數據共享和數據應用才是數據價值真正發揮起來的地方。它并非存在于存儲中，也并非存在于管道中。目前，它正被人、系統或模型所利用。這是數據從被動基礎設施轉變為主動杠桿的真正轉折點。

我們為實現這一目標而建立的機制，包括目錄、合約、訪問協議、采用工作流程，都不是無關緊要的，而是數據激活的基礎要素。

無論最終消費者是人工智能代理、業務用戶還是應用程序（數據/人工智能），這一層都成為數據清晰、相關且可操作的接口。

這就是為什么圍繞數據共享的技術、流程和文化必須不斷發展。它不僅僅是后端支持，更應該成為橋梁。它應該連接控制與創造力、治理與應用、人為因素與機器執行。

本文涵蓋以下內容：

通過基于場景的框架識別反復出現的數據共享挑戰。

了解每個情境的先決條件、所需能力、風險因素和有意義的指標。

本部分連接了兩個互補的部分：需求和操作模型的定義，以及實施策略和架構模式的探索。

本文描述的場景并非進行嚴格的分類?，F實世界的環境往往更加微妙，混合情況是常態而非例外。我們的目標是讓決策變得更直接，也更自信。目的不是強迫讀者接受單一的預定義模式，而是幫助識別其起點的主導特征，即使是部分的或不完美的。

這種非規定性的方法將您從僵化的結構中解放出來，讓您利用這種意識來指導戰略和架構選擇。

每個場景都遵循一致的結構，以便快速理解和應用：

• 強制性先決條件
  啟動該計劃之前必須存在或創造哪些條件？
• 要開發的關鍵能力
  需要哪些技能、流程或系統能力來支持它？
• 風險因素
  如果不加以解決，哪些內在挑戰和障礙可能會破壞其成功？
• 監控指標
  如何衡量進度并檢測失敗或偏差的早期跡象。

這種模塊化結構方法可以讓你您獨立閱讀每個場景，比較它們，并批判性地思考哪些元素最適用于您當前的環境。

場景 1：提高生產力并縮短上市時間

在大多數數據項目中，瓶頸并非技術，而是查找、評估和訪問正確數據時遇到的阻力。執行階段往往始于不確定性：我們需要的數據在哪里？誰擁有它？它是最新的嗎？它能立即使用嗎？還是需要清理、轉換或重新提取？

這些問題很少能提前得到解答。團隊會浪費數天甚至數周的時間去尋找未記錄的數據集、進行字段逆向工程，或等待他人批準訪問權限。更糟糕的是，即使找到了數據集，其可用性也依賴于口述歷史、個人知識或無法擴展的內部捷徑。因此，每個項目的早期階段都包含大量的“數據考古”：隱藏在項目延期和重復工作背后的高昂且無法追蹤的成本。

每個項目負責人都曾努力尋找正確的數據。這種模式并非偶然：它源于數據存在但尚未轉化為可復用產品的環境。每個新項目都是從零開始，缺乏結構化的方法來公開、評估和配置信息資產。這造成了一個悖論：組織擁有豐富的數據，但數據訪問能力卻很差。

從系統角度來看，這種低效率會隨著時間的推移而加劇。隨著項目數量的增加，浪費也隨之增加，導致專家團隊飽和、結果不一致以及對數據缺乏信心。它還會迫使熟練的專業人員從事低價值的工作，僅僅是因為缺乏支持可復用數據的基礎設施。

提示：

數據預覽，預覽數據集：僅僅瀏覽一下其結構、幾行數據和一些基本元數據，可能感覺像是一件小事。但它卻能改變一切。它為用戶提供了足夠的背景信息，讓他們知道這些數據是否值得繼續研究，而無需啟動完整的訪問流程或調動額外的團隊。這種快速瀏覽通?？梢员苊獠灰恢?、反復操作以及不必要的時間浪費。它并不能取代治理，但通?？梢猿吻迥：?，使生產者和消費者之間的對話更加具體。

