什么是数据共享？

自互联网出现之前，各组织就一直在共享数据。然而，数字素养、技术和云采用方面的进步极大提高了数据共享规模。以下是促进数据共享增长的三个关键因素：

• 数据存储、处理和传输技术的可用性不断提高，价格也越来越实惠
• 新的行业思维方式将数据视为一种资源和资产
• 政策和法规已经改变，旨在降低数据共享的风险

现代企业明白，数据共享对于改善社区关系和获得新商机至关重要。下面概述了一些好处。

为客户创造更高的价值

组合来自不同数据来源的信息可能会提升服务的价值和性能。这种方法有助于产品研究和开发。例如，WB Games 是 Warner Bros. 的电子游戏部门，使用数据共享来帮助指导游戏开发的创作流程。该部门捕捉、摄取、分析见解并采取相应行动，以帮助开发人员在呈现故事的过程中伺机而行且更加敏捷灵活。

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数据驱动型决策

通过透明地共享信息，团队可以打破数据孤岛并有助于改进分析。商业智能得到改善，利益相关者能做出有影响力的长期决策。例如，GE Renewable Energy 在全球已安装超过 4.9 万台风力发电涡轮机。GE 涡轮机配备了传感器并连接到先进的网络，该网络会收集有关温度、风速、电力的数据以及与涡轮机性能相关的其他数据。GE 数据分析系统有助于制定有关涡轮机维护和生产力的决策。

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积极的社会影响

公共当局和组织可以以安全、合法和恭敬的方式共享更多数据。这能创造新的合作机会，从而有利于更多社区。例如，卫生部门的数据共享工作为医学研究做出了积极贡献，导致基因组研究领域取得巨大进步。

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有许多技术可以减少生产者和使用者之间的摩擦、降低风险并提高数据共享的价值。下面提供了一些示例。

数据仓库

数据仓库是一个中央存储库，可存储多个业务部门的数据。数据仓库的架构包含多个层。顶层是通过报告、分析和数据挖掘工具呈现结果的前端客户端。中间层包括用于访问和分析数据的分析引擎。架构的底层是加载和存储数据的数据库服务器。顶层和中间层应用程序可以共享存储在底层的常用数据集。

数据仓库对内部数据共享很有用。可以将访问共享数据的工作负载彼此隔离。

API

API 是允许两个软件组件使用一组定义和协议相互通信的机制。接口可以看作是两个应用程序之间的服务合约。该合约定义了两者如何使用请求和响应相互通信。数据共享 API 支持细粒度访问控制，并准确指定数据使用者可以请求的内容。

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联合学习

联合学习 是一种机器学习（ML）技术，允许人工智能系统在分布式数据集上进行训练。数据生产者在为协作技术进步做出贡献的同时保留控制权。例如，检测癌症的 ML 算法基于各医疗机构的癌症组织图像进行训练。

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区块链技术

区块链技术是一种高级数据库机制，允许在企业网络中透明地共享信息。区块链数据库将数据存储在数据块中，而这些区块则一起链接到一个链条中。数据在时间上是一致的，因为在没有网络共识的情况下，您不能删除或修改链条。因此，您可以使用区块链技术创建不可改变的分类账，以便跟踪订单、付款、账户和其他交易。此外，系统内置的机制可以阻止未经授权的交易条目并在这些交易的共享视图中创建一致性。

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数据交换平台

开放数据平台允许不同实体注册数据集以供公众使用；您只需准备和提交数据。该平台提供存储和访问的基础设施。任何人都可以访问您的数据。