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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
用户痛点
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
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
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
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
大数据交易中心奇异果体育app竞彩官网下载的解决方案概括为“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。
方案介绍
数据交易市场模式
数据信托模式
数据银行模式
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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
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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
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
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
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
端到端数据安全奇异果体育app竞彩官网下载的解决方案能力赋能b2c落地
咨询服务
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