為什么數據市場可以提高生產力并縮短上市時間

市場通過以可發現、結構化和可查詢的格式公開組織的數據資產來緩解這種低效率。

通過元數據、預覽功能和過濾機制，搜索階段被大大減少或消除。

在某些情況下，低風險產品的訪問甚至可以實現自動化，使團隊能夠在不阻塞依賴關系的情況下繼續推進工作。對于面臨更快交付壓力的開發團隊來說，這種轉變可以顯著提高生產力，并縮短產品上市時間。

強制性先決條件

• 啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：
• 與核心數據源集成
• 制定產品分類法或分類方案
• 明確數據產品所有者和數據所有者的角色分配。

開發能力

該場景必須實現的功能包括：

• 預覽功能：允許用戶在沒有完全訪問權限的情況下檢查數據結構、元數據和樣本內容
• 數據供應機制：以最小的延遲實現請求、批準和訪問工作流

風險因素

監控指標

• 以下是用于監控場景進度的關鍵指標：
• 訪問或集成新數據集的平均時間減少
• 通過市場界面提供的配置請求數量
• 平均請求訪問完成時間

場景 2：應用程序組合合理化

隨著時間的推移，許多組織積累了重疊的數據管道、報告解決方案和孤立的訪問層：每個層都與特定的工具、項目或部門綁定。最初的務實解決問題的方法最終變得難以為繼：數據集重復、多個事實版本、冗余的 ETL 作業以及不斷攀升的運營成本。

這個場景解決了這個痛點：減少浪費，并提高整個數據環境的一致性。這個問題很少是技術問題，而是關于可見性和治理。團隊不會重復使用他們找不到的數據，而經常會重建已經存在的數據，原因很簡單，沒有共享層來確保數據產品的可查找性、可比較性或可信任性。

合理化不僅是一個技術問題，還會影響業務用戶。投資組合合理化并非為了關閉而關閉。它旨在使現有資源清晰可見，發現重疊部分，檢查實際使用情況，并以不影響交付的方式引導整合。目標是清晰明了，以便您可以減少重復和影子系統，而不會在其他方面引發問題。

為什么要通過數據市場實現應用程序組合合理化

市場揭示了應用程序和數據格局。使已發布的數據產品可見、可搜索且可版本化，可以簡化跨域重復和碎片化的識別。當一個數據集多次出現，且擁有不同的所有者、描述或定義時，市場會突出顯示該問題。

它充當評估和監控重疊的治理工具，并鼓勵團隊自愿融合，通過透明度而不是強制執行來減少摩擦。

最重要的是，市場提供了安全淘汰產品的基礎設施：如果產品被棄用，消費者會收到通知，使用情況會被追蹤，并在界面中推薦替代方案。這將合理化從自上而下的指令轉化為切實可行的實踐。

強制性先決條件

啟動場景之前您需要滿足的最低基礎是：

• 已發布數據產品及其分類的共享目錄
• 基本使用情況跟蹤或消費者訪問模式的可見性
• 明確每項可見資產的所有權

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 請求跟蹤——跟蹤配置和使用情況演變的結構化流程
• 影響指標——評估重疊、覆蓋和冗余趨勢
• FinOps 治理模型——將不同產品的使用情況和運營成本聯系起來
• 應用程序藍圖和開發指南——防止不受控制的增長并強制實施融合模式

風險因素

監控指標

• 以下是用于監控場景進度的關鍵指標：
• 產品組合增長趨勢下降（新產品與再利用產品）
• 冗余或重疊組件的結構變化率
• 重復使用率與凈新產品創造量

場景三：增強數據信任和質量

在許多組織中，結構化且普遍適用的數據質量實踐非常少見。即便有，也往往局限于監管義務、特定領域的過往負面經驗，或一些孤立的舉措，并未得到更廣泛的應用。

單靠數據民主化并不能解決數據質量方面的文化挑戰，但它至少可以通過降低質量控制的單位成本來提高普及性。

與生產者不同，消費者直接關心他們所消費數據的質量，而生產者通常認為質量檢查是不必要的微調或額外的負擔。

這是作者經歷中相當常見的情況，另一個相關現象是，消費者經常在生產者的能力范圍之外提出有效的質量控制措施。即使生產者出于良好的意愿，也可能無法驗證或完全解釋這些控制措施。一個典型的例子是客戶主數據，其中不同的領域（銷售、市場營銷、法律）需要特定領域的驗證，而這些驗證很難在上游進行協調。

