工业数据可信流通应用建设路径有哪些？

我来介绍一下工业数据可信流通应用建设路径。

一、需求调研

通过需求调研，深入了解相关参与方的业务需求和痛点，明确系统要解决问题的范围。数据流通是从数据提供方到数据需求方的闭环，要满足双方的供需关系匹配。

针对数据需求方需要调研的内容，主要包括如下维度：

关联业务及优先级：涉及到业务流程，与周边业务的关系，业务价值和优先级。

数据要求：如数据内容、类型(结构化、半结构化、非结构化)、数量级、使用频次等。

数据处理方式：如阅读、查询、统计、机器学习等，是否与本地数据关联处理等，使用的数据处理工具，处理实效要求。

周边系统接口：与周边系统的接口形式、协议要求。针对数据提供方需要调研内容，主要包括如下维度：

供方的数据特征：如数据来源、数据内容、数据类型、量级、产生频次。

数据使用约束规则：如数据等级、使用范围、使用人员要求、使用期限、处理方式要求、存储要求。

综合数据提供方和数据需求方的数据需求及约束，双方能达成一致的场景优先纳入需求范围，并根据业务价值优先级排序，决定实施的先后顺序。 需求调研阶段，形成正式需求列表并纳入管理，持续审视刷新。对于暂时没有达成一致的需求，可纳入长期需求跟踪。

二、方案设计

信任机制设计

生态业务各参与方的身份认证。CA(CertificateAuthority，认证中心)经过评估认证，向参与方颁发数字证书，该数字证书是唯一的身份标识。

访问鉴权与可信通信。数据提供方与数据使用方技术部件之间的通信，基于PKI(publickeyinfrastructure，公共密钥基础设施)完成鉴权、数字签名，从而保证数据传输的安全性、完整性和实名性数据使用控制。

数据使用控制设计

数据使用控制策略：基于“4W2H”(Who、When、Where、DoWhat、HowTo、HowMany)设计原子策略，灵活组合，实现精准的数据使用控制。

全流程精细管控：全流程操作通过日志记录+区块链存证+全链路血缘，实现数据提供方可查证追溯、数据使用方可自证清白、数据监管方可监管审计。

智能合约设计

跨主体的数据交换生成智能合约，基于契约化的合约，实现双方要求承诺的IT化，并通过区块链进行存证，防止篡改。 合约中包含的数据使用控制策略，通过技术手段被IT强制遵守，避免人工执行带来的不可控风险。

应用改造与工具适配

数据处理应用改造：数据应用使用数据时，要执行数据控制策略约束，业务处理逻辑要做相应调整，适配数据使用约束规则。

数据处理工具适配：Office类文档工具、BI分析工具等数据分析工具，要执行数据控制策略约束，如禁止另存、只读、禁止导出等，数据处理工具要做相应调整，适配数据使用约束规则要求。

三、系统部署

1、IT资源申请

基于数据量及作业量估算，申请所需要的计算、存储和网络等IT资源。数据流通涉及多个参与方，是多节点的分布式架构。依据数据保护级别、业务上线时间要求、IT成本等因素综合考虑，可选择云计算、本地、混合方式提供IT资源。

2、部署业务公共服务

认证中心、使用控制中心、存证清算中心、数据市场等模块组成的业务公共服务，对所有参与者开放，优先部署在云上。

3、部署数据节点环境

数据提供或消费方，是数据流通主体，分别部署本方数据节点环境，支撑安全可信的数据处理和流通环境。数据节点环境包含基础安全环境资源(如容器等)、数据应用、数据分析工具、资源库等。运营方通过部署工具一键式安装。数据节点环境可根据数据安全要求、业务上线时间要求等选择部署在云上或本地。

4、业务系统集成

数据流通系统与业务系统相互协同，在数据提供方，从业务系统获取数据；在数据消费方，处理结果传递给业务系统使用，数据流通系统与业务系统要实现集成对接。

四、测试上线

1、账号申请与权限分配

企业用户申请账号，经运营管理员批准后，可以参与数据流通作业流程。每个账号绑定一定角色，具有不同的操作权限。

2、业务UseCase测试

根据需求列表，形成场景化UseCase测试用例清单，验证数据流通全过程能力，主要涉及业务开通、数据资源上架、数据使用规则设定、数据规则执行、数据处理、两方流通交换、多方流通交换等核心能力；并进一步从业务视角，验证数据流通能否满足业务实际需求。

3、跟踪监管测试

通过审计数据供需方围绕数据流通的行为记录，保证数据流通过程合规合法。完成功能测试和业务验证后，经评估满足需求后，数据流通应用可上线运行。

五、运行优化

数据流通应用上线运行后，业务方、运营方、方案提供方在日常使用实践中，可进一步探索需求场景、丰富系统能力、完善系统功能。

1、问题发现与解决

在日常业务实践中，不断发现系统的功能、性能问题，通过迭代优化，不断完善系统功能。

2、需求探索与场景扩展

基于数据流通应用，尝试支撑更多业务场景，扩大数据流通的作用范围。探索过程，会进一步发现更多需求场景，驱动数据流通系统不断完善增强。