Data Spaces: O Futuro da Organização de Dados na Era Digital

No cenário atual, em que dados se consolidaram como um dos ativos mais estratégicos das organizações, surgem novos desafios que vão muito além do simples armazenamento: segurança, interoperabilidade, soberania e colaboração confiável se tornam imperativos para a sustentabilidade dos negócios. A forma tradicional de gerenciar dados, baseada em modelos centralizados e dependência de grandes plataformas, já não atende plenamente às exigências da economia digital.

Nesse contexto, nasce o conceito de Data Spaces — uma abordagem inovadora que propõe a criação de ecossistemas federados, onde cada participante compartilha dados de maneira segura, soberana e governada, sem abrir mão do controle sobre seus ativos de informação. Mais do que uma tendência tecnológica, Data Spaces representam uma mudança de paradigma na maneira como as empresas organizam, protegem e extraem valor dos dados.

Este artigo apresenta uma visão completa sobre o que são Data Spaces, sua evolução histórica, os diferenciais em relação a arquiteturas como Data Lakes, Data Warehouses e Data Lakehouses, além de analisar sua maturidade atual e seu impacto prático no mercado. Ao final, discutiremos como a Aquarela Analytics pode apoiar sua empresa na jornada de adoção de soluções inteligentes de dados e inteligência artificial.

O que são Data Spaces

Data Space é um ecossistema federado no qual participantes compartilham dados de forma soberana, controlando o acesso e o uso desses dados com base em regras comuns. (International Data Spaces Association (IDSA) e European Commission).

De acordo com a definição da International Data Spaces Association (IDSA) e da European Commission, um Data Space é muito mais do que uma simples tecnologia de armazenamento ou compartilhamento de dados: trata-se de um ecossistema federado que conecta diferentes organizações, permitindo a troca segura, controlada e soberana de informações. Diferente de abordagens tradicionais, onde os dados são centralizados em um único repositório ou controlados por grandes plataformas, os Data Spaces mantêm os dados sob o domínio de seus proprietários originais. Cada participante define autonomamente as políticas de acesso, uso e distribuição dos seus dados, respeitando princípios como soberania digital, interoperabilidade e compliance regulatório, como o GDPR na Europa.

Em um Data Space, a confiança entre as partes é construída por meio de normas técnicas e jurídicas comuns, que garantem que o compartilhamento de dados ocorra de maneira segura, transparente e rastreável. A arquitetura de um Data Space é projetada para suportar a federabilidade, ou seja, a capacidade de operar em conjunto com outras redes de dados sem exigir a movimentação física ou o controle centralizado da informação. Esse modelo possibilita novos fluxos de valor: empresas podem monetizar dados de forma ética, governos podem cooperar em pesquisas sensíveis, e cadeias produtivas inteiras podem otimizar seus processos com maior transparência. Em essência, Data Spaces representam a construção de uma nova infraestrutura de dados, baseada em confiança, colaboração e respeito à autonomia de cada participante — elementos essenciais para a economia digital do futuro.

Linha do Tempo: Evolução até os Data Spaces

A discussão sobre a soberania dos dados começou a ganhar força no início dos anos 2010, impulsionada principalmente pelas necessidades da chamada Indústria 4.0. Com a explosão do volume de dados gerados por sensores, dispositivos IoT e processos industriais automatizados, ficou evidente que os modelos tradicionais de armazenamento centralizado — como os Data Warehouses — já não seriam suficientes para atender à nova demanda de flexibilidade, volume e velocidade. Foi nesse contexto que surgiram os primeiros Data Lakes, espaços capazes de armazenar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. No entanto, à medida que os Data Lakes cresciam, surgiam também novos desafios de governança, qualidade e segurança. Assim, o debate sobre como proteger a propriedade e o controle sobre os dados, em ambientes cada vez mais distribuídos, começou a se tornar central para pesquisadores, governos e a indústria tecnológica europeia.