人工智能的興起加劇了這一挑戰，因為它增加了對適用數據或“足夠好”數據的需求。數據所有者通常缺乏時間、動力或技術知識，無法在運營期限內滿足此類需求。此外，質量改進流程通常官僚主義，涉及多層驗證，這些驗證會丟棄而不是吸收來自消費者的寶貴反饋。

提示

適配目的，而非追求完美：在數據共享中，完美很少是目標，反而常常會分散注意力。真正重要的是數據集是否足夠好，能夠滿足預期用途。滯后的數據源可能適合報告，但無法用于人工智能；而血緣不完整的數據集可能仍然可以安全地支持探索性分析。

適配目的的概念提醒我們，質量并非絕對，而是與具體情況相關。這正是數據合約發揮關鍵作用的地方：它們將期望正式化，聲明已知的限制，并為每個用例定義可接受的質量范圍。信任的增長并非源于追求通用標準，而是源于使約束透明且可協商。

提升信任和質量并非追求完美狀態，而是要建立清晰的系統，讓消費者能夠清晰地了解他們正在使用什么，理解信號，并判斷數據是否可靠。重點在于可見性和持續的維護，而非追求完美。

“新”范式：數據真實性

現代數據共享實踐中出現的一個重要概念是數據真實性。

真實性是指對數據質量的一種新思考方式：不再過濾、清理或“修復”上游數據集，而是通過明確的元數據和質量信號來揭示數據的真實狀態，包括優勢、局限性、已知風險和不確定性。

在以真實性為導向的模型中，數據供應鏈不會隱藏缺陷；它會記錄這些缺陷，并使其可供消費者訪問。每個數據集都附帶其上下文：源信息、驗證覆蓋率、抽樣偏差、更新策略和已知差距。

這種方法能夠滿足消費者的實際需求：足夠清晰的信息，讓他們能夠做出明智且具有風險意識的決策，而不是僅僅寄希望于幕后一切完美無缺。這并非強制要求，但秉持真實性思維模式會帶來諸多現實優勢：

• 減少誤解和數據誤用。
• 通過使數據信任評估更容易、更快捷來加速重用。
• 通過將質量管理轉變為可觀察的協作過程來提高治理效率。
• 使消費者能夠根據其特定用例定制控制和驗證，而不會給生產者帶來過重負擔。

簡而言之，真實性并不意味著提供完美的數據，而是意味著提供透明的數據，加強整個數據共享生態系統的自主性和信任。

為什么要建立數據市場來增強數據信任和質量

提高信任和質量不僅取決于實施哪些控制措施，還取決于這些控制措施對消費者的透明度。

市場為此提供了完美的平臺。它自然而然地成為了生產者發布客觀質量信號的平臺：驗證檢查、SLA 合規性和成熟度級別，而無需依賴一次性報告或孤立的工具。

通過將預覽功能、反饋循環和認證工作流程整合到市場體驗中，信任變得清晰可見且易于積累。消費者可以查看產品是否經過認證、是否受到主動監控以及更新頻率。如果發現任何缺失或不清楚的地方，他們可以通過結構化的渠道進行咨詢、評分或舉報。市場不僅公開數據，還揭示數據的行為方式，從而為基于數據的決策奠定可靠的基礎。

強制性先決條件

• 啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：
• 實現一個能夠在生產環境中運行質量檢查的參數數據質量引擎，并配有監控儀表板。
• 定義并發布產品可以逐步達到的成熟度級別或信任等級（例如，草案、驗證、認證）。
• 將輕量級認證或驗證檢查點嵌入到產品生命周期中，而不是作為臨時舉措。

