数据共享是什么意思呢？

数据共享（Data Sharing）是指让相同的数据资源能够被多个应用程序、用户或组织使用的过程 。这一过程涵盖了技术、实践、法律框架以及文化元素，其目的是在不损害数据完整性的前提下，实现多个实体对数据的安全访问。简单来说，就是不同地方、使用不同计算机和软件的用户，能够读取他人的数据并进行各类操作、运算和分析。

一、数据共享的实现方法
1.云存储：在云存储系统中，所有设备对使用者完全透明。只要有一根接入线缆，任何经过授权的使用者，无论身处何地，都能与云存储连接并访问数据。用户将数据保存到设备上后，计算机可按需从各种来源读取输入数据，创建输出后，又能保存到相同或其他存储位置，从而实现数据共享。例如，许多企业会将重要数据存储在阿里云、腾讯云等云存储平台，员工可通过授权随时随地访问这些数据。
2.文件传输协议（FTP）：作为数据共享中较为古老且应用广泛的协议之一，FTP 能让网站、计算机和其他设备之间以有序的方式交换数据，确保数据在传输过程中的完整性和安全性。它为客户端和服务器之间搭建了数据传输通道，通过互联网实现数据共享。比如，一些小型企业可能会使用 FTP 将公司内部的文件共享给合作伙伴。
3.应用程序编程接口（API）：这是一组允许机器与机器通信的软件指令和标准，也是一种安全的数据共享方式，能够实现应用程序之间的数据自动共享。API 通过自动更新信息节省时间，且由于所有信息由单一来源管理，使得信息更加可靠。同时，它具有开放性，能以一致的方式通过多个来源共享开放数据，并且可以随时获取数据，获得的数据格式也较为灵活。以支付宝开放平台的 API 为例，开发者可以通过这些接口获取用户授权的相关数据，用于开发各种便民应用。
4.Web 服务：基于 XML 技术，建立在现存和正在出现的标准（或协议）之上的程序间通讯模型。它采用统一的方法进行服务的描述、注册、查询，主要目标是通过使用统一标准，统一封装数据、消息、行为等，让不同系统跨越平台，彼此兼容，实现无缝通信和数据共享。许多大型电商平台会提供 Web 服务接口，供第三方开发者接入，实现数据共享，以拓展业务功能。
5.专用协作平台：国家组织、企业和高校常常会建立或参与专用协作平台来实现数据共享。像微软的 Azure、中国科学院发布的 “数据共享服务系统”、北京大学开发的 “数据共享开发服务平台” 等。数据发布者在这些平台上上传数据资源，并可选择是否公开分享，允许的用户能够进行浏览、查看、订阅以及下载。平台可以存储用户上传的代码、数据、文本、图形、图像和应用程序或软件等。例如，科研机构之间可能会通过专用协作平台共享实验数据，以促进科研项目的合作。

二、数据共享的类型
1.数据共享伙伴关系：涉及不同实体，如学术机构、研究机构、行业合作伙伴、个人消费者和政府机构之间的协作。各方共享和交换数据，用于开展研究、合作开发新产品以及加强基于证据的决策。这种伙伴关系需要明确的协议来界定数据访问和使用权以及知识产权的所有权。例如，一家制药公司与科研机构合作研发新药时，可能会共享相关的医学数据和研究成果。
2.数据联盟：允许组织将数据汇集起来，以获取群体利益。数据联盟存在一系列互惠共享协议，只有特定联盟的成员才能访问数据，并且成员通常需要作出贡献。例如，临床研究数据共享联盟，其成员包括生物制药公司、学术机构、非营利组织和患者倡导团体等，这些团体共同聚集，提供对临床数据的集体访问，帮助研究人群多样化。
3.数据信托：是一个供多个实体贡献和访问的机构，属于一种数据治理框架。它管理、保护和共享数据，以实现代表个人和组织同意的目的。数据信托的核心是将数据权利委托给一个独立的中介机构（受托人），由受托人与研究人员、私营公司和公共部门机构做出有利于数据主体的数据共享决策。
4.数据合作社：多用于公共服务领域，通常由基金会、私人公司或个人用户管理和运营。数据提供方或所有者自愿共享的数据，会被数据合作社进行结构化和匿名化处理，然后由数据需求方运行算法产生价值。这种模式主要用于公共数据开放或科学研究，既能让数据需求方获得足够的数据样本训练算法，又能保护数据提供方的个人隐私。
5.联邦数据分析：当组织无法或不愿共享数据时，可采用联邦数据分析的方法进行数据分析。它采用分布式的数据处理方式，数据在不同位置进行分析，只有聚合的见解会被带到集中位置。比如，生物制药公司和医疗软件公司合作构建的联合分析平台，能从生物样本库数据中获取基因组学见解，同时高度保留敏感的生物医学数据的隐私，还能让研究人员从单个数据存储中获取见解并产生医学创新。
6.合作研发协议：这是政府和私营部门之间的伙伴关系。政府研究机构与私营部门合作伙伴共享数据，以促进研发项目的商业化。根据协议，政府向合作伙伴提供人员、服务、设施、知识产权、设备、数据等，私营部门合作伙伴可以申请专利并保留专利权，同时确保政府获得商业化产品的许可。例如，美国国家海洋和大气管理局与 IBM、Microsoft 和 AWS 等私营公司合作，利用合作研发协议开发解决方案，提高数据的利用率和访问率。

三、数据共享的原则
数据共享需遵循一定原则，数据、元数据、产品和信息应充分和公开地共享，但必须遵守国家或国际管辖法律和政策，尊重适当的现有限制，并符合国际伦理研究行为标准。例如，为研究、教育和公共领域使用而产生的数据和信息等，应在最短时间延迟内免费提供，或收取不超过传播费用的费用，对于低收入用户社区可以免除传播费用，以支持获取公平。
同时，所有生成、共享和使用数据和元数据的人都是数据的管理者，要确保数据的真实性、质量和完整性。默认情况下，数据应处于开放状态，并标记为 “敏感” 或 “受限”，按照数据管理员和生产者要求的安全性进行处理，保持数据的完整性和机密性。

四、数据共享的发展历程
早在 20 世纪 50 年代，数据共享思想就被提出。1957 年，国际科联成立了世界数据中心（WDL），使数据采集、存储交换和使用走向国际化。20 世纪 90 年代，美国提出数据共享概念，并建立了 9 个国家级数据中心。进入 21 世纪，国际科学数据开放共享氛围日益成熟，一些国家以政府数据开放共享为核心，普遍开展数据开放分享实践。

在中国，2000 年，中国气象局率先实现部门内部数据共享；2001 年，建设了 8 个数据中心。如今，数据共享在各个领域得到了广泛应用，从政务大数据体系建设，到企业之间的合作，数据共享正不断推动着社会的发展和创新。

拓展阅读
1.什么是区块链技术在数据共享中的应用？：区块链是去中心化的分布式账本技术，可解决传统数据共享的单点故障问题，通过将交易记录为区块并连接成链，保障数据安全与可溯源。
2.数据共享中的数据安全如何保障？：可通过加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，确保数据在共享过程中的保密性、完整性和可用性。
3.政务数据共享有哪些实际案例？：如上海推进自然人、法人、空间地理三大综合数据库建设，实现长三角地区三省一市公共数据互通、查询和调用。