当前，数据已成为企业核心资产。但许多公司在推进数字化时面临两难：不管数据，业务难发展；乱管数据，风险难控制。2024年《可信数据空间发展行动计划》的出台，为企业指明了一条既能用活数据、又能管住风险的新路。
随着《可信数据空间标准体系建设指南（2025年版）》的发布，这份指南首次系统化提出覆盖数据全生命周期的标准体系，其核心价值在于破解了“数据孤岛”和“信任赤字”两大难题。正如我们产研总监老邪说到的，”这不仅是标准文本，更是打开数据价值之门的钥匙。”
为此，基于数治网院iDigi数字ABC课程体系中的“B”模块——“业务安全、合规地转型”的核心理念，我们再结合“数据5A”治理法则与A-EO决策框架实践，通过本文拆解如何借助这套标准体系，守住转型中的业务生命线，实现“发展”与“安全”双赢。
01 业务转型的三大安全挑战
1.1 数据流动失控困境
某零售企业曾因供应商数据泄露损失上亿元。调查发现，问题出在数据共享时缺乏精细管控：采购部门将客户数据全盘传给供应商、未区分数据敏感等级（如地址、电话号码未加密）、共享后无法追踪数据流向等。
这正是业务转型中的典型矛盾：既要通过数据共享提升供应链效率，又要防止数据滥用。可信数据空间标准中的《使用控制策略》（3.2.2）给出了解决方案——像管理银行账户一样管理数据权限：
- 权限分级：供应商只能查看商品库存数据，不能获取客户信息
- 动态控制：合作到期自动切断数据访问
- 留痕审计：每次数据调用生成区块链存证（3.3.1）
1.2 系统改造滞后
某制造企业的ERP系统已使用10年，无法满足《接口协议》（2.2.1）要求。直接更换系统需投入3000万元，企业选择更务实的路径：
- 分步改造：先改造高价值数据接口（如生产能耗数据）
- 中间件过渡：部署标准适配器（5.1.1中间服务平台）
- 新旧并行：旧系统数据通过转换层接入新生态
6个月后，该企业成功将核心数据接入工业互联网平台，供应链协同效率提升40%，改造成本仅需原计划的20%。
1.3 组织协同失效
某金融机构的消费信贷部门掌握客户画像，风控部门拥有欺诈数据，但因考核机制不联动，双方数据始终无法打通。可信数据空间标准通过两类措施破解困局：
- 机制设计：将数据共享纳入KPI，设立部门间结算价（4.3.2收益分配）
- 技术保障：采用联邦学习（3.2.4）实现”数据不出域、价值可流通”
实施一年后，该机构不良贷款识别率提高25%，跨部门数据调用量增长17倍。
02 可信数据空间标准体系建设解析
该体系标志着我国数据要素市场建设从政策引导迈向标准化操作阶段，据测算，成功实施后将降低数据流通制度性成本达40%以上，为构建全国统一数据大市场奠定关键基础设施。
2.1 战略定位与创新价值
一是制度性突破，首次构建覆盖”技术-规则-生态”三位一体的标准体系，将数据要素从技术流通升级为制度性流通，破解了数据共享的”三不”困境（不愿、不敢、不会）。
二是生态级创新，通过“五大要素+三大能力”框架（场景/数据/主体/规则/技术系统 × 交互/管控/共创），实现跨主体协作的工程化落地，较传统数据中台方案扩展了制度维度。
2.2 技术架构亮点
- 双轮驱动设计：在技术互操作性上，通过接口协议/语法语义标准（如区块链存证规范）解决系统割裂问题。在规则互认性上，数字合约管理标准（含智能合约模板）构建机器可执行的制度底座。
- 动态信任机制：创新性提出“过程管控-存证溯源”闭环，将事后审计升级为全过程可信验证，满足《数据二十条》“可控可计量”要求。
2.3 产业化推进逻辑
- 差异化路径：针对五类空间（企业/行业/城市/个人/跨境）制定分类标准，如企业级侧重数据隔离技术规范、跨境型强化合约司法存证接口。
- 商业正循环：价值共创标准（图6）首次系统规范数据定价/收益分配机制，为数据资产入表提供操作指南。
2.4 实施挑战与建议：
- 生态协同：需建立标准动态更新机制（如每半年评估技术适配性）
- 合规衔接：与《网络安全法》《个人信息保护法》的条款映射需进一步明确
- 试点验证：建议优先在长三角等数据要素发展成熟区开展压力测试
03 从治理到创新跃迁的最佳实践
首先，我们再次通过“数据5A”治理法则（全生命周期、全域、全链路、全量、全运营）分析其中的逻辑，我们可以清晰看到数据要素市场化配置的实践路径。
