3T/BSIA00X-2025企業數據要素平臺體系架構指南本文件提供了企業數據要素平臺體系架構，包括企業數據要素平臺體系架構的概念、通用特征和需求、參考架構、技術要求和安全要求。本文件適用于企業數據要素平臺體系架構的規劃設計、建設和應用。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T42568-2023工業互聯網平臺微服務參考框架GB/T20273-2019信息安全技術數據庫管理系統安全技術要求GB/T42570-2023信息安全技術區塊鏈技術安全框架GB/T43697-2024數據安全技術數據分類分級規則3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.1應用application一些結構化功能集，提供一個或多個服務支持的增值功能，并可通過提供API接口來支持這些功[來源:ITU-TY.2091-(2024)，13]3.2數據要素dataelements數據要素是指能直接投入到生產和服務過程中的數據，是用于創造經濟或社會價值的新型生產要素。[來源:國家數據局《數據領域名詞解釋》]3.3數據要素平臺dataelementplatform一個綜合性的數據管理生態系統，專注于數據的全生命周期管理，包括數據的采集、存儲、處理、分析、共享和交易等環節。3.4數據治理4T/BSIA00X-2025數據治理，是指提升數據的質量、安全、合規性，推動數據有效利用的過程，包含組織數據治理、行業數據治理、社會數據治理等。[來源:國家數據局《數據領域名詞解釋》]4概述企業數據要素平臺體系架構是企業數據要素平臺的核心組成部分，定義平臺的數據處理流程、存儲方式、服務接口以及安全策略等關鍵要素。5通用特征和需求5.1通用特征應包括模塊化與平臺化、分層級結構、集成多種技術、海量數據處理能力、數據可視化與易用性、安全性與可靠性以及可擴展性與靈活性等通用特征。5.1.1模塊化與平臺化企業數據要素平臺應采取模塊化的設計，將不同的功能劃分為獨立的模塊，如數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析和數據可視化等，模塊通過平臺化的方式進行整合，形成一個統一的數據處理環境，支持數據的全生命周期管理。5.1.2分層級結構企業數據要素平臺在架構上應分為多個層級，包括基礎設施層、核心業務系統層、數據層、數字化應用層等，每個層級都有其特定的功能和職責，通過層級之間的協同工作，實現數據的高效處理和利用。5.1.3集成多種技術數據要素平臺應集成大數據和人工智能技術，如分布式計算、數據庫技術、數據挖掘技術和機器學習技術等，使平臺處理大規模的數據，提供更準確的分析和預測，支持快速決策和業務創新。5.1.4海量數據處理能力企業數據要素平臺應具備海量數據處理能力，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等，通過使用數據處理技術，如MapReduce、Spark等高效地分析和處理數據，提取有價值的信息。5.1.5數據可視化與易用性數據要素平臺應提供數據可視化功能，將處理后的數據以直觀的圖表、報表等形式展示給用戶。同時，平臺也注重易用性，提供友好的用戶界面和操作流程，降低用戶使用門檻，方便各類用戶高效地使用數據。5T/BSIA00X-20255.1.6安全性與可靠性企業數據要素平臺在設計和實施過程中要注重數據的安全性和可靠性，采用身份認證、訪問控制、數據加密等技術來保護數據的機密性、完整性和可用性。同時，平臺應具備容錯和備份能力，確保在出現故障或數據丟失時能夠迅速恢復和重建。5.1.7可擴展性與靈活性企業數據要素平臺要具有良好的可擴展性和靈活性，能夠根據業務需求的變化進行快速調整和擴展。通過添加新的功能模塊、升級硬件設備等方式，不斷提升其處理能力和效率，滿足不斷增長的數據處理需求。