数据权利边界的不稳定性表现在数据形态之上利益内容既不统一也不均匀。数据之上的利益空间并不统一：在数据价值孵化过程中，数据从业者针对不同数据形态享有不同的利益，每一数据形态之上的利益内容、性质并不完全一致。因此，数据利益的保护需要根据具体场景在数据利益空间内进一步细分利益载体、利益内容，进而切割出利益享有者的具体利益空间。而权利模式则是将特定客体之上的利益统一整合，形成与其他权利、利益界限分明的整体。^[29]以所有权为例，尽管其包含占用、使用、收益、处分多种权益内容，但均是针对同一物的、均具有绝对性和排他性的利益内容的整合。

数据之上的利益分布也不均匀，即利益强度和密度并不一致，绝对权保护模式在数据利益保护力度上或许最大，但绝非最佳。用户数据、小数据集合及由此产生的目标信息之上的数据利益附属于个人信息利益，不存在独立的积极权能，也不能阻止信息主体使用其用户数据，强行构建力度过大的绝对权模式，容易引起理论悖论，造成过度保护；大数据集合从形态和价值上都超脱于个人信息，其显然承载了强于用户数据的数据利益：数据从业者不仅对大数据集合享有了独立的积极权能，可以独立地使用和许可他人使用其大数据，且消极权能可以对抗所有主体，信息主体不能以个人信息权为依据主张使用其大数据集合。从大数据集合中萃取的目标信息，则因内容不同而具有完全不同的利益强度，其可能因落入公共知识领域而完全不受强制性保护，也可能因具备独创性而获得独占性保护。在数据利益分布并不均匀的情形下，采取任何统一的保护模式，都可能以偏概全，顾此失彼。(www.daowen.com)