这本开放获取的书籍旨在教育数据空间设计师理解创建成功数据空间所需的要求。它探索了数据空间的前沿理论、技术、方法论和最佳实践,这些数据空间既适用于工业数据,也适用于个人数据,为读者提供了理解数据空间设计、部署和未来发展方向的基础。 这本书捕捉了创建数据空间的早期经验和教训。它将这些贡献分为设计、部署和未来方向三个部分。 第一部分探索了数据空间的设计空间。各个章节详细描述了数据空间的组织设计,包括数据平台、数据治理联合学习、个人数据共享、数据市场以及数据空间的混合人工智能。 第二部分描述了在实际部署中使用数据空间的情况。各章节由行业专家共同撰写,包括了工业4.0、食品安全、金融科技、医疗保健和能源等领域的数据空间案例研究。 第三部分详细介绍了数据空间的未来方向,包括欧洲共同数据空间的挑战和机会,以及实现可信数据共享的隐私保护技术。 这本书主要对两类读者有兴趣:一类是对数据管理和数据共享有兴趣的研究人员;另一类是从事数据驱动系统的实践者和行业专家,他们所在的生态系统中数据的共享和交换至关重要。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-98636-0

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