Die Datenökonomie entwickelt sich aktuell und in der absehbaren Zukunft sehr rasant. Diese Dynamik erschwert Planungsprozesse und Investitionsentscheidungen, was wiederum zu enormen Ineffizienzen und hohen Kosten für Datenverwaltung, -verwendung und -integration für die Nutzer der Dienste sowie zu hohen Entwicklungs- und Wartungskosten für Technologieanbieter führt. Daher überrascht es nicht, dass in diesem Bereich versucht wird, die Kosten mit unterschiedlichen Ansätzen zu senken. In der Wissenschaft wird allgemein ein Bottom-up-Ansatz und ein grenzüberschreitender Ansatz (geographisch, disziplinär) als erfolgversprechend betrachtet. In der Industrie werden dagegen oft umfassende Referenzarchitekturen und Integrationsframeworks und -plattformen erarbeitet, um Investitionen zu sparen. Beide Ansätze versuchen generische Komponenten als Aspekte des aufkommenden Ökosystems von Infrastrukturen zu identifizieren und zu spezifizieren. Das Erkennen und Festlegen von Komponenten, die häufig über die Arbeit der traditionellen Standardisierungsorganisationen hinausgehen, sind ein zentrales Ziel dieser Akteursgruppe. Einige Vorschläge für Schlüsselkomponenten, wie etwa zur globalen Identifikation, werden bereits umgesetzt.

Obwohl viel über Datenökonomie und Datenmärkte gesprochen wird und es bereits einen gewissen Datenaustausch zwischen z. B. Wissenschaft und Industrie gibt, ist es jedoch offensichtlich, dass ein offener und effizienter Datenmarkt, auf dem Daten im Allgemeinen frei verfügbar sind, bislang nicht realisiert werden konnte. Die Großindustrie ist hauptsächlich auf bilaterale Interaktionen und Projekte angewiesen, während in der Wissenschaft ein klarer Trend hin zu einem offeneren Szenario zu erkennen ist. Es erscheint plausibel, dass zumindest Start-ups und KMUs von einem offeneren Markt profitieren würden. Ein offener Markt würde jedoch erfordern, dass Daten mit Informationen verknüpft werden, z. B. mit persistenten Identifikatoren und Metadaten, um Auffindbarkeit, Zugänglichkeit und Rückverfolgbarkeit zu ermöglichen, wie es derzeit in der Wissenschaft von RDA und den FAIR- Prinzipien vorangetrieben wird.