Compartir datos fuera de su organización

¿Por qué compartir datos externamente?

Compartir datos mejora el desempeño organizacional. Los datos son conocimiento y el conocimiento es poder; compartirlo con otros también los fortalece. Las relaciones simbióticas benefician a todas las partes y compartir sus datos con partners fortalece su organización y a sus socios si se hace correctamente.

Se pueden crear nuevas oportunidades compartiendo datos, pero haciendo que los datos disponible externamente tiene implicaciones únicas en comparación con proporcionar acceso sólo dentro de su organización. Normalmente, compartir datos internamente significa intercambiar datos entre departamentos o grupos, como compartir datos de ventas con marketing y viceversa. Compartir datos externamente generalmente significa intercambiar datos con clientes, proveedores, reguladores o socios. cuando los datos se mueve fuera de la organización, lo que está en juego aumenta y el potencial Los riesgos y las recompensas se multiplican.

Si bien compartir datos con entidades externas presenta gobernanza y seguridad desafíos, también ofrece muchas oportunidades. Según los resultados de lo últimoGartnerEncuesta a directores de datos, “líderes de datos y análisis que comparten datos generar externamente tres veces más beneficios económicos mensurables que aquellos que no lo hacen”.

Compartir datos con socios, clientes y proveedores de una industria o El ecosistema puede conducir a eficiencias en toda la industria. Compartir datos sobre cómo y cuando los productos se mueven a través de su organización puede ayudar a agilizar la toda la cadena de suministro, reduciendo costos para todos y mejorando la atención al cliente final. experiencias.

El intercambio de datos con socios también permite a cada participante mejorar la valor de los datos actuales en sus almacenes de datos. Combinando datos de múltiples Las fuentes que se originan fuera de una organización proporcionan una información más amplia. perspectivas y conocimientos más completos sobre las tendencias del mercado o los clientes. preferencias. Esta es sólo una de un número infinito de oportunidades para enriquecer los datos. Compartir datos de mercado con terceros también puede atraer nuevos socios y pueden surgir nuevas oportunidades de comercialización. en ese mismo En este sentido, compartir datos también puede ser una fuente de ingresos. Jugadores de terceros puede estar dispuesto a pagar por el acceso a los datos que está capturando, dando como resultado una nueva línea de negocio rentable.

Casos de uso

Eficiencia de la cadena de suministro

La mejora de la velocidad reduce los costes de suministro cadenas. Cuanto más rápido pueda pasar un producto de la materia prima a la fabricación productos hasta la distribución, el comercio minorista y los clientes finales, más rápido recibir pago. Este mayor flujo de caja crea nuevas oportunidades para inversión. Cuando los minoristas comparten datos con los proveedores, pueden más llevar al mercado productos que mejor se adapten a las necesidades del cliente. Con Las tendencias de consumo cambian tan rápidamente, una visión rápida de lo que los consumidores están comprando y no comprando puede ayudar a los proveedores a llevar los productos a los minoristas mientras que la demanda sigue siendo fuerte. Esto mejora los ingresos y los márgenes. Alguno Las grandes organizaciones han invertido importantes recursos en la automatización. intercambio de datos a lo largo de la cadena de suministro, pero estos sistemas son muy rígidos y caro.

Prevención de fraude

Los competidores también pueden compartir datos. Los bancos competidores, por Por ejemplo, puede compartir datos de fraude. El fraude bancario eleva los costes de los seguros riesgos de impacto para cada banco. Compartir formas de mitigar el fraude ayudará reducir los costos para cada participante del mercado. Para ser efectivos, los datos deben ser compartido en tiempo real para prevenir a los delincuentes antes de que puedan causar demasiado daño. Compartir datos de mercado con la competencia puede beneficiar a todo el sector impulsando la demanda de toda una categoría de productos, ampliando toda la mercado.

I+D

Compartir datos para respaldar la investigación puede conducir a innovaciones que respalden mejor rendimiento y resultados para el consumidor para toda una industria. Para Por ejemplo, las empresas farmacéuticas, MedTech y los proveedores de atención médica pueden compartir datos para ayudar a los investigadores a desarrollar mejores prácticas clínicas.

