І бази даних, і сховища даних дозволяють опрацьовувати деталізовані та інтегровані дані, що побудовані на основі наперед допустимих моделей даних. У випадку роботи у всесвітній мережі з величезною кількістю ресурсів (прикладами таких задач є туристичний бізнес – збирання інформацію про місця відпочинку, її інтеграція та зберігання у внутрішніх базах даних, геоінформаційні системи – на сьогодні ще не розроблено єдних стандартів подання такої інформації, а її збір також проходить із джерел з наперед невідомими моделями даних) неможливо визначити, які саме моделі даних використовуватимуться. Тому виключно за допомогою баз даних та сховищ даних не можна організувати ефективної взаємодії між усіма об'єктами у цих предметних областях. Розробники часто зустрічаються з набором слабо зв'язаних джерел даних і тому повинні кожного разу вирішувати низькорівневі завдання управління даними. У число цих завдань входять забезпечення можливостей пошуку і запиту даних; дотримання правил, обмежень цілісності, угод про іменування і т.д.; відстежування походження даних; забезпечення доступності, відновлення і контролю доступу; керований розвиток даних і метаданих.

Традиційні СКБД представляють тільки одну точку (хоч і дуже важливу) в просторі рішень управління даними. Важливою точкою є "системи інтеграції даних. Насправді, системи інтеграції даних і обміну даними традиційно призначаються для підтримки багатьох інших служб в системах просторів даних. Особливість полягає у тому, що в системах інтеграції даних потрібна семантична інтеграція до того, як можуть бути забезпечені які-небудь інші послуги. Тому, хоч і відсутня єдина схема, якій відповідають всі дані, система повинна знати точні взаємозв'язки між елементами, що використовуються в кожній схемі. В результаті для створення системи інтеграції даних потрібна значна попередня робота.

Простір даних розглядають як нову абстракцію управління даними [1]. Як ключова задача робіт у області управління даними використовується платформа підтримки просторів даних (DataSpace Support Platforms, DSSP)забезпечує набір взаємозв'язаних послуг і гарантує розробникам можливість концентруватися на специфічних проблемах їх додатків, а не на завданнях, що повторюються, виникають при потребі узгодженої і ефективної роботи з взаємозв'язаними, але роздільно керованими даними

На відміну від СУБД, в ядрі DSSP потрібна підтримка декількох моделей даних, щоб природним чином підтримувалося якомога більше типів учасників.

Простір даних – це множина баз даних, сховищ даних, локальних сховищ та індексів, статичних Web-сторінок, графічних матеріалів, засобів інтеґрації, пошуку та опрацювання інформації [2, 13, 14, 59]. Як ключова задача робіт в області керування даними використовується платформа підтримки просторів даних (DataSpace Support Platforms, DSSP). DSSP забезпечує набір взаємозв'язаних послуг і ґарантує розробникам можливість
концентруватися на специфічних проблемах їх додатків, а не на завданнях, що повторюються, виникають при потребі узгодженої й ефективної роботи з взаємозв'язаними, але роздільно керованими даними.

На відміну від СКБД, в ядрі DSSP необхідна підтримка декількох моделей даних, щоб природним чином підтримувалося якомога більше типів учасників.

Перші статті по опрацюванні різних джерел даних та використанні цих даних в єдиній предметній області з’явилися у 2005 р.Роботи [2, 3] задекларували проблеми, які привели до необхідності введення такої абстракціїх даних, як простір даних. Серед них:

Як бачимо, майже по усіх вказаних напрямках ведуться роботи. Але ці роботи інтегровані, не передбачають єдиного опрацювання та жорстко прив’язані до моделі даних, що є цілком неприйнятним у контексті просторів даних. Тому проблема формалізації просторів даних є актуальною.

Однією з основних служб простору даних є каталогізація елементів даних учасників. Каталог – це реєстр ресурсів даних, що містить найбільш базову інформацію про кожний з них: джерело, ім'я, місцеположення в джерелі, розмір, дата створення і власник і т.д. Каталог є інфраструктурою для більшості інших сервісів простору даних, але він також може підтримувати базовий призначений для користувача інтерфейс проглядання простору даних. Він не тільки містить описову інформацію (тобто виконує роль метаданих), але й зберігає для кожного учасника схему джерела, статистичні дані, швидкість зміни, точність, можливості відповідей на запити, інформацію про власника і дані, про політику доступу і підтримку конфіденційності. Оскільки джерела простору даних фізично не переносять у нього інформацію та можуть обмінюватись між собою інформацією, то у каталозі необхідно зберігати дані і про зв’язки між джерелами.

