2019年10月，中央提出“加快推动区块链技术和产业创新发展”的要求，让“区块链+”概念再上风口。在众多的“区块链+”之中，“区块链+数据安全”这一话题跨越了技术、行业和场景的区隔，成为区块链应用的又一大热门领域。

区块链的去中心化、防篡改和公开透明的特点，看似完美契合了数据安全的需求；但要让这一技术真正落地，还需要跑通二者间融合的“最后一公里”：应用场景的连通。许多研究区块链技术应用的企业和机构尝试通过“数据上链”，实现对数据本身的保护。而大数据分析与应用企业华策数科则将重点放在了数据确权与授权环节，正式启动区块链技术针对数据科学的开发应用规划。

“数据孤岛”与联邦学习

信息爆炸时代，人们日常的一举一动都产生着数据。据IDG发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全世界共产生33ZB（约合36万亿GB）的数据量。预计到2025年，全球年数据总量将增至175ZB。

与之形成鲜明对比的是，有行业媒体分析指出，全球数据利用率仅为2%（亦有分析认为不足1%）。余下超过35万亿GB的数据，将不再流转、不被分析，成为漂浮在信息海洋中的“孤岛”。

连接这些“数据孤岛”存在两方面的难题：其一，数据要被合规使用，首先需要获得其所有者的授权，而现代社会行为的复杂性，使得数据所有者与数据使用者之间的距离可以被无限拉长，导致数据确权变得十分复杂；其二，数据需要流通才能产生价值，且不论小公司如何实现数据流通，就连少数巨头公司之间，目前也未能打造出让数据安全流动交互的工具（机制）。

在2019年初《时代》周刊百大人物峰会上，李开复提到的“联邦学习”（Federated Learning）引发众多讨论。这个由Google在2016年提出的概念，设想了一个数据不出本地的加密参数交换方式，让自有数据不完整的企业之间通过联合建模的形式，实现事实上的“数据流通”。

经过数年探索与完善，联邦学习在理论上为数据安全要求下的联合建模提供了支持，但在操作层面，尤其是数据加密和样本对齐，仍需要更加高效的工具（技术）支撑。

正是在这一背景下，越来越多的开发者将目光投向区块链（尤其是联盟链）技术。华策数科的首席运营官陈志明介绍称，“联邦学习的建模效果不会差于传统深度学习算法的建模效果，但区块链的加密技术和共识算法能够很好地满足联合建模对数据安全和效率的需求。”

陈志明表示，正是基于这一应用前景，华策数科启动了区块链技术开发的规划，并计划于2020起组建一支全新的研发团队，研究区块链技术与大数据分析与应用的结合。“华策数科拥有丰富的联合建模经验，未来不仅可以担任建模服务商的角色，在拥有区块链技术应用的能力之后，还可以承担联合建模的‘协作者’，为更多企业搭建数据流通的桥梁。”

借区块链 打通数据信任“最后一公里”

在一些业内人士看来，区块链技术除了可以解决建模过程中的数据流通安全问题，也同样可以在数据授权过程中发挥重要的作用。

华策数科的创始人兼首席执行官张新昌在本月初的一场大数据行业分享会上提出了“让用户的授权行为上链”的想法，也受到不少技术开发者的关注。张新昌认为，以往数据从产生、收集到二次应用，需要经历多道程序流转，以致于当机构或企业需要引入外部数据进行分析应用时，“获取授权”就成为一道难以逾越的障碍。

“我们可以通过引入区块链技术的应用，让用户的授权行为上链，数据方以此凭证输出数据标签或维度。这一行为过程中所需的公开透明、防伪可溯以及对数据方的奖励机制，区块链技术都已经有了很成熟的应用。”张新昌说，“这是大数据与区块链在新场景下的整合应用模式，我们也可以称之为‘融合艺术’的一例。”

“科学和艺术在山麓分手，又在山顶重逢。”当比特币横空出世时，鲜有人能料到作为底层技术的区块链能够有朝一日成为一个国家重点推进的核心技术。如今，区块链概念与供应链金融、物联网、消费金融、智能制造等领域的创新结合，正是“融合艺术”带来的美妙反应。

大数据让商业决策变得“聪明”高效，区块链让大数据分析和应用变得安全可靠。张新昌相信，这一应用场景的开发不仅能让华策数科的业务受益，同时体现华策数科践行数据安全的理念，更重要的是能够输出一整套数据科学与区块链技术结合的体系，为饱受数据合规争议的大数据行业带来全新的解决方案。