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 自動化質量監控：持續跟蹤關鍵指標并發現異常以供調查。
• 質量元數據豐富：通過客觀指標擴展產品描述符（例如，SLA 遵守率、驗證頻率、上次審查日期）。
• 消費者反饋循環：使用戶能夠報告質量問題、請求改進或評價產品可靠性。
• 版本控制和棄用管理：確保改進是可追蹤的，并且消費者能夠適當地了解變更或退役情況。

風險因素

監控指標

以下是用于監控場景進度的關鍵指標：

• 數據質量覆蓋范圍：已發布對象中至少啟用一次質量檢查的份額。
• 提升的控制：從臨時狀態轉變為認證狀態的質量檢查數量。

場景 4：擴展數據治理并制定分類法

在許多組織中，數據治理孤立地運作，脫離日常實踐，被視為合規驅動而非價值賦能。元數據的維護往往是被動的，通常只是為了響應監管要求，而且在運營環境中很快就會過時或變得無關緊要。

這種脫節造成了一個悖論：治理存在，卻無法真正治理。業務用戶繞著它跑，技術團隊卻置之不理，新舉措則依靠的是部落知識而非共享標準。根本原因并非缺乏治理框架，而是缺乏活力：政策和元數據依然處于靜態、被動和不可見的狀態。

如果治理不應用于日常業務，它就會開始代表另一項業務。要扭轉這一趨勢，需要從靜態模式轉向主動的運營治理方法，讓元數據在系統中流動，為決策提供信息，并融入交付周期。強大的分類法對于跨領域的一致性、可發現性和共享意義至關重要。

此方案側重于使治理變得可見且有價值。當元數據成為運營流程的一部分時，它會創建反饋循環，增強所有權，并提高數據質量和決策能力。它還能減輕治理團隊的負擔，因為當系統正常運行時，人們會根據設計而非例外情況做出貢獻。

為什么需要數據市場來擴展數據治理并開發分類法

市場使治理變得相關、可見且自我強化。它直接在消費點公開元數據，將通常屬于后端的義務轉化為前端的推動力。

它還為生產者和管理員創造了切實的激勵：元數據更豐富的產品更容易找到，更有可能被重復使用，也更受消費者信賴。這自然而然地激勵了文檔的有效性：減少自上而下的監管，增加自然的維護。

提示

讓分類法自由呼吸：好的分類法會隨著團隊成員的成長而發展。當團隊提出新術語或指出不足之處時，會被視為關懷而非混亂。如此一來，分類結構才能保持真實，并持續被使用。

最重要的是，市場形成了閉環：它允許組織衡量元數據的質量、覆蓋范圍和使用情況，將治理從抽象中帶入指標中。

強制性先決條件

啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：

• 數據域和產品的基本分類法或分類系統
• 具有指定角色的治理模型（例如數據所有者、管理員、權威機構）

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 元數據生命周期管理——確保元數據得到更新、版本控制并與數據產品生命周期保持一致
• 分類法設計和維護——開發指導標記、分類和可發現性的語義標準
• 治理反饋循環——使消費者能夠報告過時或缺失的元數據并跟蹤補救措施
• 使用鏈接質量評分——表面元數據的完整性和新鮮度作為市場中可見的信任信號

風險因素

監控指標

• 追蹤這一情景如何發展的關鍵指標：
• 元數據覆蓋率——滿足最低元數據標準的產品百分比
• 治理反饋量——已報告和解決的元數據問題數量

場景5：基于事實的原型

原型設計就像一個游樂場。它通常被視為一個富有創意和實驗性的階段，迭代速度快、周期短、治理要求低。然而，在復雜的數據環境中，這個階段可能會變得混亂，其驅動力更多是本能而非證據。團隊在沒有共享背景或了解先前工作的情況下測試想法，原型要么默默地失敗，要么未經驗證就投入生產。

在這種情況下，一個反復出現的反模式是“河馬效應”：關于下一步該做什么的決策并非基于數據，而是基于房間里薪水最高的人的意見。即使是出于好意的高管也會落入這個陷阱：優先考慮可見性或直覺，而不是使用信號、再利用潛力或實際需求。結果可想而知：團隊投資于那些政治上安全，但技術上冗余或與實際需求無關的想法。

