在数字化技术飞速发展的当下，数据空间作为整合数据资源、释放数据价值的关键载体，其建设需求日益迫切。然而，数据空间搭建涉及多维度需求梳理、复杂技术整合及全生命周期管理，单一框架难以满足一站式构建需求，且当前建设仍处于初级阶段，面临工具覆盖不足、开发者能力要求高、系统运维难度大等挑战。
数据空间作为新一代数据流通基础设施，其建设过程需要系统性的方法论指导。从开发框架的构建到实施路径的规划，从实战应用到部署运维，形成了一套完整的工程体系，结合端到端需求分析模型、开发三要件结构及敏捷实战方法，为数据空间从规划到落地的全流程提供清晰指引，既针对性解决建设过程中的核心痛点，也为后续高效搭建与价值实现铺好基础。
一、数据空间开发框架
针对前文提及的数据空间搭建需“多维度需求梳理”与“复杂技术整合”两大核心诉求，开发框架作为整个工程体系的基石，率先为技术整合提供系统化方法论与技术支撑，同时为后续需求分析奠定方向。
它为数据空间的实现提供了系统化的方法论和技术支撑。通用开发框架通过分层设计构建了完整的技术体系：应用开发平台提供预置的功能模块和标准化接口，使开发者能够快速搭建数据应用系统；服务管理平台专注于解决异构系统间的集成与交互问题，通过API管理、服务注册等中间件实现系统间的无缝衔接；数据服务平台则致力于构建统一的数据视图，通过数据标识、语义发现和目录服务等技术手段，为数据流通和价值挖掘提供基础支撑。这些框架都强调代码规范化、组件复用和架构可扩展性，并积极引入AI辅助开发工具，使开发过程更加高效、协作更加紧密，为构建可靠、灵活的数据空间系统奠定了坚实的技术基础。
端到端需求分析以数据提供方与使用方的关系为核心，旨在构建可信交易环境，同时从功能与非功能、业务与用户、基本与派生等多维度划分需求。兼顾拥有成本与技术稳定性，以实现代码规范化、重复代码自动化，具备代码模板化、高内聚封装、可维护等特性。
图1 端到端需求分析橄榄球模型
二、数据空间开发路线
开发框架已为数据空间构建提供了方法论与技术基础，但要将抽象的框架落地为具体工程实践，还需遵循一条结构严谨、环环相扣的开发路线——这条路线将明确“从概念到系统”的转化路径，同时回应前文“开发者能力要求高”的挑战。
数据空间的开发遵循一条结构严谨、环环相扣的实施路径，这条路线将抽象的系统概念转化为具体的工程实践。开发过程始于对系统本质的深刻理解，即把握实体、形式与功能三大核心要件。实体作为系统的基本构成单元，涵盖了参与者、数据资源、软硬件组件等要素；形式则通过系统架构与连接机制，刻画实体之间的静态关系与动态交互；功能则强调通过组件协同所涌现的复合价值，体现为数据流通、可信管控与价值共创的能力。三者结合使这条路线具有层次分明、迭代递进的节奏。
图2 数据空间开发三要件结构图
在三大要件搭建的开发路径基础上，为进一步提升开发运营效率、降低开发者能力门槛，MetaOps作为融合创新的方法论被引入数据空间开发。MetaOps融合元数据管理与DataOps，以提升数据空间开发运营效率，核心含元数据治理、价值运营优化两大模块。
其方法论原型有“两核心双引擎”“七步法论”。运营模式区分运维与运营，整合方法论，指导实施并反哺优化。配套开发工具包含数据工程、XOps及专属工具，扩展技术栈整合多技术与模式，支撑价值共创与生态聚合。
图3 MetaOps双引擎驱动的数据空间开发七步法
三、数据空间开发实战
开发路线已明确数据空间构建的逻辑路径与核心方法，但理论需通过实战验证才能落地——实战环节将聚焦工程实践中的关键策略，既检验开发框架与路线的可行性，也针对性解决前文“工具覆盖不足”的挑战。
在实战应用层面，数据空间开发展现出强烈的工程实践属性，强调敏捷交付、组件化构建与生态协同。项目实践通常以最小可行数据空间为起点，通过快速原型开发与持续迭代来验证系统核心能力。在实际构建过程中，数据空间工程善于复用现有的数据平台与基础设施，通过将元数据管理平台、湖仓一体架构与国家数据基础设施进行有机对接，构建起支持跨域流通的数据空间网络。系统测试作为质量保障的关键环节，覆盖了从单元验证到端到端集成的全链路，创新测试策略，在复杂的多系统交互场景中确保数据的完整性、一致性与安全性。整个实战过程还特别强调内外部协同创新，通过打破组织壁垒，实现技术、人才与信息的充分流动，为数据空间的持续演进注入活力。
图4 敏捷数据空间工程项目快速交付路线
四、数据空间部署与运维
数据空间通过实战环节完成了核心系统的构建与验证，但要确保系统长期稳定运行、持续释放数据价值，还需进入部署与运维阶段——这一阶段是数据空间全生命周期管理的关键，将针对性解决前文“系统运维难度大”的挑战，实现从“搭建系统”到“运营价值”的升华。
数据空间的部署与运维阶段是确保系统长期稳定运行和价值持续释放的关键环节。在部署层面，系统遵循整洁架构原则，严格划分内外边界，保持模块间低耦合与高内聚，为后续的灵活扩展奠定基础。部署过程全面践行持续集成与持续交付理念，通过自动化工具链实现快速发布与环境管理，并基于业务价值流的评估实施按需上线策略，避免过度交付造成的资源浪费。智能运维系统能够从海量运维数据中主动学习，实现故障预测、根因定位与资源弹性调度，大幅提升系统的可靠性与运行效率。与此同时，运维过程还注重构建自助数据服务能力，通过降低数据访问门槛促进业务团队与数据团队的深度协作。这种以数据价值为核心的运维体系，不仅保障了数据空间的安全稳定运行，更通过持续的价值共创机制，推动数据空间在生态化发展中不断演进，最终实现从系统运维到价值运营的升华。
图5 数据空间整洁架构
数据空间构建遵循从开发到运维的完整工程体系。首先论述开发基础，指出其以软件工程为核心，需结合基础设施即代码（IaC）等技术应对需求变更。开发者需编写自定义代码，通过多维度分析需求，搭建规范且可扩展的框架。开发路线围绕实体、形式与功能三个维度，优化路径与开发模式。实战部分从敏捷开发等四个方向给出具体实施要点。部署运维阶段通过封装、持续部署等手段保障系统顺利上线，并结合性能优化与MetaOps智能运维提升运行效率，最终实现数据空间的高效构建与价值释放，为实践提供全面参考。
素材来源于：《数据产品开发与经营》第六章
DATA · ASSETS
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