Mejoras en el modelo de IA

Los modelos de IA prosperan con diversos conjuntos de datos. Más de la Datos iguales o similares no mejorarán el rendimiento de un modelo de IA. Diversos conjuntos de datos proporcionan a los modelos de IA más contexto y un mundo mejor comprensión. Si la IA depende demasiado de datos homogéneos, es más Es probable que sea parcial o tenga alucinaciones. En muchos casos, los conjuntos de datos necesarios para proporcionar la diversidad requerida no están disponibles internamente dentro de una sola organización. Intercambiar sus datos con sus socios para Diversificar los datos de entrenamiento de IA puede tener un impacto inmenso en su estrategia de IA. y rendimiento del modelo.

Desafíos del intercambio de datos externos

Control de datos

Perder el control de sus datos presenta un riesgo significativo cuando compartir datos fuera de su organización. Una vez que sale de tu La organización, el control del acceso y el uso se vuelven difíciles. Ajustar las reglas de acceso para que los datos sean más accesibles para el público usuarios apropiados preservando al mismo tiempo la privacidad y la seguridad no es factible. Por lo tanto, establecer políticas bien definidas para gestionar usuarios aceptables y mitigar este riesgo es esencial.

Regulaciones de privacidad

La violación de las normas de privacidad puede resultar en fuertes multas y reputaciones empañadas. Hacer cumplir las preocupaciones de privacidad y seguridad antes de que se compartan los datos es vital para evitar vulneraciones costosas. Haciendo El error de compartir información competitiva sensible con Los competidores pueden resultar en la pérdida de su ventaja competitiva.

Compartir datos manualmente

En muchos casos, para mantener el control o reducir los costos de creación En un sistema automatizado, los datos se comparten manualmente. Cualquiera de los datos es compartido en un correo electrónico, dentro de una hoja de cálculo o en un archivo compartido en la nube. Compartir datos manualmente puede ser lento y tener un alto potencial de errores. Sin los controles adecuados, también existe el riesgo que los datos confidenciales se compartirán de manera inapropiada fuera del organización.

API de socios

Los datos también pueden estar disponibles a través de una API donde los socios pueden llamar una API REST de la entidad compartida. Este enfoque es típicamente Se utiliza para publicar datos sin procesar y es accesible para cualquier persona con autorización. Técnicamente, es bastante fácil acceder a ellos usando tecnología web, pero la integración puede ser difícil debido a diferentes formatos de datos. Las API también pueden ser más vulnerables a los piratas informáticos y por lo tanto requieren mantenimiento y documentación adecuados.

Linaje de datos

No importa cómo se compartan los datos, normalmente el linaje de datos no se comparte. incluido, por lo que es posible que los usuarios no conozcan el historial de los datos y dónde se originó de. Los usuarios no entenderán lo confiable que es. es porque no saben cómo se recopilaron esos datos. esta falta La falta de transparencia puede llevar a los tomadores de decisiones a perder la confianza en el datos, limitando su valor.

Consumo de datos entre ecosistemas

La automatización de los procesos de intercambio de datos reduce el riesgo de errores inherentes a cualquier proceso manual, pero automatizar el intercambio de datos entre organizaciones puede ser demasiado complejo. Diferencias en los modelos de datos de una organización a otro puede dificultar el procesamiento eficaz de los datos. Por ejemplo, una organización puede calcular una métrica de manera diferente a otra, proporcionando información diferente. La forma en que se segmentan los mercados también suele ser diferentes entre organizaciones únicas, lo que genera confusión. en algunos industrias, hay esfuerzos para estandarizar los modelos de datos, pero los resultados de estos esfuerzos son mixtos.

Compartir datos dentro de una organización entre departamentos y sistemas es suficientemente complejo. Una vez que agrega un conjunto completamente nuevo de tecnologías, procesos, y políticas de terceros, gestionar estas variables se vuelve exponencialmente más difícil. Las organizaciones tendrán tecnología diferente. pilas, gobernanza de datos, políticas y estrategias de calidad de datos. Este La complejidad requiere un trabajo significativo para compartir datos automáticamente entre entidades.

