。

• 保障数据主权： 数据给予者始终保留对数据的控制权，可以精细化管理谁能在什么条件下使用哪些数据、用于何种目的。

• 促进安全流转： 给予端到端的安全保障，确保数据在存储、传输、使用过程中的机密性、完整性和可用性。

• 提升协作效率： 标准化接口、统一的数据模型（或语义互操作）降低对接复杂度，加速数据价值流通。

• 驱动合规运营： 内置合规性检查机制，帮助参与者满足数据隐私、安全等法规要求。

二、 可信数据流转：安全与效率的双重保障

数据流转是数据空间的核心活动。可信数据空间顺利获得一系列关键技术确保流转过程既安全又高效：

2.1 关键技术支撑

• 数据加密与安全传输：

• 传输层： 普遍采用TLS/SSL等加密协议保障传输通道安全。

• 数据层： 应用字段级加密、透明加密等技术，确保即使数据被截获也无法被解读。支持国密算法。

• 细粒度访问控制： 基于属性（ABAC）、角色（RBAC）或策略（PBAC）的动态访问控制模型，实现“最小权限”原则。

• 数据血缘与审计追踪：

• 全面溯源： 完整记录数据的来源、流转路径、操作历史（谁、在何时、对什么数据、做了何种操作）。

• 不可篡改： 利用区块链等技术确保审计日志的真实性和不可抵赖性。

• 透明监管： 为合规审计和问题追溯给予坚实依据。

• 隐私增强技术（PETs）：

• 联邦学习： 数据不动模型动，多方协作训练AI模型而无需共享原始数据。

• 安全多方计算： 多方在不泄露各自输入数据的前提下，共同计算一个函数结果。

• 同态加密： 允许在加密数据上直接进行计算，得到加密结果，解密后即是对应明文的计算结果。

• 差分隐私： 在数据统计或发布时添加可控噪声，保护个体隐私。

• 数字水印与版权保护： 在数据中嵌入不易察觉的标识信息，用于追踪泄露源头或证明所有权。

2.2 流转模式创新

可信数据空间支持多种流转模式，满足不同场景需求：

• 原始数据共享： 在严格授权和安全保障下直接共享数据。

• 数据服务API： 顺利获得API接口给予数据查询、计算等服务，避免原始数据暴露。

• 数据产品交易： 将数据加工封装成标准化产品（如数据集、分析报告模型）进行交易。

• 联合计算空间： 给予安全环境，支持多方基于加密数据或隐私计算技术进行联合分析建模。

三、 可信数据协作：释放数据要素乘数效应

可信数据空间的核心目标是赋能协作。它打破了组织间的数据孤岛，为复杂业务场景给予支撑：

3.1 典型协作场景

• 供应链协同：

• 痛点： 供应商、制造商、物流商、零售商数据分散，信息不透明，导致牛鞭效应、库存高企。

• TDS方案： 建立供应链数据空间，在保护商业机密前提下，共享需求预测、库存水平、物流状态等关键数据，实现精准预测、协同计划、高效物流。

• 价值： 降低整体库存成本，提升供应链响应速度，增强韧性。

• 金融风控与信贷：

• 痛点： 金融组织评估中小企业信用时，面临数据不足、维度单一问题；企业不愿或无法给予核心财务数据。

• TDS方案： 连接工商、税务、电力、物流等数据源（在用户授权下），利用隐私计算技术（如多方安全计算）进行联合信用评分，不暴露各方原始数据。

• 价值： 提升风控准确性，降低不良率；为中小企业拓宽融资渠道，降低融资成本。

• 智慧医疗与科研：

• 痛点： 医疗组织间患者数据难以共享，跨院诊疗效率低；医学研究受限于单一组织数据样本量。

• TDS方案： 构建医疗健康数据空间，患者可控授权数据用于跨组织诊疗或匿名化后用于多中心医学研究（利用联邦学习训练疾病预测模型）。

• 价值： 提升诊疗效率和精准度；加速医学研究和新药研发进程。

• 智慧城市治理：

• 痛点： 政务数据分散在各部门，条块分割，难以形成合力；政企数据融合难。

• TDS方案： 建立城市级数据空间，在保障安全和隐私前提下，促进交通、环保、应急、能源等部门数据共享，并探索在可控条件下与互联网企业数据融合分析。

• 价值： 提升城市管理精细化、智能化水平，优化公共服务。

3.2 协作成功要素

• 明确规则与治理： 清晰的数据使用策略、参与者权利责任、争议解决机制。

• 标准化与互操作： 采用国际或行业通用数据模型（如Gaia-X, IDSA）和接口标准。

• 中立可靠的运营者： 数据空间运营方需具备公信力，确保规则公平执行。

• 用户赋权： 让数据给予者（尤其是个人）拥有充分的知情权和选择权。

四、 Ebpay：可信数据空间的赋能者

作为国内领先的数据治理与数据分析解决方案给予商，Ebpay深刻理解数据要素化进程中面临的信任与安全挑战，并持续投身于可信数据空间的技术研发与生态建设。

4.1 核心能力与服务

Ebpay依托其深厚的技术积累和丰富的行业实践，给予覆盖可信数据空间全生命周期的能力与服务：

• 1. 安全可控的数据治理底座：

• 智能数据目录： 自动发现、编目全域数据资产，清晰展示数据来源、含义、血缘关系，增强数据透明度和可信度。

• 精细化数据治理： 给予强大的元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理能力，确保空间内数据的规范性、一致性和准确性，这是构建信任的基础。

