پیش‌نویس:فضای داده

فضای داده (به انگلیسی: Dataspace) انتزاعی در مدیریت داده است که برای رفع برخی از دشواری‌های سامانه‌های یکپارچه‌سازی داده مطرح شده است. فضای داده مجموعه‌ای از «مشارکت‌کنندگان» (منابع داده) و روابط میان آن‌هاست؛ برای نمونه، این رابطه که مجموعه‌دادهٔ «الف» رونوشتی از مجموعه‌دادهٔ «ب» است.Curry, Edward (2020). "Dataspaces: Fundamentals, Principles, and Techniques". In: Real-time Linked Dataspaces: Enabling Data Ecosystems for Intelligent Systems. Cham: Springer International Publishing. pp. 45–62. doi:10.1007/978-3-030-29665-0_3. ISBN 978-3-030-29665-0. فضای داده می‌تواند همهٔ منابع دادهٔ یک سازمان را در بر بگیرد؛ فارغ از این‌که این منابع چه قالبی دارند، کجا نگهداری می‌شوند یا از چه مدل داده‌ای پیروی می‌کنند. فضای داده سپس یک رابط یکپارچه برای پرس‌وجو روی همهٔ داده‌ها فراهم می‌کند مستقل از قالب آن‌ها و گاه به شیوهٔ «بهترین تلاش» (best-effort) و هر جا لازم باشد، امکان یکپارچه‌سازی عمیق‌تر داده‌ها را نیز در اختیار می‌گذارد. این رویکرد با پایگاه‌های دادهٔ رابطه‌ای سنتی که همهٔ داده‌ها باید در آن‌ها قالب یکسانی داشته باشند تفاوتی بنیادین دارد.

هدف این مفهوم آن است که با بهره‌گیری از فنون موجودِ تطبیق طرحواره و تولید نگاشت، هزینه و زحمت راه‌اندازی سامانهٔ یکپارچه‌سازی داده کاهش یابد و سامانه به شیوهٔ «پرداخت در حین استفاده» (pay-as-you-go) و هم‌زمان با بهره‌برداری، گام‌به‌گام بهتر شود.Belhajjame, K.; Paton, N. W.; Embury, S. M.; Fernandes, A. A. A.; Hedeler, C. (2013). "Incrementally improving dataspaces based on user feedback". Information Systems. 38 (5): 656. doi:10.1016/j.is.2013.01.006.Belhajjame, K.; Paton, N. W.; Embury, S. M.; Fernandes, A. A. A.; Hedeler, C. (2010). "Feedback-based annotation, selection and refinement of schema mappings for dataspaces". In: Proceedings of the 13th International Conference on Extending Database Technology (EDBT '10). p. 573. doi:10.1145/1739041.1739110. ISBN 978-1-60558-945-9. به این ترتیب، بخش‌های پرهزینه و زمان‌بر یکپارچه‌سازی داده تا وقتی که واقعاً به آن‌ها نیاز نشده، به تعویق می‌افتند.Dong, X.; Halevy, A. (2007). "Indexing dataspaces". In: Proceedings of the 2007 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD '07). p. 43. doi:10.1145/1247480.1247487. ISBN 978-1-59593-686-8.

 مقایسه با یکپارچه‌سازی سنتی داده 
سامانه‌های سنتی یکپارچه‌سازی و تبادل داده از دیرباز کوشیده‌اند بسیاری از خدماتی را ارائه کنند که امروزه از سامانه‌های فضای داده انتظار می‌رود. از این نظر، فضای داده را می‌توان گام بعدی در تکامل معماری‌های یکپارچه‌سازی داده دانست؛ اما یک تفاوت اساسی وجود دارد: سامانه‌های یکپارچه‌سازی کنونی پیش از ارائهٔ هر خدمتی به یکپارچه‌سازی معنایی نیاز دارند. در این سامانه‌ها گرچه طرحوارهٔ واحدی که همهٔ داده‌ها با آن سازگار باشند وجود ندارد و داده‌ها روی میزبان‌های گوناگونی پراکنده‌اند، سامانه باید روابط دقیق میان اصطلاحات هر طرحواره را از پیش بشناسد. همین الزام است که راه‌اندازی سامانهٔ یکپارچه‌سازی داده را نیازمند تلاش اولیهٔ چشمگیری می‌کند.Howe, B.; Maier, D.; Rayner, N.; Rucker, J. (2008). "Quarrying dataspaces: Schemaless profiling of unfamiliar information sources". In: 2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering Workshop. p. 270. doi:10.1109/ICDEW.2008.4498331. ISBN 978-1-4244-2161-9.

