数据共享的价值并不在于它在存储应用中的作用，而在于它是一种数据管理应用，正如它的名字所暗示的。数据共享是保持数据流通的一种方法，而数据流通的作用在于维持当前数据视图，避免使用老的或陈旧的数据。有时候，为了不同的应用和目的，数据需要进行多份拷贝。令人遗憾的是，数据的多份拷贝有时会引起一些麻烦，如多份拷贝的数据不一致的问题，故而难以决定哪一份拷贝最适应当前的应用。
管理单个数据源
数据的多版本是分布式数据处理的一个自然结果。由一个系统生成的数据用在另一个系统上，就产生了该数据的一个拷贝。举个简单的例子，当你拷贝或用邮件发送一个文件给某人时，就产生了一个数据的版本。在一个更复杂的环境下，数据的版本可以通过运行数据库输出操作产生。在这两种情况下，新产生的数据版本都不能由生成原始数据的应用进行更新，因而就有可能造成数据不一致的问题。
1.多版本数据引起的问题
在对商业部门的业务流程进行考查后，将会认识到数据的多版本引起的后果可能很严重。例如，一个使用了错误数据的公司帐务文档，能误报公司的财务信息，因而导致部门做出错误的决策，引起混乱。
许多系统管理员都在产生数据版本和在系统之间移动数据方面碰到过棘手的难题。产生数据版本的负载会成为数据管理员的一个难题。在进行数据转移时，一般都是由原始系统通过一个输出操作进行的，就像数据库系统那样，或者是通过其他的一些格式转换，反正这两种方法都需要处理资源。同时，大规模的数据转移会占用很多的网络带宽资源，并且要运行很长的时间，这对其他的网络进程将产生不好的影响。
一种特别难的应用是数据仓库。通常而言，一个数据仓库具有多个数据源，各种应用都可以在仓库中处理数据，然后生成一些其他系统需要的数据子集。每一个系统都需要数据仓库提供及时的信息，如果处理不当，则很容易在这样的环境中产生多版本数据不一致的问题。
2.采用数据共享解决版本生成问题
那些使用企业资源规划（E R P）系统的数据库管理员了解跨部门集成应用的意义。然而，如何在这些集成应用中得到正确的数据版本，也是一个比较难解决的问题。因此，类似于在数据库中规范数据，通过数据共享“规范化”的网络数据，也是非常有用的。这里所说的“规范化”是一个与数据库技术有关的概念，即只在数据库中的一个地方表示同一个数据对象，不允许可能会导致内部数据不一致的任何冗余表示。这不但对个人和工作小组非常有益，而且也有益于整个公司。
3.通过数据共享合并数据管理资源
我们知道，存储共享池可以将物理存储部件集中在一起进行管理。同样，数据共享池也可以将信息集中在一起，并把它们当作一个整体资源进行管理和保护。不过，在存储共享中每一个系统必须自己管理分配给它的存储容量；而数据共享可以由一个整体的管理器进行所有的数据管理，这明显能减少多个独立系统管理数据引起的麻烦。这也意味着，个体的文件系统和数据库系统需要放弃它们自己存储空间的管理权限。