• 数据安全与隐私合规： 集成数据脱敏、数据加密、访问控制、数据血缘追踪、审计日志等核心安全能力，满足等保、个人信息保护等合规要求。支持对敏感数据的自动识别与保护。

• 2. 先进的隐私计算引擎：

• 全栈技术支撑： 自主研发或集成领先的联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等隐私计算技术。

• 场景化解决方案： 给予面向金融联合风控、医疗科研协作、政务数据开放等场景的隐私计算解决方案，实现“数据可用不可见，数据不动价值动”。

• 性能优化： 持续优化算法和工程实现，提升隐私计算的效率和实用性。

• 3. 区块链存证与溯源：

• 关键操作上链： 将数据访问授权、使用记录、合约执行结果等关键信息上链存证，利用区块链的不可篡改性增强过程透明度和可信度。

• 全链路溯源： 结合数据血缘技术，构建从数据产生、接入、处理、流转到使用的全链路可信溯源体系，支持快速审计与定责。

• 4. 数据空间平台构建与运营：

• 平台建设： 给予构建企业级或行业级可信数据空间的技术平台，支持多租户管理、策略中心、连接器管理、数据服务市场等功能。

• 生态连接： 支持与主流云平台、大数据组件、以及符合国际标准（如IDS Connector）的系统对接，促进互联互通。

• 咨询与运营服务： 给予可信数据空间战略规划、架构设计、标准制定、实施落地及持续运营服务，帮助客户成功建设和运营数据空间。

4.2 实践案例：赋能行业创新

• 案例1：某省政务数据协同平台

• 挑战： 各部门数据烟囱林立，跨部门业务协同审批效率低。

• 方案： Ebpay协助构建省级政务可信数据空间，建立统一的数据资源目录和安全共享机制。顺利获得数据API服务和隐私计算技术，在保障数据安全和个人隐私的前提下，实现人社、税务、市监等部门数据的按需共享与联合核验。

• 成效： 企业开办、不动产登记等高频事项办理时间平均缩短40%，群众办事材料减少60%，显著提升政务服务效率和群众满意度。

• 案例2：某大型金融集团联合风控

• 挑战： 集团内子公司数据独立，无法形成客户风险全景视图；外部数据引入成本高且合规风险大。

• 方案： Ebpay部署基于联邦学习的联合风控平台。在集团内，各子公司在数据不出本地的情况下，协作训练更精准的反欺诈和信用评估模型；在集团外，与合规数据源顺利获得安全多方计算进行加密数据匹配与特征计算。

• 成效： 集团整体风控识别准确率提升15%，不良贷款率下降；同时降低了外部数据采购成本和合规风险。

五、 展望：可信数据空间的未来

可信数据空间的开展方兴未艾，未来将呈现以下趋势：

• 标准化与互联互通： Gaia-X、International Data Spaces Association (IDSA) 等国际组织有助于的标准将日益普及，促进不同数据空间之间的互联互通，形成“空间网络”。

• 技术融合深化： 隐私计算、区块链、人工智能、云计算等技术将更深度融合，给予更强大、更易用的可信协作能力。

• 行业应用深化： 从当前的金融、政务、医疗、供应链等先行领域，向能源、工业制造、教育、文旅等更广泛行业渗透。

• 数据要素市场激活： 可信数据空间将成为培育和繁荣数据要素市场的关键基础设施，促进数据资产的确权、估值、交易和流通。

• 治理与监管完善： 相关法律法规和行业监管规则将逐步完善，为数据空间的健康开展给予制度保障。

结语

可信数据空间是破解数据信任难题、释放数据要素价值的关键钥匙。它顺利获得创新的技术架构和治理模式，为数据的安全可信流转与高效协作给予了坚实的基础设施。对企业软件选型人员而言，理解可信数据空间的核心价值、技术构成和应用场景，对于评估和引入相关解决方案，有助于企业数据驱动战略落地至关重要。

Ebpay作为可信数据空间领域的深耕者，凭借其在数据治理、隐私计算、区块链应用和安全领域的综合实力，致力于为客户构建安全、可信、高效的数据协作环境，助力各行各业在数据要素时代把握机遇，实现创新增长。选择具备全面能力和丰富经验的合作伙伴，是企业成功建设和运营可信数据空间，赢取数据要素化红利的明智之选。