در مقابل، فضای داده تمرکز را بر رویکرد «هم‌زیستی داده‌ها» می‌گذارد: فراهم کردن کارکردهای پایه روی همهٔ منابع داده، فارغ از این‌که چقدر یکپارچه شده‌اند. برای نمونه، یک «بستر پشتیبانی فضای داده» (DataSpace Support Platform، به‌اختصار DSSP) می‌تواند جستجوی کلیدواژه‌ای را روی همهٔ منابع دادهٔ خود ارائه دهد؛ چیزی شبیه به آنچه در سامانه‌های جستجوی دسکتاپ می‌بینیم. هر گاه به عملیات پیشرفته‌تری مانند پرس‌وجوهای رابطه‌ای، داده‌کاوی یا پایش برخی منابع خاص نیاز شد، می‌توان با صرف تلاش بیشتر، همان منابع را به‌تدریج یکپارچه‌تر کرد. از نظر تضمین‌های کلاسیک پایگاه داده نیز وضعیت مشابهی برقرار است: سامانهٔ فضای داده در آغاز فقط تضمین‌های ضعیف‌تری از سازگاری و پایایی ارائه می‌دهد و هر زمان تضمین‌های قوی‌تری لازم شد، می‌توان با توافق میان مالکان منابع داده و باز کردن رابط‌های مشخص (مانند پروتکل‌های تثبیت تراکنش) به آن‌ها رسید.Das Sarma, A.; Dong, X. L.; Halevy, A. Y. (2009). "Data Modeling in Dataspace Support Platforms". In: Conceptual Modeling: Foundations and Applications. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5600. Springer. pp. 122–138. doi:10.1007/978-3-642-02463-4_8. ISBN 978-3-642-02462-7.Franklin, M.; Halevy, A.; Maier, D. (2005). "From databases to dataspaces". ACM SIGMOD Record. 34 (4): 27. doi:10.1145/1107499.1107502.

 فضای داده به‌عنوان زیرساخت اشتراک‌گذاری داده 
از دهه ۲۰۱۰ به بعد، اصطلاح «فضای داده» در معنای امروزی‌تری نیز به‌کار می‌رود: زیرساختی غیرمتمرکز برای اشتراک‌گذاری و تبادل امن و قابل‌اعتماد داده میان چند مشارکت‌کننده که بر پایه اصول، استانداردها و قواعد مشترک حقوقی، سازمانی و فنی بنا می‌شود. در این معنا، برخلاف پلتفرم‌های متمرکز داده، داده نزد تولیدکننده باقی می‌ماند و تنها بر اساس سیاست‌های توافق‌شده در اختیار مصرف‌کنندگان مجاز قرار می‌گیرد؛ ویژگی‌ای که با عنوان حاکمیت داده شناخته می‌شود. فضاهای داده در این معنا زیرساخت فنیِ بوم‌سازگان‌های داده (Data Ecosystems) به‌شمار می‌روند و هدف آن‌ها رفع نگرانی‌های سازمان‌ها در اشتراک‌گذاری داده، از جمله سوءاستفاده از داده یا از دست رفتن کنترل بر آن است.

 اصول طراحی 
پژوهش‌های این حوزه چند اصل مشترک را برای فضاهای داده برمی‌شمارند:

 حاکمیت داده: تولیدکننده داده از طریق «سیاست‌های کنترل استفاده» به‌طور معنایی و فنی تعیین می‌کند که مصرف‌کنندگان چگونه مجاز به استفاده از داده او هستند.
 معماری غیرمتمرکز و فدرال: داده در منبع باقی می‌ماند و ارائه داده از کنترل بر آن تفکیک می‌شود؛ داده تنها در صورت درخواست و برای طرف‌های مجاز به اشتراک گذاشته می‌شود.
 تعامل‌پذیری: استفاده از استانداردهای مشترک در مدیریت هویت، مدل‌های داده، معناشناسی و کنترل دسترسی، امکان همکاری میان سامانه‌های ناهمگون را فراهم می‌کند.
 اعتماد: سازوکارهای احراز هویت و گواهی مشارکت‌کنندگان، اعتماد متقابل میان طرف‌هایی را که لزوماً یکدیگر را نمی‌شناسند برقرار می‌سازد.

