数据空间：涉及到数据的存储、处理、查询、和使用等方面呢
国际数据空间：是一个由数据端点组成的分布式网络，可实现数据的安全交换并保证数据主权
数据主权：数据主权是指自然人或法人对其数据资产所拥有的专属自决权。国际数据空间允许在没有中央基础设施的情况下，同能过使用类似于对等的连接器，在所有领域的参与者之间共享数据。
一个按钮女权且保护隐私的基础设施，用于汇集、访问、共享、处理和使用数据。
以公平、透明、适度和/或非歧视的方式获取和使用数据的清新实用的结构，以及清新可靠的数据治理机制。欧洲规则和价值观，特别是个人数据保护、消费者保护立法和竞争法，得到充分尊重。
数据持有者将有可能的数据空间允许访问或共享其控制下的某些个人或非个人数据
提供的数据可以重复使用以获得补偿，包括报酬，也可以免费使用
公开数量的组织/个人的参与
数据空间和数据中台的关系
数据中台 关注的是企业内部数据的整合与复用，目标是“数据赋能业务”，提升内部运营效率。
数据空间 关注的是跨组织数据的安全共享和交换，目标是“数据协作与价值流通”，同时保障数据主权。
数据空间和数据中台不是相互替代关系，而是互补的关系
| 维度 | 数据中台 | 数据空间 |
| 核心理念 | 数据资产化、能力复用、业务赋能 | 数据主权、可信交换、生态协作 |
| 核心目标 | 对内体校，降低重复开发成本，加速业务创新 | 对外协作，在安全可信的前提下实现数据价值交换 |
| 范围 | 组织内部，整合各个业务系统的数据 | 跨组织，连接多个独立的参与方 |
| 数据所有权/控制权 | 企业完全拥有和控制所有数据 | 数据提供方式始终保有数据主权，控制数据的用途和使用方式 |
| 技术架构重点 | 统一的数据湖/仓、数据开发平台、数据服务API、OneData体系 | 去中心化的连接器、身份和访问管理、使用控制、审计日志、标准接口 |
| 数据流动方式 | 数据被击中或逻辑集中到中台，进行处理和分发 | 数据不集中，通过点对点或总线方式在参与方之间流动 |
| 关键驱动力 | 企业内部需求，如降本增效、数据驱动决策 | 外部生态或法规要求如供应链协同、合规数据共享、数据要素市场化 |
| 典型应用场景 | 用户画像、精准营销、业务报表、实时风控 | 供应链透明化、跨境数据交换、金融信贷数据共享、医疗研究数据协作 |
共同点
1、数据作为核心资产：两者都认同数据是具有巨大价值的资产，需要通过技术和组织手段那你对其进行管理和利用。
2、打破数据孤岛：无论是数据中台整合内部系统，还是数据空间连接不同组织，其目的都是为了解决数据孤立、无法联通问题。
3、强调标准与治理：两者都依赖一套标准、规则和治理框架来确保数据的可用性、可靠性和安全性。
4、技术赋能：它们都需要先进的技术（如API、元数据管理、安全技术）作为实现的基石。
不同点
1、范围与边界：内部 vs 外部
2、数据主权与控制权
3、架构模式：集中 vs 去中心化
4、核心技术与机制
什么是高质量数据集
高质量数据集指经过系统化处理，能直接用于开发训练AI 莫辛纳甘，并能有效提升模型性能的数据集合
它与原始数据的核心区别杂鱼需要经过复杂的炼化过程，类似于原油需要提炼成汽油才能被汽车使用。
高价值应用：能直接解决特定业务或行业问题
高知识密度：蕴含丰富的专业知识和信息
高技术含量：其建设过程需要复杂的技术支持
面临的挑战
数据标准不统一：不同来源的数据标准不一，形成“数据孤岛”，导致大量数据难以直接使用。
数据处理技术有待提升：在专业领域，数据标注仍高度依赖人工，智能化、自动化工具待突破。
安全与合规风险：数据流通中的隐私保护、安全合规以及版权争议等问题，是数据供给方“不敢供、不愿供”的主要原因
商业化模式不清晰：高质量数据集的开发成本高、周期长，但是市场回报机制不明确，影响了各方参与的积极性。
