數據流動性和系統互操作性

數據集成和分析是解決我們最大挑戰的瓶頸，從做科學和創造通用人工智能到介於兩者之間的一切。對集成數據的需求，可以從一些創業公司的數量上看出來，這些公司只專注於收集感興趣的整齊劃一的數據集清單，並將專項查詢貨幣化。對於涉及內在異質數據的工作來說，如藥物發現、複雜設計、社會學研究等，高度一致的高質量數據集是金礦。衆多數據格式和標準的存在，使任何如"列出世界上所有狗的名單"之類簡單的問題，對於專注於其它特定領域的創業公司來說，是一個難以逾越的追求。現有的解決方案，如鏈接的本體感知數據格式不夠靈活和豐富，無法方便地從任意特設詞彙表中定義具有多詞彙字段的記錄，而且缺乏對值類型的定義、可調用對象接口和修改權限的支持，使得對象無法在與產生它們的數據管理系統解耦後仍能保留屬性。

當前廣爲人知的解決方案(如“鏈接數據”)，並不完全適合這個問題，因爲它們需要將大量數據以相同格式序列化，而在日益多樣化的世界中從來沒有這種情況，而且沒有標準的方法將模式、權限和其他上下文數據嵌入到數據項中，這是使它們在查詢中可以重用的必要條件。

將基於RDF的SPARQL（用於對齊）與OAUTH2（用於許可）和一些與標準結合以安全地加密關於查詢源上下文的數據（如查詢源身份密鑰、Cookie、IP地址和資源的架構版本的定義，數據來自何處），它可能會接近所需的數據屬性，即保留在任意編程語言的上下文中作爲對象重用數據項的能力，而不需要編寫自定義集成。然而這似乎尚未完成，可能有更好的方案來解決該問題。

例如，由於網絡中系統的多樣性和複雜性（協議和格式），可能還有其他（更好的？）方法來解決這個問題，基於使用驅動程序的設備的即插即用原理，允許抽象化Web資源API，並將功能齊全的多態交互數據作爲所有編程語言的共享功能，將網站和Web系統（包括去中心化系統）作爲操作系統設備直接作爲變量提供給編程語言。

無論選擇何種實現方式，數據流動性和系統互操作性似乎仍然是重要的未解決問題，也是在衆多數字活動領域中快速發展的瓶頸。