 ابتکارهای بین‌المللی 
شناخته‌شده‌ترین ابتکارها در این حوزه عبارت‌اند از «انجمن بین‌المللی فضاهای داده» (IDSA) و گایا-ایکس (Gaia-X) که چارچوب مشترکی برای ایجاد فضاهای داده فدرال با حفظ حاکمیت داده هر مشارکت‌کننده تعریف می‌کنند. این ابتکارها توسعه فضاهای داده بخشی را در حوزه‌هایی مانند تولید صنعتی، حمل‌ونقل، سلامت و پژوهش پیش برده‌اند. از نمونه‌های پیاده‌سازی می‌توان به «کاتنا-ایکس» (Catena-X) در زنجیره تأمین خودروی آلمان و «فضای داده جابه‌جایی» (Mobility Data Space) اشاره کرد که با پشتیبانی وزارتخانه‌های فدرال آلمان توسعه یافته‌اند.

 تاریخچه 
اصطلاح «فضای داده» نخستین‌بار در سال ۲۰۰۵ برای توصیف وضعیتی به کار رفت که در آن چند پایگاه داده بتوانند بدون یکپارچگی کامل، به‌شکلی سودمند در کنار هم کار کنند. تا سال ۲۰۱۹، فضاهای داده «موج نخست» پذیرش شامل پروژه‌های اکتشافی و اثبات مفهوم را پشت سر گذاشته و وارد «موج دوم» شده بودند؛ مرحله‌ای که در آن این مفهوم برای کاربردهای عمومی‌تر و فراتر از حوزه‌های تخصصی آماده می‌شود. در سال ۲۰۱۶ نیز «انجمن بین‌المللی فضاهای داده» (International Data Spaces Association، با نام آغازین Industrial Data Space) با هدف هماهنگ‌سازی و پشتیبانی از پیاده‌سازی فضاهای داده تأسیس شد."Industrial Data Space e.V. gegründet". Fraunhofer-Gesellschaft (in German). Retrieved 2026-05-27.Bacco, Manlio; Kocian, Alexander; Chessa, Stefano; Crivello, Antonino; Barsocchi, Paolo (December 2024). "What are data spaces? Systematic survey and future outlook". Data in Brief. 57: 110969. doi:10.1016/j.dib.2024.110969. ISSN 2352-3409.

کمیسیون اروپا از سال ۲۰۲۰ در حال توسعهٔ فضاهای دادهٔ مشترک برای بخش‌های گوناگون با عنوان «فضاهای دادهٔ مشترک اروپایی» (Common European Data Spaces) است."Shaping Europe's digital future: Common European Data Spaces". European Commission. Retrieved 2024-08-24. این فضاها برای بخش‌های کشاورزی، انرژی، مالی، سلامت، رسانه، تولید صنعتی، جابه‌جایی و گردشگری و همچنین برای پیمان سبز اروپا، زبان‌ها، مدیریت دولتی، پژوهش و نوآوری، و مهارت‌ها برنامه‌ریزی شده‌اند."A view from Brussels: European strategy for data takes shape". International Association of Privacy Professionals. 11 January 2024. Retrieved 2024-08-24. نخستین گام‌های عملی در این مسیر، مجموعه‌ای از طرح‌های پژوهش و نوآوری بود که در چارچوب مشارکت دولتی–خصوصی اروپا در حوزهٔ ارزش کلان‌داده (Big Data Value PPP) تأمین مالی شد.Scerri, Simon; Tuikka, Tuomo; de Vallejo, Irene Lopez; Curry, Edward (2022). "Common European Data Spaces: Challenges and Opportunities". In: Data Spaces: Design, Deployment and Future Directions. Cham: Springer International Publishing. pp. 337–357. doi:10.1007/978-3-030-98636-0_16. ISBN 978-3-030-98636-0.

 جستارهای وابسته 

 یکپارچه‌سازی داده
 نگاشت داده
 داده پیوندی
 یکپارچه‌سازی معنایی
 میان‌کنش‌پذیری معنایی
 پرس‌وجوی معنایی
 داده باز
 حاکمیت داده

 منابع 

 برای مطالعهٔ بیشتر 

 Talukdar, Partha Pratim; Jacob, Marie; Mehmood, Muhammad Salman; Crammer, Koby; Ives, Zachary G.; Pereira, Fernando; Guha, Sudipto (2008). "Learning to create data-integrating queries". Proceedings of the VLDB Endowment. 1 (1): 785–796.
 Franklin, Michael J.; Halevy, Alon Y.; Maier, David (2008). "A first tutorial on dataspaces". Proceedings of the VLDB Endowment. 1 (2): 1516–1517.
 Dittrich, Jens-Peter; Vaz Salles, Marcos Antonio (2006). "iDM: A Unified and Versatile Data Model for Personal Dataspace Management". VLDB 2006: 367–378.

رده:مدیریت داده
رده:یکپارچه‌سازی داده
رده:اشتراک‌گذاری داده