就比如《目录检索技术》（2.1.2）支持细粒度数据发现，可精准匹配需求，某医疗平台据此开发个性化健康方案，用户满意度提升40%。《溯源规范》（3.3.2）构建问题定位能力，形成闭环处理机制，某车企通过数据溯源，将质量问题追溯效率提升90%。
3.1 “数据5A”治理法则
1. 全生命周期管理：从生成到消亡的规则覆盖，指南首次将数据治理延伸至完整生命周期。在数据生成阶段，要求按《资源登记和管理》标准（2.1.1）进行元数据注册；流通过程强制实施《使用控制策略》（3.2.2）；消亡阶段则需遵循《变更注销规范》（2.1.1）。某电商平台应用案例显示，该体系使数据合规成本降低37%。
2. 全域协同：打破组织与地域边界，通过《接口协议》（2.2.1）和《语法语义》（2.2.2）标准，企业数据、行业数据、公共数据得以跨域流通。长三角某工业互联网平台实践表明，采用统一语义模型后，供应链协同效率提升52%。
3. 全链路可信：构建动态信任机制，从接入认证（3.1）到存证溯源（3.3），指南建立11个关键控制点。区块链存证服务（3.3.1）确保每个操作环节可审计，某银行借此将数据纠纷处理周期从14天缩短至2小时。
4. 全量资产化：释放沉睡数据价值，《价值评估体系》（4.3.1）首次给出数据定价方法。某物流企业通过数据分级（2.1.3），将80%的休眠数据转化为可交易资产，年增收益2300万元。
5. 全运营保障：可持续的生态构建，运营规则标准（5.2）涵盖从接入审核到收益分配的全流程。深圳某智慧城市项目证明，标准化运营使数据服务响应速度提升4倍。
3.2 可信数据空间标准最佳实践
基于《可信数据空间标准体系建设指南》，结合A-EO决策框架为企业数据治理构建的最佳实践（数据治理“黄金法则”：一套从混乱到价值释放的实战框架（附案例）），可实现从合规遵循（C/D层）到价值创造（E/O层）的跃迁，较传统DCMM模型新增了动态信任构建（B层）和生态协同（E层）维度，应更适配数据要素市场化需求。
1. A（Action）- 动作层：明确数据治理动作
- 空间接入：执行《生态主体接入要求》标准，完成企业节点注册与认证，建立数据资源登记流程，参考2.1.1资源登记标准。
- 协作机制：采用《跨主体协同规范》（4.1.2）建立多方数据共享协议，部署智能合约模板，参考3.2.1合约管理规范，自动化执行数据交易。
示例：制造业企业需将产线数据按《目录管理与检索技术规范》标准化
2. B（Behavior）- 行为层：构建可信行为约束
- 动态管控：实施《数据使用控制策略语言》（3.2.2）实现细粒度权限管理，通过隔离计算（3.2.3）与安全计算（3.2.4）保障数据”可用不可见”。
- 审计追踪：按《存证规范》（3.3.1）记录全流程操作日志，部署区块链存证节点实现防篡改验证。
工具建议：联邦学习框架+TEE可信执行环境
3. C（Control）- 控制层：标准化治理框架
- 能力映射：对照《能力要求》（1.1.2）评估企业数据治理成熟度，制定五要素“场景、数据、主体、规则、技术”控制矩阵。
- 分类控制：区分数据类型适用不同管控等级，参考2.1.3数据质量分级，敏感数据强制启用安全计算，如医疗数据采用同态加密。
参考：金融业需重点强化规则机制中的跨境合规条款
4. D（Definition）- 定义层：工程化落地路径
- 系统部署：中间服务平台需满足《功能性能测试》（1.3.2）吞吐量要求，用户节点实现《接口协议》（2.2.1）标准化通信。
- 流程固化：将《合约管理规范》嵌入企业ERP系统，建立数据产品开发沙箱，参考4.2.1开发环境标准。
5. E（Execution）- 执行层：动态价值释放
- 价值循环：按《价值评估体系》（4.3.1）量化数据资产，设计收益分配模型（4.3.2）激励内外部参与者。
- 生态运营：按F应用推广标准参与行业级空间互联，输出企业数据服务能力，参考4.1.1服务方管理规范。
案例：物流企业通过数据产品定价标准实现运力数据变现
6. O（Optimization）- 优化层：持续改进机制
- 反馈闭环：每季度执行《应用成熟度评估》（1.3.1），基于测试结果迭代技术系统，参考图3评估子体系。
- 标准演进：参与联盟标准制定，如新增工业数据语义模型，推动企业实践转化为行业标准，如跨境场景最佳实践。
04 实施路径：三阶段推进策略
在这当中有三个关键成功要素，一高层承诺，将标准符合性纳入企业数字化KPI：
- 现状：73%机构存在部门数据割据
