在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为关键生产要素。而可信数据空间，作为新兴的数据流通利用基础设施，正逐渐崭露头角。那么，什么是可信数据空间？又将如何影响数据领域的未来走向？数据标准和可信数据空间又有什么关系呢？

可信数据空间是什么？数字时代的新基石

2024年11月，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，预计到 2028年，我国将建成 100 个以上可信数据空间。

2025年4月29日，第八届数字中国建设峰会“可信数据空间分论坛”上，“可信数据空间发展联盟”正式成立。

2025年7月16日，国家数据局综合司正式发布《2025年可信数据空间创新发展试点名单》。

《行动计划》中明确可信数据空间是基于共识规则、联接多方主体、实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，可信数据空间能力见下图：

可信数据空间如同一个高度规范化的“数据安全集市”，为数据所有者、使用者、开发者等多元主体提供可信赖的协作生态。在这一生态中，各方能够基于统一规则实现数据的安全流通、价值交易与协同创新。而支撑这一体系高效运行的核心之一，正是数据治理的三大支柱：

01、标准化的数据语言（确保数据可读）

02、高质量的数据内容（保障数据可用）

03、强防护的数据安全（明确数据敢用）

数据治理是可信数据空间的“数据底座”

在可信数据空间中，高质量的数据是实现数据流通和价值创造的基础。“建设可信数据空间首先需要解决数据流通中‘不敢’‘不愿’和‘不能’的问题。”这正是数据治理解决的核心痛点。

数据治理旨在确保数据的质量、安全、合规以及有效利用。通过在数据清洗、整合、标准化等过程中进行处理，提高数据的准确性、完整性和一致性，从而为可信数据空间提供可靠的数据资源。

可信数据空间的建设和运行，也为数据治理提供了新的场景和挑战。在可信数据空间中，涉及到多方的数据交互和共享，这就需要更加严格的数据治理机制来保障数据的安全和合规。同时，可信数据空间的发展也促使企业和机构不断完善数据治理体系，提高数据治理的水平。

数据标准，可信数据空间的“基石”

01、数据标准在数据流通中的应用

在可信数据空间中，数据标准是实现数据流通的关键。不同的企业和机构可能采用不同的数据格式、编码方式和数据定义，这就导致数据在流通时容易出现不兼容的问题。而数据标准可以统一数据的格式、编码、定义等，使得数据能够在不同的系统和平台之间无障碍地流通，增强可信数据空间主体间的协作能力。

02、数据标准对数据质量的支撑

数据标准有助于提升数据质量。通过明确数据的质量指标和规范，企业可以在数据采集、存储、处理和使用的全过程中，按照标准进行操作，减少数据错误和重复，提高数据的一致性和准确性。例如，在数据采集阶段，规定数据的必填项、数据类型和取值范围等标准，能够确保采集到的数据符合要求，为后续的数据处理和分析提供可靠的数据基础。

03、数据标准在数据安全与合规方面的作用

在可信数据空间中，数据安全和合规至关重要。数据标准在数据安全和合规方面发挥重要作用。通过制定数据脱敏、加密等标准，确保数据在存储和传输过程中的安全性；通过明确数据使用的权限标准，防止数据的滥用和泄露。同时，数据标准也有助于企业满足相关法律法规对数据管理的要求，保障数据主体的合法权益。

构建数据标准的有效策略，从顶层设计到落地路径

01、制定统一的数据标准

企业和机构应根据自身的业务需求和行业特点，制定统一的数据标准。这包括数据格式、命名规则、数据定义、业务规则以及数据质量指标等方面的标准。在制定标准时，要充分考虑到数据的流通性和可扩展性，确保标准能够适应不同系统和平台之间的数据交互需求，同时也能够满足未来业务发展和技术创新对数据的要求。

02、建立数据标准管理机制

为了确保数据标准的有效执行，需要建立完善的数据标准管理机制。这包括设立专门的数据标准管理团队，负责数据标准的制定、维护和更新；建立数据标准的发布和培训机制，确保相关人员了解和掌握数据标准；建立数据标准的监督和评估机制，定期对数据标准的执行情况进行检查和评估，及时发现和解决问题。

03、加强数据标准的推广与应用

数据标准制定后，关键在于推广和应用。企业可以通过内部培训、宣传等方式，提高员工对数据标准的认识和重视程度，促使员工在日常工作中自觉遵循数据标准。同时，在信息化和数字化建设过程中，将数据标准融入到业务流程中，通过系统性的强制约束，确保数据的采集、存储和使用符合数据标准。

然而，面对大模型驱动的智能时代，数据标准管理正经历从“规则固化”向“动态适应”的阶梯式跃迁，如何将数据标准、大模型和可信数据空间结合起来，也是我们需要探索和深入的模式。

基于大模型的数据标准新路径

01、大模型助力数据标准的智能化制定（自动制定）

随着人工智能技术的发展，大模型在数据标准制定方面具有巨大的潜力。大模型可以对海量的数据进行分析和学习，发现数据的常用格式、编码方式以及数据之间的关联关系，自动识别数据中的模式和规律，从而为制定数据标准提供参考。

02、大模型进行数据标准的持续性监管（自动矫正）

在数据标准的持续落地过程中，大模型也可以发挥重要作用。通过大模型进行数据质量检测和监控，通过对数据的定期分析，快速发现不符合数据标准的数据，并及时进行预警和处理。同时，大模型还可以用于数据的自动清洗和修复，根据数据标准对不符合要求的部分数据进行自动调整和修正，提高数据处理的效率和准确性。

03、大模型推动数据标准的持续优化（自动补齐）

随着业务的发展和数据的变化，大模型可以持续对数据进行学习和分析，及时发现数据标准中存在的问题和不足，并提出优化建议。当业务流程发生变化或出现新的数据类型时，大模型可以通过对新数据的分析，为数据标准的更新和优化提供依据，确保数据标准始终能够适应业务发展的需求。

在大模型等新技术的推动下，数据标准的制定和应用将迎来新的机遇和挑战。企业和机构应积极把握这些机遇，通过制定科学合理的数据标准，建立完善的数据标准管理机制，充分发挥数据标准在可信数据空间中的价值，为数字经济的发展注入新的动力。

可信数据空间是数字经济的“高速公路”，而数据标准则是这条路上的“交通规则”。从国际竞争到国内治理，从工业互联到民生服务，数据标准正在重塑数据价值的释放方式。未来，随着大模型与标准体系的深度融合，数据的未来版图正在标准的力量下重塑，而你我都是见证者。