在數字經濟蓬勃發展的當下，數據已成為關鍵生產要素。而可信數據空間，作為新興的數據流通利用基礎設施，正逐漸嶄露頭角。那么，
什么是可信數據空間？又將如何影響數據領域的未來走向？數據標準和可信數據空間又有什么關系呢？ 可信數據空間是什么？數字時代的新基石 2024年11月，國家數據局發布《可信數據空間發展行動計劃（2024— 2028 年）》，預計到 2028年，我國將建成 100 個以上可信數據空間。
2025年4月29日，第八屆數字中國建設峰會“可信數據空間分論壇”上，“可信數據空間發展聯盟”正式成立。
2025年7月16日，國家數據局綜合司正式發布《2025年可信數據空間創新發展試點名單》。
《行動計劃》中明確可信數據空間是基于共識規則、聯接多方主體、實現數據資源共享共用的一種數據流通利用基礎設施，可信數據空間能力見下圖：
可信數據空間如同一個高度規范化的“數據安全集市”，為數據所有者、使用者、開發者等多元主體提供可信賴的協作生態。在這一生態中，各方能夠基于統一規則實現數據的安全流通、價值交易與協同創新。而支撐這一體系高效運行的核心之一，正是數據治理的三大支柱：
01標準化的數據語言（確保數據可讀） 02高質量的數據內容（保障數據可用） 03強防護的數據安全（明確數據敢用） 數據治理是可信數據空間的“數據底座” 在可信數據空間中，高質量的數據是實現數據流通和價值創造的基礎。“建設可信數據空間首先需要解決數據流通中‘不敢’‘不愿’和‘不能’的問題。”這正是數據治理解決的核心痛點。數據治理旨在確保數據的質量、安全、合規以及有效利用。通過在數據清洗、整合、標準化等過程中進行處理，提高數據的準確性、完整性和一致性，從而為可信數據空間提供可靠的數據資源。可信數據空間的建設和運行，也為數據治理提供了新的場景和挑戰。在可信數據空間中，涉及到多方的數據交互和共享，這就需要更加嚴格的數據治理機制來保障數據的安全和合規。同時，可信數據空間的發展也促使企業和機構不斷完善數據治理體系，提高數據治理的水平。
數據標準，可信數據空間的“基石” 01數據標準在數據流通中的應用 在可信數據空間中，數據標準是實現數據流通的關鍵。不同的企業和機構可能采用不同的數據格式、編碼方式和數據定義，這就導致數據在流通時容易出現不兼容的問題。而數據標準可以統一數據的格式、編碼、定義等，使得數據能夠在不同的系統和平臺之間無障礙地流通，增強可信數據空間主體間的協作能力。
02數據標準對數據質量的支撐 數據標準有助于提升數據質量。通過明確數據的質量指標和規范，企業可以在數據采集、存儲、處理和使用的全過程中，按照標準進行操作，減少數據錯誤和重復，提高數據的一致性和準確性。例如，在數據采集階段，規定數據的必填項、數據類型和取值范圍等標準，能夠確保采集到的數據符合要求，為后續的數據處理和分析提供可靠的數據基礎。
03數據標準在數據安全與合規方面的作用 在可信數據空間中，數據安全和合規至關重要。數據標準在數據安全和合規方面發揮重要作用。通過制定數據脫敏、加密等標準，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性；通過明確數據使用的權限標準，防止數據的濫用和泄露。同時，數據標準也有助于企業滿足相關法律法規對數據管理的要求，保障數據主體的合法權益。
構建數據標準的有效策略，從頂層設計到落地路徑 01制定統一的數據標準 企業和機構應根據自身的業務需求和行業特點，制定統一的數據標準。這包括數據格式、命名規則、數據定義、業務規則以及數據質量指標等方面的標準。在制定標準時，要充分考慮到數據的流通性和可擴展性，確保標準能夠適應不同系統和平臺之間的數據交互需求，同時也能夠滿足未來業務發展和技術創新對數據的要求。
02建立數據標準管理機制 為了確保數據標準的有效執行，需要建立完善的數據標準管理機制。這包括設立專門的數據標準管理團隊，負責數據標準的制定、維護和更新；建立數據標準的發布和培訓機制，確保相關人員了解和掌握數據標準；建立數據標準的監督和評估機制，定期對數據標準的執行情況進行檢查和評估，及時發現和解決問題。
03加強數據標準的推廣與應用 數據標準制定后，關鍵在于推廣和應用。企業可以通過內部培訓、宣傳等方式，提高員工對數據標準的認識和重視程度，促使員工在日常工作中自覺遵循數據標準。同時，在信息化和數字化建設過程中，將數據標準融入到業務流程中，通過系統性的強制約束，確保數據的采集、存儲和使用符合數據標準。
然而，面對大模型驅動的智能時代，數據標準管理正經歷從“規則固化”向“動態適應”的階梯式躍遷，如何將數據標準、大模型和可信數據空間結合起來，也是我們需要探索和深入的模式。
基于大模型的數據標準新路徑 01大模型助力數據標準的智能化制定（自動制定） 隨著人工智能技術的發展，大模型在數據標準制定方面具有巨大的潛力。大模型可以對海量的數據進行分析和學習，發現數據的常用格式、編碼方式以及數據之間的關聯關系，自動識別數據中的模式和規律，從而為制定數據標準提供參考。
02大模型進行數據標準的持續性監管（自動矯正） 在數據標準的持續落地過程中，大模型也可以發揮重要作用。通過大模型進行數據質量檢測和監控，通過對數據的定期分析，快速發現不符合數據標準的數據，并及時進行預警和處理。同時，大模型還可以用于數據的自動清洗和修復，根據數據標準對不符合要求的部分數據進行自動調整和修正，提高數據處理的效率和準確性。
03大模型推動數據標準的持續優化（自動補齊） 隨著業務的發展和數據的變化，大模型可以持續對數據進行學習和分析，及時發現數據標準中存在的問題和不足，并提出優化建議。當業務流程發生變化或出現新的數據類型時，大模型可以通過對新數據的分析，為數據標準的更新和優化提供依據，確保數據標準始終能夠適應業務發展的需求。
在大模型等新技術的推動下，數據標準的制定和應用將迎來新的機遇和挑戰。企業和機構應積極把握這些機遇，通過制定科學合理的數據標準，建立完善的數據標準管理機制，充分發揮數據標準在可信數據空間中的價值，為數字經濟的發展注入新的動力。
END 可信數據空間是數字經濟的“高速公路”，而數據標準則是這條路上的“交通規則”。從國際競爭到國內治理，從工業互聯到民生服務，數據標準正在重塑數據價值的釋放方式。未來，隨著大模型與標準體系的深度融合，數據的未來版圖正在標準的力量下重塑，而你我都是見證者。
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