Loading article…
データスペースは、データ統合システムで発生する問題の一部を克服することを目的としたデータ管理の抽象化です。データスペースは、一連の「参加者」またはデータソースと、それらの関係として定義されます。たとえば、データセット A はデータセット B の複製です。[1]データスペースには、フォーマット、物理的な場所、データモデルに関係なく、組織のすべてのデータソースを含めることができます。 [ 1 ]データスペースは、フォーマットに関係なく、時には「ベストエフォート」方式でデータを照会するための統一されたインターフェイスと、必要に応じてデータをさらに統合する方法を提供します。 [1] これは、すべてのデータが同じフォーマットであることを要求する従来のリレーショナルデータベースとは大きく異なります。 [1]この概念の目的は、既存のマッチングおよびマッピング生成技術に頼ってデータ統合システムを設定するために必要な労力を削減し、[説明が必要]、使用時に「従量課金制」方式でシステムを改善することです。[2] [3]データ統合の労働集約的な側面は、絶対に必要になるまで延期されます。[4]
従来、データ統合およびデータ交換システムは、データスペース システムのサービスの多くを提供することを目的としてきました。データスペースは、データ統合アーキテクチャの進化における次のステップと見なすことができますが、サービスを提供する前にセマンティック統合を必要とするため、現在のデータ統合システムとは異なります。したがって、すべてのデータが準拠する単一のスキーマはなく、データは多数のホスト システムにありますが、データ統合システムは、各スキーマで使用される用語間の正確な関係を認識しています。その結果、データ統合システムを設定するには、かなりの事前の作業が必要です。[5]
データスペースは、データソースの統合度に関係なく、すべてのデータソースに基本機能を提供するデータ共存アプローチに重点を移しています。たとえば、データスペース サポート プラットフォーム (DSSP) は、既存のデスクトップ検索システムが提供するものと同様の、すべてのデータソースに対するキーワード検索を提供できます。リレーショナル スタイルのクエリ、データ マイニング、特定のソースの監視など、より高度な操作が必要な場合は、それらのソースを段階的にさらに緊密に統合するための追加の作業を適用できます。同様に、従来のデータベース保証に関して、データスペース システムは、最初は一貫性と耐久性の弱い保証しか提供できません。より強力な保証が求められるにつれて、データソースのさまざまな所有者間で合意を形成し、特定のインターフェイス (コミット プロトコルなど) を公開するために、より多くの作業を行うことができます。[6] [7]
歴史
技術開発の循環モデルによれば、新しい技術は、まず設計競争の段階を経て進歩し、そこで技術が探求され、実験が行われ、業界が支配的な設計に落ち着き、反復がそれほど行われなくなります。[1] 2019年の時点で[アップデート]、エドワードは、データスペースがすでに探索的および概念実証プロジェクトで構成される「第一波」の採用を経ており、より一般的であまり好ましくないユースケースに適応される「第二波」が始まっていると述べています。[1]
欧州委員会は、2020年2月から「欧州共通データスペース」と呼ばれるさまざまな業界向けの共有データスペースの開発に取り組んでいます。 [8]データスペースは、農業、エネルギー、金融、健康、メディア、製造、モビリティ、観光産業のほか、欧州グリーンディール、言語、行政、研究とイノベーション、スキル向けに計画されています。[8] [9] [説明が必要]最初に取られた具体的なステップは、ビッグデータ価値に関する欧州官民パートナーシップ（ビッグデータ価値PPP）の一環として資金提供されたいくつかの研究とイノベーションの取り組みでした。[10]
参照
参考文献
- ^ abcdef Curry, Edward (2020)、Curry, Edward (ed.)、「データスペース：基礎、原則、テクニック」、リアルタイムリンクデータスペース：インテリジェントシステム向けのデータエコシステムの実現、Cham：Springer International Publishing、pp. 45– 62、doi：10.1007/978-3-030-29665-0_3、ISBN 978-3-030-29665-0
- ^ Belhajjame, K.; Paton, NW ; Embury, SM; Fernandes, AAA; Hedeler, C. (2013). 「ユーザーフィードバックに基づくデータスペースの段階的改善」.情報システム. 38 (5): 656. CiteSeerX 10.1.1.303.1957 . doi :10.1016/j.is.2013.01.006.
- ^ Belhajjame, K.; Paton, NW ; Embury, SM; Fernandes, AAA; Hedeler, C. (2010). 「データスペースのスキーマ マッピングのフィードバック ベースの注釈、選択、および改良」。第13 回国際データベース技術拡張会議の議事録 - EDBT '10 。p . 573。CiteSeerX 10.1.1.298.3519。doi : 10.1145 / 1739041.1739110。ISBN 9781605589459。
- ^ Dong, X.; Halevy, A. ( 2007). 「データスペースのインデックス作成」。2007 ACM SIGMOD 国際データ管理会議議事録 - SIGMOD '07。p. 43。doi :10.1145 / 1247480.1247487。ISBN 9781595936868.S2CID 1184444 。
- ^ Howe, B.; Maier, D.; Rayner, N.; Rucker, J. (2008). 「データスペースの採掘: 未知の情報源のスキーマレスプロファイリング」2008 IEEE 第 24 回国際データエンジニアリング会議ワークショップ。p. 270。doi : 10.1109 / ICDEW.2008.4498331。ISBN 978-1-4244-2161-9. S2CID 14039616。
- ^ Sarma, AD; Dong, X. (L.; Halevy, AY (2009). 「データスペースサポートプラットフォームでのデータモデリング」。概念モデリング: 基礎とアプリケーション。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 5600 巻。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). 「データベースからデータスペースへ」ACM SIGMOD Record . 34 (4): 27. doi :10.1145/1107499.1107502. S2CID 14092111.
- ^ ab 「ヨーロッパのデジタル未来の形成：欧州共通データスペース」。欧州委員会。 2024年8月24日閲覧。
- ^ 「ブリュッセルからの視点：欧州のデータ戦略が具体化する」国際プライバシー専門家協会。2024年1月11日。 2024年8月24日閲覧。
- ^ Scerri, Simon; Tuikka, Tuomo; de Vallejo, Irene Lopez; Curry, Edward (2022)、Curry, Edward; Scerri, Simon; Tuikka, Tuomo (eds.)、「Common European Data Spaces: Challenges and Opportunities」、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
さらに読む
- Partha Pratim Talukdar、Marie Jacob、Muhammad Salman Mehmood、Koby Crammer、Zachary G. Ives、Fernando Pereira、Sudipto Guha: データ統合クエリの作成方法の学習。PVLDB 1(1): 785-796 (2008)
- Michael J. Franklin、Alon Y. Halevy、David Maier: データスペースに関する最初のチュートリアル。PVLDB 1(2): 1516-1517 (2008)
- Jens-Peter Dittrich、Marcos Antonio Vaz Salles: iDM: パーソナル データスペース管理のための統合された多用途データ モデル。VLDB 2006: 367-378。