Em 2017, uma resposta concreta a esses desafios foi lançada pelo Fraunhofer Institute, na Alemanha, com a criação da Iniciativa International Data Spaces (IDSA). O objetivo era claro: propor uma arquitetura que permitisse o compartilhamento seguro e soberano de dados entre diferentes organizações, sem a necessidade de centralizá-los fisicamente em um único local. Nascia ali o conceito formal de Data Space, um ecossistema federado baseado em princípios como interoperabilidade, confiança, soberania de dados e compliance regulatório. Essa proposta inovadora rapidamente chamou atenção da União Europeia, que reconheceu a importância estratégica de criar um ambiente controlado para a circulação de dados dentro e fora do continente. A IDSA se tornou a base conceitual para diversos projetos-piloto e serviu de inspiração para a construção de iniciativas ainda mais ambiciosas.
O verdadeiro salto aconteceu em 2019, com o anúncio oficial da Estratégia Europeia para Dados pela Comissão Europeia e o lançamento do projeto GAIA-X. A partir desse momento, os Data Spaces deixaram de ser apenas uma proposta acadêmica ou técnica e passaram a ser um pilar estratégico para a economia digital europeia. O GAIA-X propôs a criação de múltiplos Data Spaces específicos para setores como saúde, mobilidade, indústria e energia, todos operando sob princípios de soberania, segurança e interoperabilidade aberta. Hoje, os Data Spaces estão em fase de consolidação: embora ainda estejam em amadurecimento — com a maioria dos projetos em fases experimentais ou pilotos —, sua relevância cresce a cada ano, acompanhando a transformação digital das organizações e o fortalecimento da ideia de que, na nova economia, os dados devem circular de forma segura, controlada e confiável.

A figura 01 apresenta a linha do tempo da evolução das arquiteturas de dados até o surgimento dos Data Spaces, destacando como as necessidades de gestão e uso de dados mudaram ao longo das décadas. Em 1970, o foco estava nos Data Warehouses, projetados para centralizar e organizar dados estruturados, permitindo a criação de análises de Business Intelligence e relatórios corporativos. Já em 2010, com o aumento exponencial do volume e da variedade de dados, surgiram os Data Lakes, impulsionados pelo movimento de Big Data, oferecendo flexibilidade para armazenar dados brutos e não estruturados. Em 2017, a necessidade de integrar o melhor dos dois mundos — estrutura e flexibilidade — levou ao conceito de Data Lakehouse, combinando a capacidade analítica em tempo real com o armazenamento de dados em formatos variados.

A partir de 2022, a evolução dos requisitos de segurança, soberania e interoperabilidade impulsionou o surgimento dos Data Spaces. Esse novo conceito não se limita apenas ao armazenamento ou processamento, mas enfatiza a soberania de dados: a capacidade de cada organização manter o controle sobre seus próprios dados enquanto participa de ecossistemas federados de compartilhamento seguro. Essa linha do tempo ilustra, portanto, não apenas avanços tecnológicos, mas também a transformação da forma como as empresas e as sociedades enxergam o valor estratégico dos dados — saindo de abordagens fechadas e centralizadas para modelos colaborativos, interoperáveis e soberanos.

• Resumo:

1970 – Data Warehouse: centralização de dados estruturado & foco em relatórios e Business Intelligence.

2010 – Data Lake: explosão do Big Data & armazenamento de dados brutos, estruturados e não estruturados.

2017 – Data Lakehouse: integração de análise em tempo real & combinação da flexibilidade do Data Lake com a estrutura do Data Warehouse.

2022 – Data Spaces: prioridade para soberania de dados & compartilhamento federado e seguro entre organizações.

Comparativo: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse vs. Data Spaces

A tabela 01 apresenta um comparativo claro entre as principais abordagens de gestão de dados utilizadas nos últimos anos: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse e o conceito mais recente, Data Space. Cada uma dessas estruturas surgiu para resolver problemas específicos no tratamento e uso de dados, mas possuem diferenças fundamentais em arquitetura, governança e propósito.

Tabela 1 – Comparativo entre as terminologias de estratégia e armazenamento e distribuição de dados.

