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用户痛点

数据交易粗放式
数据交易粗放式
交易内容固定:以原始数据买卖为主,数据算法、数据模型等交易尚未起步;
交易价格不确定:缺乏对数据定价的统一标准,难以准确衡量数据应有价值;
建设主体不明:数据交易平台在建设过程中对于建设主体、参与主体等并未制定严格的标准要求,出资方和出资额比重未明确。
数据交易环境有待完善
数据交易环境有待完善
地方探索各自标准体系缺乏一体化经验,亟需数据交易咨询顶设咨询经验;
交易平台定位重复、各自为战,难以发挥综合优势;
数据交易市场之间缺乏流动性,呈现交易规模小、交易价格无序、交易频次低等特点,难以真正实现平台化、规模化、产业化发展,无法有效发挥交易平台的功能优势。

数据质量难以有效保障
数据质量难以有效保障
部分交易数据存在格式不规范、内容不完整等问题,影响数据交易;
缺少交易平台会员制的标准要求,缺少会员身份属性认证机制,缺少对企业资产做明确要求的标准,无法保证交易过程中数据质量的权威性和准确性。
隐私数据价值挖掘难
隐私数据价值挖掘难
数据价值较高的原始数据不能外发,不同行业和行业内部数据不连通,无法发起跨组织跨机构的联合建模,缺少数据交易磋商、数据市场运营等运营路径。

方案架构

大数据交易中心解决方案概括为“一一三两”架构,基于数据存储与处理、数据确权、数据流通与计量计费等技术,建设一套开放、中立的数据要素流通平台, 基于各行业的数据融合机制,梳理数据交易流程, 3+x种交易模式,市场化、合规安全的两套保障体系,将数据交易变得透明化、合法化、规范化。

方案架构

方案介绍

数据交易市场模式
数据信托模式
数据银行模式
数据交易市场模式
  • 数据交易市场

    场景一:单一数据源交易
    1、用户在自服务门户查看数据样例,明确使用需求
    2、用户向交易中心发起议价合同,向数据拥有方申请授权,价格估算(含计算/网络等整体费用)
    3、申请数据安全沙箱或联邦节点,编写建模程序
    4、将建模程序和全量数据进行结合,进行程序运行
    5、进行计费统计和确认
    6、申报审核得到结果
    
    
    
    场景二:多数据源交易
    1、用户在自服务门户查看数据样例,明确使用需求
    2、发起多方议价,向多方数据拥有者申请授权,并进行合同处理
    3、获得更多纬度数据使用权
    4、发起联合建模流程
    5、交易中心确认数据贡献度,分配本次交易数据使用费
    6、完成交易
    
    
    
数据信托模式
  • 数据信托的模式

    信托行为的主体:委托人、受托人、受益人
    信托行为的客体:信托财产
    信托委托人:信托的创设者
    信托受托人:信托公司
    信托受益人:享有信托权益的人员
    信托监管单位:银监会
    信托资金托管方:商业银行
    数据托管方:数据交易中心
    
数据银行模式
  • 数据银行的模式

    1、用户协议程序化,叠加TEE等可信硬件,忠实履行数据主体权益
    2、便捷实现数据主体权利:删除权、可携权、查阅权、撤回同意权、知情权等
    3、通过PIA评估才能被签名认证转化成可信数据处理,经过签名的模块可处理敏感数据
    4、可信数据处理程序报备,PIA评估报告透明,满足义务要求,实现监管备查
    
    
    
    
    
    
    
    

方案优势

数据交易咨询服务
数据交易咨询服务

供需撮合、法律咨询、权属认证和价值评估等完整方案赋能产业

领先的隐私计算能力
领先的隐私计算能力

将百度多年对AI领域的深耕,形成自身的AI学术体系,领先的隐私计算能力赋能产业

降低数据交易门槛
降低数据交易门槛

针对技术门槛高、人才匮乏,百度集产学研一体,助力产业数据交易生态发展

首个端到端隐私计算方案
首个端到端隐私计算方案

端到端数据安全解决方案能力赋能B2C落地

咨询服务

根据您提交的需求,将有解决方案专家与您联系,定制专属解决方案。

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