企业数据平台之痛，可信数据空间能否避免？核心对比与技术难点剖析

可信数据空间是当下的热门概念。在数据咨询工作中，我经常被问及它与企业数据平台究竟有何异同。

结合项目实践与行业知识，我对两者进行了梳理。本文既探讨它们共通的挑战，也厘清核心差异，希望能为从业者提供一些参考。

先说说两者的相同点

在我看来，可信数据空间本质也是一种数据平台，可以视为企业数据平台的外延。一旦数据协作跨越单一组织边界，自然会面临新问题，但两者核心目标一致：实现数据的有效利用，释放数据价值，无论是内部赋能还是构建数据产品。

首先是数据流通的需求

孤立的数据点价值有限，海量数据聚合才能产生“大数据”价值。单一业务数据价值也往往受限，多源数据融合则会催生巨大的业务潜能。

这一切的前提是数据能够流通。

企业数据平台旨在打通内部各部门、各业务系统的壁垒，让财务、销售、生产等数据自由流动，服务于内部运营与决策。

可信数据空间则致力于打破不同企业、机构间的“数据孤岛”，保障数据在多主体间安全、有序地流通。两者的根本目的，都是解决数据不通、难以高效利用的顽疾。

其次是价值释放的最终目标

投入资源建设平台，最终都是为了将数据转化为实际价值。这个价值虽然常表现为商业利益，但也涵盖更广泛的社会效益。

企业数据平台通过整合内部数据，优化流程、降低成本、提升决策效率。

可信数据空间则通过跨主体协同，实现产业链或生态圈的价值共创，例如供应链上下游共享数据以优化库存管理。

两者的终点，都是让数据驱动业务增长与创新。

再者，都面临数据治理和数据安全的难题

数据治理方面，无论是企业内部还是跨组织协作，都必须应对数据标准不一、质量参差不齐、冗余混乱等问题。缺乏规范的治理，数据就难以有效使用。

数据安全更是重中之重。两者都需防范泄露、篡改、滥用等风险。企业数据平台要保护核心数据不被违规访问；可信数据空间则需在多方交互中，确保每个参与方的数据主权与隐私不受侵犯。

还有技术投入之后，价值显化的问题

这是两者共同的深层次痛点，而且非常棘手。

企业搭建数据平台，投入大量资金于系统、技术和人力，但其价值往往难以直接量化，无法迅速体现为营收增长。

可信数据空间的投入则更多聚焦于跨主体技术适配、信任机制构建，其价值体现在产业链协同效率或创新业务孵化上，同样难以在短期内显化。

如何清晰界定并量化投入产出比，是两者都必须面对的挑战。如果说不清楚，就很容易遭到质疑。老板理解支持还好，若不理解，项目推进将异常艰难。

此外，两者都依托于特定的技术架构，涉及数据采集、存储、分析、传输等基础环节，这也是不容忽视的共性。

说说两者的不同点

谈完共性，再来看看核心差异。毕竟，定位不同决定了它们在多方面存在根本区别。

最核心的是定位和服务范围不同

企业数据平台是内向型的，服务于企业自身发展，核心是整合内部各类数据，满足内部管理决策与业务需求，服务对象限于企业内部。

可信数据空间则是外向型的，核心是构建一个多主体协同的数据流通环境，服务于产业链、生态圈的合作，服务对象包括企业、科研机构、监管部门等所有参与方。

其次是数据主权和控制模式不同

在企业数据平台中，数据源于企业自身，所有权和控制权集中，企业可自主决定数据的存、管、用，属于中心化控制模式。这里基本不需要考虑复杂的数据确权问题。

而可信数据空间中，数据来源于不同的法律主体，确权是无法绕开的前提。技术架构常采用分布式，力求“原始数据不出域”，通过隐私计算等技术实现“数据可用不可见”，属于分布式的协同控制模式。这种模式在技术交付和协作效率上，通常面临更大挑战。

再者是治理和信任机制不同

企业数据平台的治理由企业单方面主导，依靠内部管理制度和人员管控来建立信任。

可信数据空间的治理则需要参与各方共同协商，制定统一的规则与标准。其信任基础更依赖技术手段来保障，例如利用区块链存证确保可追溯，通过隐私计算保护数据隐私，从而实现可控、可信的数据交互。这套机制的建立与运维，无疑更加复杂且成本高昂。

如果企业数据平台的ROI（投资回报率）风险已经很高，那么可信数据空间的风险可能更甚。

最后是技术重点和应用场景不同

企业数据平台的技术重点在于数据整合、存储与内部分析，典型技术包括数据仓库、ETL工具、BI分析等。应用场景主要是内部的运营管理、决策支持与业务优化。

可信数据空间的技术重点则在于跨主体的安全互联与信任保障，涉及隐私计算、跨链互操作、数据合约等技术。其应用场景主要是产业链协同、跨境数据交换等需要跨组织紧密合作的领域。

总结与展望

总而言之，可信数据空间与企业数据平台在目标上同根同源，但在实施范围与核心机制上又各有侧重。

我个人的一个理想蓝图是：

• 企业数据平台是基石，为可信数据空间提供高质量、治理完善的数据源。
• 可信数据空间是扩展，帮助企业将内部数据的价值释放到更广阔的生态中。

未来，随着数据要素市场的成熟，二者有望深度融合：企业通过数据平台强化内生能力，同时通过可信数据空间积极参与生态竞争，最终实现数据价值的最大化。对于关心数据治理与大数据技术栈实践的朋友，可以关注 云栈社区 的相关讨论。这其中涉及的技术栈选型与架构设计，同样是 数据库/中间件/技术栈 领域持续探讨的热点。