Característica	Data Warehouse	Data Lake	Data Lakehouse	Data Space
Estrutura	Altamente estruturada	Dados brutos, não estruturados	Híbrido estruturado e não estruturado	Federado, dados permanecem com o dono
Centralização	Centralizado	Centralizado	Centralizado	Distribuído e federado
Interoperabilidade	Baixa entre sistemas	Baixa entre sistemas	Melhor, mas ainda limitada	Altíssima (soft infrastructure)
Soberania dos dados	Controlada pela organização	Controlada pela organização	Controlada pela organização	Controlada pelos donos dos dados
Exemplo de aplicação	Relatórios financeiros	Big Data Analytics	Análises de Machine Learning	Ecossistemas de dados intersetoriais

O Data Warehouse foi a primeira grande evolução no armazenamento de dados para negócios. Sua estrutura é altamente organizada e padronizada, permitindo análises consistentes e confiáveis, principalmente para relatórios financeiros e Business Intelligence. Contudo, ele é centralizado: os dados são movidos para dentro do warehouse e a interoperabilidade entre sistemas diferentes é baixa, o que pode gerar dificuldades para integrar novas fontes de dados rapidamente. A soberania dos dados também é interna — ou seja, quem controla o warehouse controla o acesso e o uso das informações.

Com a explosão do Big Data por volta de 2010, surgiram os Data Lakes, com a proposta de armazenar dados brutos e não estruturados de forma massiva e flexível. Diferente do Data Warehouse, o Data Lake permite capturar grandes volumes de dados em seu formato original, o que é essencial para análises posteriores, como em projetos de Big Data Analytics. No entanto, ainda permanece o modelo centralizado e a baixa interoperabilidade — além de novos desafios, como o risco de se tornar um “lago de dados contaminados” (data swamp) caso não haja uma boa governança.

Buscando integrar a flexibilidade dos Data Lakes com a organização dos Warehouses, surgem em torno de 2017 os Data Lakehouses. Essa arquitetura híbrida permite armazenar dados estruturados e não estruturados em um mesmo ambiente, favorecendo análises de Machine Learning e processamento de dados em tempo real. A interoperabilidade melhora em relação aos modelos anteriores, mas ainda é limitada quando o assunto é compartilhar dados entre organizações. A soberania dos dados continua concentrada no proprietário da infraestrutura.

Por fim, chegamos aos Data Spaces, o conceito mais recente e disruptivo. Diferente das abordagens anteriores, o Data Space é distribuído e federado: os dados permanecem na posse de seus donos, que controlam quem pode acessá-los e como podem ser utilizados, sem necessidade de movimentação física dos dados para outro repositório. A interoperabilidade é altíssima, apoiada em uma infraestrutura de software flexível (soft infrastructure), e o foco é criar ecossistemas de dados intersetoriais, como nos projetos do GAIA-X e Catena-X. Nesse modelo, a soberania dos dados é absoluta: cada participante mantém o controle completo sobre suas informações, o que é fundamental em um cenário de regulamentações como GDPR e LGPD.

Essa comparação deixa claro que, enquanto Data Warehouses, Lakes e Lakehouses focam em armazenar e analisar dados internamente, os Data Spaces propõem uma nova lógica: compartilhar dados de maneira segura, soberana e estratégica entre diferentes organizações, sem abrir mão do controle.

Maturidade Atual dos Data Spaces

Atualmente, a maturidade dos Data Spaces encontra-se mais avançada na Europa, impulsionada principalmente pela Estratégia Europeia para Dados e iniciativas como o GAIA-X e a International Data Spaces Association (IDSA). Esses movimentos surgiram como uma resposta estratégica à necessidade de construir uma economia de dados soberana, interoperável e confiável, reduzindo a dependência de plataformas centralizadas controladas por grandes players tecnológicos globais. Com forte apoio da Comissão Europeia, vários setores estratégicos começaram a desenvolver e testar projetos de Data Spaces em ambientes controlados e colaborativos.