5.1.8反饋機制企業數據要素平臺要具有反饋機制，通過平臺收集和分析用戶行為數據得到反饋，平臺能夠快速響應用戶需求、改進功能設計、提升用戶體驗，并增強用戶粘性。5.2通用需求5.2.1業務數據化1.平臺應能夠解決新數據結構下整體數據標準化的問題，改變傳統的數據關聯方式，構建新的行業數據模型，并對用于大數據分析的數據提供良好的模型擴展能力。還應結合數據建設新的數據主題域和標準體系，建立全域數據指標體系。例如，基于行業最佳實踐和企業業務流程梳理，采用自頂向下和自底向上相結合的方法構建行業數據模型，先確定核心業務主題，再逐步細化數據實體和屬性；通過對業務目標拆解和數據映射關系分析，建立全域數據指標體系。5.2.2數據合規化2.數據全生命周期中，應遵循相關法律法規、行業標準，確保數據處理的合法性、安全性、透明度，并尊重和保護數據主體權益。5.2.3數據資產化3.平臺應建立主題關聯模型，將分散在各系統、各數據域的同一主題數據進行算法分析和關聯，形成基于業務域自然對象的主題模型；基于該模型設計規劃業務指標體系，使業務人員能夠直接通過標簽進行業務分析和知識挖掘；標簽體系應融合業務場景需求，通過關聯、預測和挖掘算法模型，實現對業務場景的實際指導，體現業務價值，變成資產。5.2.4資產價值化6T/BSIA00X-20254.數據分析平臺應能夠實現數據的智能在線化與服務化，使數據能夠更便捷地被用戶所使用，為各類用戶提供高效、準確的數據服務。6體系架構企業數據要素平臺體系架構主要由兩個體系、四個模塊組成，第一個體系是標準規范體系，第二個安全保障體系，四個模塊包含基礎設施、數據管理、數據模型、應用服務。企業數據要素平臺體系架構圖，如圖1所示。圖1企業數據要素平臺體系架構圖企業數據要素平臺體系架構應包括以下關鍵部分：標準規范體系：標準規范體系涵蓋應遵循數據標準規范、數據安全規范、數據管理規范等。安全保障體系：安全保障體系應關注平臺的隱私保護和安全性，規范數據加密、訪問控制、安全審計等措施，確保數據的安全性和合規性。基礎設施層：這是平臺的基礎，要包括計算、網絡、存儲等軟硬件資源的規劃和部署，確保平臺具備穩定、高效的基礎運行環境。數據管理層：該層關注數據的收集、存儲、處理和管理。要涉及數據的標準化、分類、清洗、整合等過程，以確保數據的質量和可用性。數據模型層：該層提供數據分析和挖掘所需的算法和模型，要支持各種復雜的數據分析和預測任務，幫助用戶從數據中提取有價值的信息。應用服務層：該層提供平臺的各種應用服務，如數據產品、數據確權、數據可視化、數據交易、數據溯源等，滿足用戶的不同需求。7T/BSIA00X-20257性能要求7.1數據采集層性能要求數據源多樣性：應支持從多種數據源采集數據，包括但不限于網站日志、業務數據庫、Ftp/Http數據源以及其他數據源。實時性：應實現實時采集和存儲，以即時響應和處理。數據清洗：在采集過程中對數據進行初步清洗，以確保數據的質量和準確性。7.2數據處理層性能要求離線與實時處理：應滿足常規的統計分析和有價值的數據挖掘等離線歷史大數據處理要求，還要兼顧時效性要求高的在線實時流數據處理要求。數據處理工具：選擇合適的數據處理工具和框架，如ETL（提取、轉換、加載）工具、流處理平臺等，以支持實時和批處理的數據需求。高性能：應滿足處理大量數據時系統的性能和穩定性，避免數據處理的延遲和瓶頸。7.3數據存儲層性能要求數據存儲結構：應根據數據的類型和訪問頻率選擇數據存儲結構，如關系型數據庫、分布式文件系統等。數據分區與索引：優化數據的分區和索引策略，以提升查詢效率。可擴展性：應確保存儲層能夠靈活擴展，以滿足數據量增加和不斷變化的業務需求。7.4數據服務層性能要求數據共享：支持數據在不同業務和產品之間的共享，確保各業務和產品能夠方便地獲取所需數據。數據接口：提供穩定、高效的數據接口，支持數據的查詢、檢索和獲取。數據安全性：采取數據加密、訪問控制、身份驗證等措施，確保數據不被未授權訪問。7.5數據質量管理性能要求全過程管理：應實現數據采集、數據處理、數據存儲、數據服務和數據展現的全過程數據質量管理。