- 破局点：将标准符合性纳入KPI考核，建立数据共享激励基金
二技术债清理，淘汰非标接口，如替换为2.2.1协议：
- 现状：45%企业现有系统不符合接口标准（2.2.1）
- 破局点：采用轻量化改造策略，优先改造高价值数据接口
三生态合作，加入可信数据空间产业联盟获取认证支持：
- 现状：跨空间互认机制尚未成熟
- 破局点：组建区域级数据空间联盟，先行试点身份互认
| 阶段 | 重点任务 | 标准支撑 |
|---|---|---|
| 0-6月 | 基础能力建设 | 1.1参考架构 + 2.1资源登记 • 重点任务：完成系统改造与标准适配 • 关键动作：部署中间服务平台（5.1.1） • 典型案例：某能源集团6个月实现全部数据资源标准化接入 |
| 6-12月 | 可信协作试点 | 3.2过程管控 + 4.1协同机制 • 重点任务：建立可信协作能力 • 关键动作：实施联邦学习框架（3.2.4） • 成效指标：数据共享效率提升应达60%+ |
| 12-18月 | 价值规模化 | 4.3商业价值标准 + F分类指南 • 重点任务：商业化运营拓展 • 关键动作：开发数据产品（4.2.2） • 商业验证：至少30%数据资源实现货币化 |
05 五步构建安全转型框架
第一步：盘点数据家底（1-3个月）
做什么：
- 按《资源登记标准》（2.1.1）建立数据资产清单
- 区分数据类型（客户数据/生产数据/日志数据）
- 标注敏感等级（公开/内部/机密）
怎么做：
- 工具：使用自动化扫描工具发现沉睡数据
案例：某物流企业发现80%的车辆轨迹数据未被利用，分级后年创收2300万
第二步：建立安全护栏（3-6个月）
核心控制点：
- 入口安全：对接入方进行实名认证（3.1认证规范）
- 过程安全：实施“最小权限”原则（3.2.2控制策略）
- 出口安全：设置数据脱敏规则，如手机号显示后四位
典型错误：
- 误区：为图省事设置长期有效权限
- 正解：按业务场景动态调整，如促销期间临时开放数据接口
第三步：标准化改造（6-9个月）
优先级排序：
| 改造对象 | 标准参考 | 收益等级 |
|---|---|---|
| 数据接口 | 2.2.1协议 | ★★★★★ |
| 元数据 | 2.1.1规范 | ★★★★ |
| 审计日志 | 3.3.1存证 | ★★★ |
成本控制技巧：
- 复用现有安全设备，如防火墙升级支持新协议
- 采购SaaS化中间件，省去自建平台成本
第四步：试点价值场景（9-12个月）
优选场景特征：
- 数据需求明确，如精准营销需客户画像
- 安全风险可控，如不涉及核心商业秘密
- 收益可量化，如降低获客成本20%
避坑：
- 避免选择跨多国业务的复杂场景，合规难度陡增
- 优先选择有历史合作基础的伙伴，降低信任成本
第五步：规模化推广（12-18个月）
推广策略：
- 横向扩展：从营销部门复制到供应链部门
- 纵向深化：从数据共享升级到联合建模（联邦学习）
效果评估：
- 核心指标：数据安全事故率下降50%+
- 商业指标：数据产品收入占总营收15%+
结语：安全是转型的加速器
数据要素化时代，安全合规不再是成本中心，而是价值创造的基石。通过可信数据空间标准的实施，企业能实现三重突破：
- 风险可控化：数据流动全程可管可溯
- 价值显性化：沉睡数据转化为真金白银
- 竞争差异化：获得客户和伙伴的优先信任
借助“数据5A”治理法则实现数据要素的“管得住”，通过A-EO决策框架和数据驱动四大价值锚点确保“用得好”，对于企业而言，越早拥抱这一体系，越能在数据要素市场化进程中占据先机。
当我们能证明数据使用100%合规时，客户主动把数据交给我们分析——安全成了最好的商业筹码。让安全从束缚变为翅膀，助力企业在数据天空飞得更高更远。
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来源：《可信数据空间标准体系建设指南（2025年版）》，可信数据空间发展联盟，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。文末扫码关注我们的微信公众号“idtzed”，在对话框内发送“250704”获取资料。图片：Swello，Unsplash
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