主要技术内容
本标准为行业数据融合应用场景的实施提供系统性指导，适用于各行业开展多源异构数据融合应用的整体规划与实施。标准建立了以"场景发现→评估→实施→运营"为主线的全生命周期方法论体系。
场景分类体系
标准将数据融合应用划分为六大典型场景：跨行业综合分析（S1）、产业链协同（S2）、智能化服务（S3）、公共安全与治理（S4）、监管与合规（S5）、新产品与新模式（S6）。各场景的核心特征、数据来源和实施要点各有侧重，使用者可结合自身行业特点选择适用的场景类型，并参照对应的实施指南进行个性化调整。标准提供了从业务需求识别到场景优先级排序的完整评估框架，涵盖数据可行性、技术可行性、经济可行性、合规可行性四个维度。
数据治理与技术架构
数据治理板块规范了数据资源梳理、数据标准体系、数据质量管理、主数据与元数据管理、数据分级分类管理等核心要求。技术架构设计覆盖数据采集与交换（ETL、实时采集、API接口、文件交换）、存储选型（关系型数据库、数据仓库、数据湖、时序数据库、图数据库、分布式缓存）以及融合引擎与分析应用等关键环节，为数据融合应用提供完整的技术方案支撑。
安全合规框架
标准构建了涵盖合规要求分析、隐私保护技术应用、数据授权与审计、数据安全风险评估的完整安全合规体系。隐私计算技术选型参考表详细说明了联邦学习、安全多方计算、差分隐私、可信执行环境、同态加密等技术的适用场景、核心原理及局限性，为隐私保护前提下的跨组织数据融合提供了选型指引。附录B提供了可操作的数据安全合规检查清单。
实施与运营
标准明确了从规划、准备、实施、验收到运营的全流程管理要求，建立了涵盖系统可用性、数据质量、业务效果、安全合规的运营指标体系，并提供了数据融合应用价值评估的方法框架。
标准资料性附录包含数据融合技术成熟度评估模型（五级）、数据安全合规检查清单及典型场景案例汇编，为使用者提供了可直接应用的评估工具和参考范例。
适用范围
a)各类组织开展多源异构数据融合应用的整体规划与实施；
b)数据要素流通平台、公共数据授权运营平台的设计与运营；
c)制造、金融、医疗、交通、政务、零售等重点行业的行业数据融合应用场景实施；
d)数据采集、清洗、治理、分析、应用等各类数据服务商的服务设计与交付；
e)政府公共机构开展数据共享交换和数据开放工作的场景实施。
注： 本文件适用于已具备基本数据管理能力的组织。对于数据管理基础薄弱的组织，建议首先参照GB/T 36073—2025《数据管理能力成熟度评估模型》等标准建立基础数据管理能力，再开展数据融合应用。
是否包含专利
否