大多數用例并沒有錯；它們要么不及時，要么對業務沒有幫助。這一場景探索了一種不同的模式：基于證據的原型設計。它并非“快速嘗試，快速失敗”，而是要明智地嘗試，洞察現有應用、以往嘗試以及當前需求信號?；谑聦嵉脑驮O計流程并非限制創造力，而是將精力集中在更有可能產生影響的領域，并在過程中從生態系統中學習。

我們的目標并非從零開始，而是在結構化知識的基礎上構建原型：技術指標、用戶行為、復用信號以及已監測到的差距。這樣，即使是早期階段的努力也能加深理解，避免重復失敗的嘗試。

為什么要建立基于事實的原型市場

在這個場景中，市場扮演著一個觀察層的角色。系統可以觀察到哪些產品正在被消費，哪些領域正在投入精力，以及哪些產品尚未得到充分利用或正在興起。

通過揭示需求模式、重用信號和訪問趨勢，該市場使團隊能夠根據實際使用數據（而非層級結構或假設）來制定原型設計決策。這有助于化解由河馬效應驅動的優先級排序，因為它使使用情況變得可見、可比較且可操作。它還提供了連續性：基于現有產品構建的原型可以繼承文檔、質量檢查和合同條款，從而加快驗證速度并減少擴展時的技術債務。

強制性先決條件

啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：

• 技術監控指標的可用性（例如使用情況統計、SLA 違規、配置日志）
• 集中式市場界面，資產、請求和反饋均可見。

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 監控過程——定義觀察到的內容以及如何捕獲使用信號
• 需求管理模型——一種限定、跟蹤和分析傳入請求和差距的方法
• 實驗的可追溯性——失敗的原型仍然可以以其理由為集體知識做出貢獻

風險因素

監控指標

以下是用于監控場景進度的關鍵指標：

• 與現有資產相關的原型計劃數量
• 請求和第一次迭代之間的前置時間
• 優先級趨勢（例如需求類別與交付時間表）
• 推廣原型（演變為產品的實驗）的比例

場景 6：跨域

跨源是指跨領域或跨團隊重新利用信息資產的能力；當數據產品、見解或中間工件可以跨組織訪問時，創新的機會就會大大增加。

跨數據源在實際場景中通常非常復雜，團隊蓬勃發展離不開新的視角：新的角度、意想不到的聯系、以及數據孤島內部遺漏的模式。但跨域復用并非偶然。它需要用心：讓數據產品對領域外的人清晰易讀。

豐富的元數據、清晰的語義和清晰的上下文注釋等并非附加功能，而是橋梁。隨著重復使用的增長，對強大優勢的需求也隨之增長：清晰的邊界，確保語義的嚴密性，并確保使用始終如一。

本質上，跨界最終是一種有意識的設計選擇——創作者不僅要考慮已知的消費者，還要考慮他們可能永遠不會直接接觸的潛在未來用戶，并據此定制他們的產品。

為什么要建立跨域數據市場

市場在實現跨域數據共享方面發揮著核心作用，它使數據產品在其原始領域之外也能被發現。如果沒有一個共享的空間來對產品進行分類、記錄和搜索，數據的重復利用就依賴于非正式渠道或個人聯系，而這些渠道無法擴展。市場充當了團隊之間的橋梁，因此即使對領域知識不甚了解的用戶，也能將數據公開，這是可以理解的。

它還提供了安全有效復用所需的上下文框架：業務描述、預期用例、已知限制和受眾標簽。這些元素有助于防止語義漂移和誤用，尤其是在假設不同的跨域場景中。簡而言之，該市場將孤立的數據轉化為可共享的資產，專為可能使用不同語言的現有和未來用戶而設計。

強制性先決條件

啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：

• 確保元數據足夠豐富，以允許自主理解并最大限度地減少對非正式知識轉移的依賴（由結構化數據目錄支持）。
• 明確記錄每個數據產品的原始背景、預期用例和已知限制。
• 建立并跟蹤貢獻和反饋機制，以允許消費者提出改進建議或標記模糊之處。