Поверх каталога розміщене середовище управління моделями, яке дозволяє створювати нові
зв'язки і маніпулювати існуючими зв'язками (наприклад, об'єднувати або інвертувати відображення, зливати схеми і створювати єдині представлення декількох джерел).

Важливою компонентою простору даних є компонента зберігання і індексування для досягнення наступних цілей:

Засоби індексування повинні володіти високим рівнем адаптивності до неоднорідних середовищ. Результатом локального зберігання та індексування є запит, що може повернути, наприклад, рядок в текстовому файлі, елемент шляху до файлу, значення в базі даних, елемент схеми або тег в XML-файлі. Важливими аспектами індексу є те, що, по-перше, він визначає інформацію для всіх учасників, коли деякі значення входять в декілька джерел даних (в деякому розумінні, це узагальнює ідею індексів з'єднання). По-друге, індекс повинен справлятися з різноманітністю посилань на об'єкти предметної області, наприклад, з різними способами опису адміністративної одиниці.

Чим більше моделей здатне «розрізнити» середовище управління, тим точніше буде інфорація в каталозі і тим ефективніше можна буде проводити процедури інтеграції, пошуку та опрацювання даних у просторі даних.

Оскільки одним із ключових питань простору даних є питання інтеграції, то розглянемо стандарти інтеграції. Інтеграція інформаційних систем на основі веб-служб пов'язана з використанням чотирьох ключових стандартів: розширена мова розмітки інформації — Extensible Markup Language (XML), простий протокол доступу до об'єкта — Simple Object Access Protocol (SOAP), мова опису веб-служб — Web Services Description Language (WSDL), універсальний метод опису, виявлення та інтеграції — Universal Description, Discovery, and Integration (UDDI).

Засоби опрацювання даних повинні підтримувати:

Отже, слід виділити такі особливості просторів даних.

1. Сергей Кузнецов. От баз данных к пространствам данных: новая абстракция управления информацией. – 2006,http://www.citforum.ru/database/articles/from_db_to_ds

2. Кэтэрин Дрюэк (Katherine Drewek). Хранилища данных: сходство и различия подходов Билла Инмона и Ральфа Кимболла, 2005, http://www.b-eye-network.com/view/743

3. Dan Linstedt. Data Vaulttm overview the next evolution in data modeling. – 2005,http://www.tdan.com/i021hy01.htm

4. Огляд технологій інтеграції інформаційних систем, 2006,
http://www.microsoft.com/Ukraine/Government/Analytics/IntegrationTechnologies/Overview.msp

5. Сергей Кузнецов. Пространства данных: исследовательский полигон или путь к новому поколению систем управления данными? http://synthesis.ipi.ac.ru/sigmod/seminar/s20060420.

6. Donald Kossmann, Jens-Peter Dittrich. Personal Data Spaces.http://www.inf.ethz.ch/news/focus/res_focus/feb_2006/index_DE.

7. Garretts Summary of Principles of Dataspace Systems, http://aravaipa.eas.asu.edu/wiki/index.php/Garretts_Summary_of_Principles_of_Dataspace_Systems#Overview

8. ETH - Databases and Information Systems – iMeMex, www.dbis.ethz.ch/research/current_projects/iMeMex

9. Processing of natural language queries to a relational database. Samsonova M, Рisarev A, Blagov M,http://www.cs.dartmouth.edu/~brd/Teaching/AI/Lectures/Summaries/natlang.html

10. Основные концепции и подходы при создании контекстно-поисковых систем на основе реляционных баз данных.
http://www.citforum.ru/database/articles/search_sys.shtml.

11. Стулов А. Особенности построения хранилищ данных.http://www.citforum.ru/database/articles/20030520/

12. Kacprzyk J., Ziolkowski A. Database Queries with Fuzzy Linguistic Quantifiers//
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. SMC-16, 1996. – P. 512-529.

13. Fuzzy Grouping в Microsoft SQL Server 2005 http://msdn.microsoft.com/msdnmag/issues/05/09/SQLServer2005/default.aspx.

14. Пелещишин А.М. Методи та алгоритми моделювання Web-систем. Вісник ДУ Львівська Політехніка, №406.-Львів, 2000. С.199-211

15. Черняк Л. Машины для обработки событий. - Открытые системы #09/2006

16. Гіпертекстові Технології, http://moodle.ukma.kiev.ua