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亿信ABI

一站式数据分析平台

ABI(ALL in one BI)是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。

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一站式数据分析平台

Ebpay深耕商业智能十多年,
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

可信数据空间:数字时代的“新基建”

时间:2025-07-31来源:互联网浏览数:3

在数据要素成为核心生产要素的今天,企业间的数据共享与协作需求激增。然而,数据隐私泄露、权属不清、信任缺失等问题如同无形的壁垒,阻碍着数据价值的释放。如何实现数据“可用不可见”,如何在保障安全的前提下激活数据潜能?可信数据空间(Trusted Data Space)应运而生,成为破解这一难题的关键基础设施。

一、为什么我们需要可信数据空间?
数据孤岛林立,协作效率低下: 企业间数据格式不一、标准各异,缺乏统一交换机制,导致数据流通成本高昂。
安全与信任双重缺失: 数据泄露事件频发,各方对数据共享心存顾虑,权责界定模糊进一步加剧信任危机。
合规要求日趋严格: GDPR、个保法等法规对数据跨境、隐私保护提出严苛要求,企业合规压力剧增。
数据价值挖掘不足: 大量高价值数据因流通壁垒而“沉睡”,未能转化为实际生产力与创新动能。
可信数据空间的核心价值在于: 构建一个去中心化的数据协作环境,顺利获得统一标准与可信技术,实现数据在权限控制下的安全共享与协同利用,真正践行“数据不动模型动”、“数据可用不可见”的理念。

权威数据洞察: 据IDC预测,到2025年,全球数据总量将增长至175ZB,但企业仅能有效利用不到15%的已收集数据。可信数据空间有望将这一利用率提升30%以上。

二、可信数据空间如何赋能千行百业?(场景化案例)
案例1:汽车产业链协同研发
痛点: 整车厂与数百家供应商需共享设计图纸、测试数据,但敏感信息泄露风险高,协作效率低。
解决方案: 搭建汽车行业可信数据空间,供应商在空间内上传加密数据,整车厂经授权后直接调用数据进行仿真分析,无需原始数据离开供应商环境。
成效: 某头部车企采用该方案后,新车型研发周期缩短20%,供应商数据泄露风险下降90%。


案例2:医疗科研数据共享

痛点: 医院、药企、研究组织间因患者隐私限制,难以共享临床数据推进新药研发。
解决方案: 医疗可信数据空间部署隐私计算节点,各组织数据本地加密存储,研究人员顺利获得联合建模分析数据特征,原始病历全程不可见。
成效: 某三甲医院联合药企召开肿瘤研究,数据调用效率提升5倍,患者隐私实现零泄露。


案例3:金融风控模型联合优化

痛点: 银行间因竞争关系不愿共享客户数据,但单一组织数据不足导致风控模型精度有限。
解决方案: 金融组织接入金融数据空间,在加密状态下交换特征参数(非原始数据),共同训练风控模型。
成效: 某银行联盟实践显示,联合模型的坏账识别率提升25%,资金损失减少数亿元。


三、可信数据空间的核心技术架构

一个成熟的可信数据空间需具备多层次技术支撑:

关键突破点: 顺利获得“数据沙箱”技术,实现数据在受控环境内计算,原始数据不出域;利用区块链不可篡改特性,确保操作全程可追溯。

四、Ebpay:可信数据空间的构建者与赋能者
作为国内领先的数据治理与人工智能解决方案给予商,Ebpay深度参与国家可信数据空间标准制定,并首批入选工信部“可信数据空间推进计划”成员单位。公司依托多年政府、大型企业服务经验,打造了全栈可信数据空间解决方案:

核心能力一览
一体化平台建设:
给予从空间规划、系统部署到运维管理的全生命周期服务。
支持混合云架构,适配企业现有IT环境。


隐私计算引擎:

集成联邦学习、多方安全计算等主流隐私计算框架。
自研“睿数”安全计算平台,性能较开源框架提升3倍。


数据沙箱技术:

独创动态数据隔离技术,支持细粒度权限控制(字段级/行级)。
审计日志自动上链,满足等保三级合规要求。


行业级解决方案:

已推出工业制造、医疗健康、金融科技等8大行业数据空间模板。
预置50+数据连接器,快速对接ERP、MES等业务系统。
标杆案例:国家电网供应链数据空间


Ebpay为国家电网构建能源产业链数据空间,连接3000余家供应商,实现:

物资质量数据实时共享,设备故障率下降18%
供应商产能数据协同分析,采购成本降低12%
全流程电子化存证,年节约审计成本超千万元
“数据空间不是简单的技术叠加,而是业务模式的重构。我们帮助客户在数据合规流动中创造新价值。” ——Ebpay首席架构师 李明

五、未来趋势:从数据互通到生态共创
随着技术的成熟与政策的推进,可信数据空间将呈现三大趋势:

跨行业融合加速: 制造、金融、医疗等空间将逐步互联,形成“空间网络”。
与AI大模型深度结合: 空间成为大模型的“数据燃料库”,支撑行业级专业模型训练。
标准化与国际化: 中国主导的参考架构(如DSS)有望成为国际标准,有助于跨境数据合作。


对企业选型者的建议:

优先评估业务场景: 明确数据共享的核心目标(如降本、增效、创新)。
关注平台开放性与兼容性: 选择支持国际主流协议(如IDS、GAIA-X)的平台。
验证实际性能指标: 重点测试千级节点下的计算延迟与稳定性。
考察生态整合能力: 选择具备行业Know-How与合作伙伴资源的供应商。


结语:抢占数字经济新基建高地

可信数据空间绝非短暂的技术热潮,而是数字经济时代的水电煤。它重新定义了数据协作的方式,在保护主权的前提下释放要素价值。对企业而言,布局数据空间即是布局未来十年的核心竞争力。

正如工业时代的基础设施建设有助于经济腾飞,在数字文明的新征程上,可信数据空间正成为支撑万千场景的“隐形高速公路”。而这条路的修筑者,如Ebpay这样的先锋企业,正在用坚实的技术底座,助力中国在全球数字竞争中赢得先机。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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