Setores como Saúde, Agronegócio, Manufatura e Energia já apresentam projetos experimentais e protótipos de Data Spaces em operação. Na saúde, por exemplo, projetos de compartilhamento federado de dados clínicos visam acelerar pesquisas e melhorar tratamentos, respeitando a privacidade e as regulamentações de proteção de dados. No agronegócio, fazendas inteligentes estão compartilhando dados de solo e clima de forma segura para impulsionar ganhos de produtividade. Na manufatura, a iniciativa Catena-X vem criando um ecossistema de dados para conectar toda a cadeia automotiva, desde fornecedores até montadoras, enquanto o setor de energia explora o uso de Data Spaces para a gestão eficiente e transparente de recursos renováveis e redes inteligentes.

Apesar do progresso, o conceito de Data Spaces ainda é considerado em fase de amadurecimento. Especialistas estimam que a adoção ampla e consolidada dessa abordagem levará entre 5 a 10 anos, dependendo da evolução de padrões técnicos, de interoperabilidade, de modelos de governança e, principalmente, da criação de um ambiente de confiança entre os participantes. O sucesso dos Data Spaces também dependerá do fortalecimento de regulamentações que garantam a soberania dos dados e da maturação de tecnologias de suporte, como identificação digital descentralizada, contratos inteligentes e infraestrutura de metadados confiável.

Em resumo, embora ainda incipientes fora da Europa, os Data Spaces representam uma tendência clara e crescente no cenário internacional, com enorme potencial de transformar a forma como os dados são compartilhados, monetizados e protegidos no mundo dos negócios.

Resumo:

• Atualmente, a maior maturidade está na Europa, impulsionada pela Estratégia Europeia para Dados e projetos como GAIA-X e IDSA 
• Setores como Saúde, Agronegócio, Manufatura e Energia já desenvolvem Data Spaces experimentais. 
• Estima-se que a ampla adoção levará de 5 a 10 anos

Como Data Spaces Impactam Empresas

A adoção de Data Spaces pode transformar profundamente a forma como as empresas se relacionam com seus dados e com seus parceiros de negócios. Um dos impactos mais evidentes é a possibilidade de colaboração segura entre organizações. Ao contrário dos modelos tradicionais de troca de informações, em que dados precisam ser copiados ou transferidos para terceiros, os Data Spaces permitem que cada empresa mantenha a posse dos seus dados, compartilhando apenas o acesso sob regras previamente acordadas. Essa arquitetura de confiança facilita parcerias estratégicas, desenvolvimento conjunto de produtos e inovação aberta, sem expor informações sensíveis a riscos desnecessários.

Outro impacto importante é a redução da dependência de plataformas monopolistas. Hoje, grande parte do armazenamento, processamento e análise de dados está concentrada em algumas poucas grandes corporações globais, o que pode criar riscos de lock-in tecnológico, perda de soberania e aumento de custos no longo prazo. Com os Data Spaces, as empresas têm a oportunidade de construir redes colaborativas mais equilibradas, baseadas em governança federada e respeito à soberania de cada participante, fortalecendo a independência e aumentando o poder de negociação frente a grandes provedores de tecnologia.

Além disso, os Data Spaces melhoram a transparência e o controle sobre dados sensíveis. Como os dados permanecem sob domínio dos seus donos originais e o uso é gerenciado por meio de políticas de acesso inteligentes, as empresas conseguem rastrear quem acessou, para qual finalidade e com que frequência. Isso aumenta a conformidade com regulamentações como GDPR e LGPD, além de oferecer uma camada extra de segurança e auditabilidade que seria muito difícil de alcançar em modelos tradicionais de integração de dados.

Por fim, ao viabilizar o compartilhamento seguro e soberano de dados, os Data Spaces abrem espaço para a criação de novos modelos de negócios baseados em dados. Empresas podem monetizar seus dados de maneira controlada, oferecendo acesso a informações valiosas sem abrir mão da posse ou comprometer sua estratégia competitiva. Setores como saúde, logística, energia e manufatura já exploram formas de gerar receitas adicionais ou construir novos ecossistemas de valor a partir da economia de dados, impulsionados justamente pelas possibilidades oferecidas pelos Data Spaces.