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 增強的元數據管理：包括豐富的業務描述、使用示例和目標受眾標簽。
• 語義分類和對齊：使用標準詞匯表、規范模型或輕量級映射來連接領域語言。
• 反饋與發展：讓消費者塑造產品：結構化的輸入循環，完善文檔并增強使用信號。
• 情境感知訪問：并非所有產品都一樣。清晰地展現產品的成熟度和意圖。哪些產品已準備就緒，哪些產品尚處于開發階段，哪些產品尚未開發。

風險因素

監控指標

以下是用于監控場景進度的關鍵指標：

• 跨域訪問率：消費者在生產者原始域之外訪問的產品百分比。
• 重復使用與發布比率：不同重復使用事件的數量除以市場上展示的產品數量。
• 反饋激活率：收到結構化消費者反饋、建議或使用說明的產品百分比。
• 發現到消費的轉化率：已發現的產品隨后跨域訪問或請求的百分比。
• 元數據完整性得分：與標準預期相比，填充的強制性元數據字段（業務描述、所有者、詞匯表映射、預期用途）的百分比。

場景 7：新業務流

數據貨幣化是一個吸引人但常常被誤解的目標。將數據轉化為收入聽起來很棒，但往往只是炒作而非準備。無論是為合作伙伴提供洞察、訪問數據集，還是提供數據驅動的服務，這都不僅僅關乎雄心壯志或熱情。它需要堅實的基礎：信任、時機、產品契合度，以及與實際商業價值的緊密聯系。

制定新的數據驅動型商業戰略絕不能被視為盈利的捷徑，也不能成為投資數據能力的主要理由。數據貨幣化是成熟的結果，而非起點。過早或過分關注商業利用，往往會分散對基礎工作的注意力（質量、治理、可發現性和使用情況跟蹤），而這些基礎工作才是最終實現貨幣化的根本。

盈利應該源于成熟的環境，而不是首要目標。此場景探討的是當組織準備就緒、內部復用已整合、產品所有權已明確、合作伙伴或外部利益相關者產生興趣時，應采取的措施。該場景側重于在合同和運營控制下，安全且可持續地向外部開放數據產品或產品組。

提示：

切勿過度關注收益：雖然數據貨幣化是一個有效且通常具有戰略意義的方案，但它不應成為構建數據平臺或市場的主要驅動力。如果缺乏內部可見性、復用性和信任，商業應用將變得脆弱或無意義。專注于可持續發展的基礎，盈利自然水到渠成。

為何需要數據市場來設計新的業務流

市場為將數據視為商業產品提供了運營基礎。它集中了可見性，強制執行訪問條件，并規范了所有權、許可和配置邏輯。如果沒有市場或類似的結構化環境，數據貨幣化仍然是手動的、不透明的，并且僅限于一次性工作。

至關重要的是，市場還區分了內部和外部暴露。產品只有滿足某些標準才能被標記為“外部級”：質量、文檔、服務等級協議 (SLA)、安全性和法律驗證。這起到了過濾和保障的作用。它還有助于構建定價邏輯、消費者引導、合同版本控制和棄用機制：這些對于可持續的外部使用至關重要。

最重要的是，市場可以在不損害內部完整性的情況下實現貨幣化：外部暴露的內容遵循受管控的路徑，與企業內部的戰術或實驗數據使用分開。

強制性先決條件

啟動場景之前需要滿足的最低基礎是：

• 定義數據產品所有權和合同結構
• 外部風險的法律合規審查流程
• 內部可見產品與外部可見產品之間有明確區分
• 已發布產品的 SLA 和版本控制模型

需要發展的關鍵能力

該場景必須實現的功能包括：

• 面向外部的合同模板——包括許可、使用條款、SLA、支持模型
• 計費或會計接口——將使用情況與成本或價值關聯起來
• 消費者入職和審計跟蹤——跟蹤和追蹤外部訪問
• 產品標簽和分級——區分內部、合作伙伴和公共級產品