數據校驗與監控：建立數據校驗和監控機制，確保數據的準確性、一致性和完整性。數據治理：制定數據治理框架，包括數據標準、數據質量評估和監控機制等，以規范數據管理流程。8T/BSIA00X-20258安全要求8.1身份認證和授權所有用戶都應使用強密碼，并定期更換，確保賬號安全。企業還應啟用雙因素驗證來加強身份真實性驗證。用戶權限應根據其工作職責進行精確分配，確保只有授權人員能夠訪問和操作相關數據。8.2訪問控制應基于用戶的身份、角色和權限進行細粒度管理。每個用戶應擁有獨立的賬戶，在訪問數據時使用該賬戶進行認證和授權，防止未授權訪問和數據泄露。8.3數據防護平臺應使用加密機制對數據進行加密，確保即使在數據泄露的情況下，敏感數據也不會被竊取或利用。應建立定期的數據備份和恢復機制，以應對可能的數據丟失或損壞情況。8.4應用程序安全應用程序應經過安全審核，確保其沒有安全漏洞和惡意代碼。企業應采用白名單機制限制允許使用的應用程序，防止惡意程序的攻擊和數據的非法訪問。8.5網絡安全管理網絡安全管理應覆蓋物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層和應用層所有網絡層，包括防火墻的配置、入侵檢測和防御系統的部署，以及安全事件的監控和響應等，確保網絡環境的整體安全。8.6日志和審計平臺應記錄所有關鍵操作和用戶行為，以便進行安全審計和事件追溯，及時發現潛在的安全威脅和違規行為，并采取相應的措施進行處置。8.7數據隱私保護平臺應遵循相關法律法規，確保在數據共享和交易過程中，如涉及隱私數據得到充分保護。平臺應提供數據脫敏、匿名化，零信任架構等技術手段，防止隱私數據泄露。9T/BSIA00X-2025附錄A資料A.1數據要素數據要素作為新型生產要素，是為參與社會生產經營活動、為使用者或所有者帶來經濟效益的數據資源。它與土地、勞動力、資本、技術等并列，是數字經濟的重要組成部分，也是數字化、網絡化、智能化的基礎，成為經濟增長的新引擎與國際競爭的新抓手。數據要素具有規模性、多樣性、高速性和價值性等特點。規模性體現在數據要素包括大量的數字、文本、圖像、音頻或視頻等數據的集合，且數據規模巨大，每年都呈指數級增長。多樣性指數據要素具有多種形式，每種形式的數據都具有不同的特點和用途。高速性是數據要素可以在瞬間處理大量信息，快速完成人類無法完成的任務。價值性體現在數據要素具有極高的價值，它們可以為人類帶來巨大的經濟和社會效益，如改善醫療、教育、交通等領域的發展，提升人們的生活質量。在應用方面，數據要素是大規模定制的關鍵，其應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化生產、定制平臺等。通過對定制數據的挖掘、分析，實現精準匹配、營銷推送、流行預測等更高級功能，幫助降低物流和庫存成本，增加產品的用戶匹配度，減少生產資源投入的風險。此外，數據要素在智能制造中也發揮著重要作用，通過信息物理系統實現產品的智慧化和企業的網絡化、智能化改造。在使用數據要素時，也需要注意保護數據安全，合法合規使用數據，并合理利用數據的潛力，以實現最大的效益。T/BSIA00X-2025A.2體系架構軟件體系架構是一個或多個結構的集合，這些結構由軟件元素、這些元素的外部可見屬性以及它們之間的關系組成。它定義了軟件系統的整體結構，并為軟件開發提供了基礎框架。軟件體系架構的包括以下關鍵要點：軟件元素：體系架構定義了軟件系統的基本組成單元，即軟件元素。這些元素可以是函數、模塊、組件或服務等。可見屬性：每個軟件元素都具有外部可見屬性，這些屬性描述了元素的功能、接口和行為。這些屬性是體系架構中其他元素與之交互的基礎。元素關系：軟件體系架構定義了元素之間的關系，如依賴、通信和交互方式。這些關系決定了元素如何協同工作以實現軟件系統的整體功能。在軟件體系架構設計中，需要考慮多種因素，如系統的功能性需求、性能要求、可維護性、可擴展性和安全性等。設計良好的軟件體系架構可以提高軟件系統的質量、降低開發成本并縮短開發周期。此外，軟件體系架構還