Resumo:

• Permitem colaboração segura entre parceiros.
• Reduzem a dependência de plataformas monopolistas.
• Melhoram a transparência e controle de dados sensíveis.
• Abrem espaço para novos modelos de negócios baseados em dados.

Demonstrações em diferentes cenários

No agronegócio, o uso de Data Spaces representa uma verdadeira revolução na maneira como informações agrícolas são compartilhadas e utilizadas. Em um setor altamente dependente de variáveis ambientais, fazendas inteligentes podem capturar dados detalhados sobre o solo, clima, umidade, produtividade e uso de defensivos. Através de um Data Space, essas fazendas conseguem compartilhar esses dados com parceiros comerciais, centros de pesquisa e fornecedores de tecnologia agrícola, mas sempre mantendo controle rigoroso sobre quem acessa cada tipo de informação, em qual contexto, e com qual finalidade. Por exemplo, um produtor pode autorizar o acesso a dados de solo apenas para determinada empresa de fertilizantes durante um projeto específico, bloqueando outros usos não autorizados. Isso possibilita melhorar a eficiência agrícola, impulsionar inovações em insumos e equipamentos e ainda proteger a propriedade intelectual do agricultor.

Na manufatura, especialmente em cadeias de suprimentos globais, os Data Spaces oferecem uma nova maneira de trocar informações logísticas e operacionais em tempo real, preservando a segurança e a confidencialidade de dados críticos. Fabricantes, fornecedores de peças, transportadoras e operadores logísticos podem conectar seus sistemas a um ecossistema federado, onde compartilham informações como localização de cargas, prazos de entrega, status de produção e níveis de estoque. Tudo isso é feito sem expor dados estratégicos ou permitir que terceiros armazenem permanentemente essas informações. Assim, uma montadora de veículos, por exemplo, consegue otimizar sua produção baseada em dados de fornecedores globais em tempo real, mas sem precisar abrir seu sistema interno ou comprometer sua estratégia de sourcing. Esse modelo reduz custos logísticos, diminui riscos de desabastecimento e aumenta a resiliência operacional de toda a cadeia produtiva.

No setor da saúde, os Data Spaces oferecem uma solução inovadora para um dos maiores dilemas atuais: como compartilhar dados clínicos de forma segura e ética. Hospitais, laboratórios, clínicas de diagnóstico e centros de pesquisa podem participar de um ecossistema federado onde dados de pacientes, históricos médicos anonimizados e resultados de exames são compartilhados de acordo com regras rígidas de consentimento e finalidade de uso. Por exemplo, um hospital pode disponibilizar dados de pacientes para um estudo sobre tratamentos para câncer, permitindo que pesquisadores acessem informações relevantes sem nunca expor a identidade dos pacientes ou violar legislações como a GDPR ou a LGPD. Com isso, é possível acelerar descobertas científicas, melhorar a qualidade do atendimento médico e personalizar tratamentos, tudo sem comprometer a privacidade e a segurança dos dados sensíveis.

Na área de energia, os Data Spaces estão começando a transformar a maneira como operadores de redes elétricas, geradoras de energia renovável e fornecedores de tecnologia trocam informações em smart grids (redes elétricas inteligentes). Por meio de um Data Space, dados como consumo de energia em tempo real, capacidade de produção solar e eólica, previsões meteorológicas e status de equipamentos são compartilhados de forma controlada e segura entre diferentes participantes do ecossistema energético. Por exemplo, uma empresa de distribuição de energia pode acessar, em tempo real, informações de dezenas de geradores solares independentes para otimizar a distribuição da carga elétrica na rede, evitando sobrecargas e reduzindo desperdícios, sem a necessidade de integrar diretamente todos os sistemas de forma centralizada. Isso aumenta a eficiência energética, melhora a sustentabilidade e permite novos modelos de negócio, como o mercado peer-to-peer de energia.

Esses exemplos mostram que, em diferentes setores, os Data Spaces não apenas facilitam a troca de informações — eles criam novos ecossistemas digitais mais seguros, ágeis e controlados, permitindo que as organizações inovem e colaborem sem abrir mão de sua soberania e vantagem competitiva.