風險因素

監控指標

以下是用于監控場景進度的關鍵指標：

• 符合外部貨幣化條件的數據產品數量
• 產品的盈利與虧損
• 每件產品的合同收入或價值貢獻

場景 8：合規性

近年來，數據法規的數量、范圍和復雜性均有所增長。GDPR、PSD2、DGA、AI Act 以及即將出臺的數據法案等框架重新定義了哪些數據可以共享、如何共享、與誰共享、在哪些保障下共享以及用于何種目的。

對于許多組織而言，這些限制被視為阻礙因素：在平臺設計完成或用例定義完成后再處理。但這種方法很少奏效。當合規性被視為事后諸葛亮時，就會導致返工、摩擦或停滯。

市場可以成為合規性的行業推動者，這種場景則持相反的觀點：監管協調可以從第一天起就融入到架構設計中。該系統無需硬編碼例外情況，而是在適當的條件下通過構建來實現共享。實現共享的方式并非降低目標，而是將目的限制、合同可執行性、可審計性和基于角色的訪問等概念直接嵌入到數據共享平臺中。

為什么要建立合規數據市場

市場對于將合規性從繁瑣的文書工作轉變為精簡的平臺邏輯至關重要。它允許通過元數據和合同進行有針對性的訪問，根據敏感度或法律依據實施差異化的配置流程，并通過使用日志和版本控制確?？梢娦院涂勺匪菪浴４送?，它還提供符合監管要求的預打包治理模型，無需為每個項目創建新的模型。

對于 PSD2（銀行業務）、DGA（公私互操作性）或數據法案（確保各方公平訪問）等法規，市場創建了一個協作控制界面，其中角色、權利和義務在參與者之間建立和執行，而不是隱藏在代碼中或分散在 Excel 電子表格中。

強制性先決條件

在啟動此場景之前您需要滿足的最低基礎是：

• 與法律和組織責任（數據所有者、消費者、權威機構）相一致的榜樣
• 數據分類、目的和處理權限的基本元數據
• 允許基于策略的訪問控制的模板

需要發展的關鍵能力

將合規性嵌入運營工作流程的能力：

• 基于目的的合同模板（符合數安法、個保法等法規）
• 保留和訪問可追溯，可供審計
• 動態同意或使用許可建模
• 跨域策略執行機制

風險因素

監控指標

• 關鍵指標應為合規指標。

小結

本文并非旨在提供數據共享所能實現的一切的完整分類。這既不可能實現，也容易產生誤導。相反，本文旨在提出一組經過精心挑選的、反復出現的場景，選擇這些場景并非基于其理論的純粹性，而是基于其實際相關性。

你一定見過一些組織，它們在獲得內部信任之前就想將數據貨幣化。還有一些組織談論數據重用，但卻找不到已有的資源。有些組織是受到監管壓力的驅動，有些則是出于實驗的考慮。所有這些行動都是真實的，但一開始都很混亂。

情景分析有助于理清混亂局面。它是一種思維方式，一個腳手架，幫助你識別面臨的挑戰類型，以及如何應對。

它們讓你：

• 說“這就是我們現在所處的位置”，而不是我們希望所處的位置。
• 即使在混合情況下，也要關注主導特征。
• 將緊急的事情與僅僅有趣的事情區分開來。
• 最重要的是，它們允許你繼續前進，而不必一次性解決所有問題。

這些情況并不互相排斥。事實上，它們經常共存和競爭。

團隊可能希望加快產品上市速度，而治理則需要更完善的文檔。合規性可能要求控制，而業務部門則希望開放。關鍵在于識別每個階段的主要約束并采取相應的措施。

架構必須遵循這一約束。但如果你忽略了反思，你的架構可能優雅卻毫無用處。因此，不要將這些場景視為需要實現的模型，而要將其視為決策框架。利用它們來：

• 增強數據張力。
• 揭示權衡利弊。
• 引導資源投入。

如果幫助你做到這一點，那么這個框架就實現了其意義。