Resumo:

• Agronegócio: Fazendas compartilham dados de solo e clima mantendo controle sobre quem acessa e com qual finalidade.
• Manufatura: Empresas da cadeia de suprimentos trocam informações logísticas em tempo real sem abrir mão da segurança de dados críticos.
• Saúde: Hospitais e centros de pesquisa compartilham dados clínicos anonimizados para acelerar descobertas médicas, garantindo a privacidade e o consentimento dos pacientes.
• Energia: Empresas de geração e distribuição trocam dados de consumo e produção em tempo real para otimizar redes elétricas inteligentes, mantendo o controle e a segurança sobre informações sensíveis.

Diferentes abordagens

Ao analisarmos o cenário atual da gestão e do compartilhamento de dados, é possível perceber duas abordagens distintas que refletem filosofias e interesses diferentes. De um lado, temos as plataformas abertas tradicionais, geralmente controladas por grandes empresas de tecnologia, conhecidas como Big Techs. Essas plataformas buscam oferecer soluções amplamente escaláveis e acessíveis, mas muitas vezes operam sob uma lógica de centralização de dados: os usuários transferem seus dados para ambientes controlados pelas plataformas, que então determinam políticas de acesso, uso e monetização. Embora promovam certa interoperabilidade, essas plataformas concentram poder e podem limitar a soberania dos dados dos usuários e das organizações, criando o risco de dependência tecnológica (“vendor lock-in”).

Por outro lado, surge a abordagem dos Data Spaces, baseada no conceito de Soft Infrastructure Federada. Em vez de centralizar dados em grandes repositórios, a infraestrutura federada permite que cada organização mantenha seus próprios dados localmente, conectando-se a um ecossistema mais amplo por meio de padrões abertos, protocolos de confiança e governança compartilhada. Essa abordagem reduz a necessidade de transferência de dados e promove o respeito à soberania individual de cada participante, permitindo colaborações mais equilibradas e sustentáveis. A infraestrutura “soft” refere-se justamente à camada de software que conecta esses diferentes repositórios de maneira segura, auditável e interoperável, sem impor a centralização física dos dados.

Esse contraste também reflete diferenças de governança: enquanto as Big Techs operam majoritariamente sob um modelo de governo privado, onde políticas e diretrizes são definidas internamente pelas próprias empresas, o modelo de Data Spaces — especialmente o impulsionado pela União Europeia — propõe um governo público-privado. Nesse modelo, entidades públicas, privadas e acadêmicas colaboram na definição de regras, padrões e certificações, buscando garantir um ambiente mais democrático, transparente e orientado ao interesse coletivo. O exemplo europeu, com iniciativas como o GAIA-X e o apoio da Comissão Europeia, ilustra bem essa nova forma de organização digital, onde soberania, confiança e inovação caminham juntas para criar uma nova economia de dados baseada em valores compartilhados.

Essa diferença de abordagens é fundamental para entender não apenas as tecnologias em si, mas também o futuro das relações digitais: quem controla os dados, controla o futuro dos negócios e da sociedade.

Resumo:

• Plataformas abertas vs. Soft Infrastructure Federada (Data Spaces).
• Governo privado (Big Techs) vs. Governo público-privado (exemplo europeu).

Dúvidas Frequentes sobre Data Spaces

Data Spaces substituem os Data Lakes?

Não necessariamente. Os Data Spaces não têm o objetivo de substituir infraestruturas como Data Lakes ou Data Warehouses, mas sim complementá-las. Em um Data Space, um Data Lake pode continuar armazenando dados brutos de forma eficiente, enquanto a camada federada gerencia o acesso soberano e controlado a esses dados para terceiros. Ou seja, Data Spaces ampliam o potencial das estruturas existentes, agregando governança federada e interoperabilidade segura.

É seguro adotar Data Spaces?

Sim. Os Data Spaces são projetados desde o início com padrões de alta segurança, soberania de dados e compliance regulatório, atendendo exigências rigorosas como a GDPR (na Europa) e a LGPD (no Brasil). O acesso aos dados é controlado por políticas inteligentes, logs de auditoria são gerados automaticamente, e a identidade dos participantes é verificada por mecanismos robustos. Adotar um Data Space não é apenas uma questão de tecnologia — é uma evolução natural para empresas que levam a sério a proteção de seus ativos mais valiosos: seus dados.

Preciso mudar toda a minha infraestrutura para usar Data Spaces?

Não. Uma das grandes forças do conceito de Data Spaces é sua capacidade de interoperar com sistemas legados. Em vez de exigir a substituição completa de bancos de dados, data lakes ou ERPs já existentes, Data Spaces criam uma camada de integração federada sobre as infraestruturas atuais. Isso significa que é possível iniciar a construção de um ecossistema federado de forma gradual, estratégica e adaptada à realidade de cada empresa, respeitando investimentos já realizados em tecnologia.

Mas é viável aplicar isso na prática?

Sim — e já existem exemplos reais em operação em setores como indústria automotiva, saúde, energia e agricultura, principalmente na Europa. Hoje, não é mais uma teoria distante: Data Spaces já estão ajudando empresas a construir parcerias seguras, criar novos modelos de negócios baseados em dados e alcançar novos patamares de inovação e competitividade. E o melhor: é possível começar com projetos piloto, conectando poucos parceiros estratégicos, e evoluir progressivamente.

Se a sua organização deseja sair na frente na economia digital, aproveitando o potencial dos dados sem abrir mão da segurança e do controle, nós, da Aquarela Analytics, estamos prontos para apoiar essa jornada. Temos experiência prática em projetos de organização de dados, governança federada e inteligência artificial, e podemos ajudar sua empresa a planejar, implementar e escalar seu próprio Data Space.

Conclusão

À medida que o volume de dados cresce de forma exponencial e os desafios de segurança, privacidade e interoperabilidade se tornam cada vez mais críticos, a adoção de modelos tradicionais de armazenamento e compartilhamento de informações já não é suficiente. Data Spaces emergem como uma resposta moderna, robusta e estratégica para essa nova realidade. Mais do que uma simples evolução tecnológica, os Data Spaces representam uma mudança profunda de mentalidade: uma transição da centralização para a colaboração federada, do controle unilateral para a soberania compartilhada, da dependência para a confiança estruturada.

Empresas que compreenderem esse movimento e se posicionarem desde agora terão uma vantagem competitiva clara na nova economia de dados, baseada em colaboração segura, inovação conjunta e novos modelos de negócios. Os Data Spaces permitem não apenas usar os dados de forma mais eficiente, mas também transformar dados em ativos estratégicos, respeitando a autonomia de cada organização. O futuro será de quem souber compartilhar sem abrir mão da segurança — e de quem souber construir valor sem abrir mão da confiança.

Soluções de Dados Inteligentes

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Fontes:

FRAUNHOFER INSTITUTE FOR SOFTWARE AND SYSTEMS ENGINEERING (ISST).
Position Paper: Design Principles for Data Spaces. International Data Spaces Association (IDSA), 2021. Disponível em: https://www.internationaldataspaces.org/publications/position-paper-design-principles-for-data-spaces/. Acesso em: 06 maio 2025.

EUROPEAN COMMISSION.
A European strategy for data. Bruxelas: Comissão Europeia, 2020. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52020DC0066. Acesso em: 06 maio 2025.

BDVA – Big Data Value Association.
Towards a European-Governed Data Sharing Space: Enabling Data Exchange and Valorisation. 2020. Disponível em: https://www.bdva.eu/node/1425. Acesso em: 06 maio 2025.

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GAIA-X: Technical Architecture Document – Version 21.04. Bruxelas: GAIA-X European Association for Data and Cloud, 2021. Disponível em: https://gaia-x.eu/news/gaia-x-technical-architecture-released/. Acesso em: 06 maio 2025.

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MOBILITY DATA SPACE.
Mobility Data Space Official Portal. Disponível em: https://mobility-dataspace.eu/en/. Acesso em: 06 maio 2025.