Los datos deben asignarse entre sistemas entre sí, teniendo en cuenta cada uno de ellos. modelo de datos individuales, políticas de datos y protocolos de seguridad. edificio y Mantener procesos personalizados de transformación y automatización también es necesarios para abordar esta complejidad. Los programadores deben comprender los datos. modelos de cada organización, el stack tecnológico y cómo se gestionan las bases de datos. organizado. También deben poder escribir código en el formato correcto. Lenguaje de programación para extraer datos de fuentes de datos. Realizar cualquier cambio en cómo se comparten los datos y con quién requiere habilidades especializadas y conocimiento, lo que añade barreras adicionales al intercambio de datos.

También es necesario explorar los matices culturales entre las organizaciones. Datos La calidad en algunas organizaciones puede ser una parte más importante de la cultura corporativa. que en otros. Las variaciones de terminología y métricas también generan confusión. Esta disparidad puede generar conflictos y falta de confianza.

Si las organizaciones pueden afrontar la complejidad de compartir datos de forma eficaz, el retorno de la inversión podría verse limitado debido a la falta de concienciación. Sin una manera de informar a los usuarios potenciales que los datos están disponibles y una manera para autorizar el acceso, no se aprovechará todo el potencial de su inversión. comprendió. Si bien compartir datos fuera de su organización conlleva muchos riesgos y desafíos, el beneficio es grande. Para ser más eficaz, es necesario un cambio de mentalidad es necesario.

En lugar de descargar datos a los socios o crear integraciones complejas, un La mentalidad sobre los productos de datos cambia el enfoque hacia la entrega de valor, no solo de datos. Proporcionar datos con controles de calidad o gobernanza limitados no proporciona valor óptimo para el ecosistema. Crear productos de datos diseñados ofrecer una mayor utilidad cuando se comparte presenta un enfoque diferente. Estos productos de datos están dirigidos a ciertos resultados comerciales, fusionan datos de múltiples fuentes para obtener más información y ofrecer seguridad, datos de alta calidad. Las organizaciones deben pensar menos en compartir o controlar los datos y más sobre administrarlos y mejorarlos en beneficio del industria.

Compartir datos con productos de datos

Cuando piensa en compartir datos como un producto de datos, comienza por considerando las necesidades de sus usuarios. ¿Cómo se pueden mejorar los datos y cómo se pueden combinar múltiples conjuntos de datos para proporcionar la mayor cantidad de valor a ¿El mayor número de usuarios? ¿Cómo se pueden filtrar y curar los conjuntos de datos para ¿Apoya un determinado resultado y conocimientos prácticos? Este enfoque proporciona mucho más valor que simplemente cargar datos sin procesar en el lago de datos de un socio. En lugar de invertir todos sus recursos en una única integración para uno socio, ponga a disposición de todos sus socios conjuntos de datos enriquecidos.

Los productos de datos le permiten empaquetar datos de múltiples fuentes con datos calidad y gobernanza en una única API. Este proceso abstrae conjuntos de datos. de la complejidad de las numerosas bases de datos y de los protocolos y formatos de los datos subyacentes. Los socios no necesitan entender el bases de datos subyacentes y pilas de datos o adivinar la calidad de los datos.

Cuando los productos de datos se empaquetan con controles de gobernanza integrados, el Las directrices para compartir pueden controlarse más eficazmente. Para tener éxito compartir datos, establecer términos sobre cómo se pueden utilizar los datos es esencial. Con los productos de datos, las entidades pueden suscribirse a productos de datos según lo acordado. condiciones de uso. Con la capacidad de dictar reglas de acceso, los administradores de dominio También puede definir los términos de uso. Esto permite una flexibilidad mucho mayor en compartir datos porque los administradores de dominio, que comprenden mejor el valor y riesgo de compartir datos, tener más autoridad.

Cuando las plataformas de productos de datos aprovechan la virtualización, retienen mucho más control de los datos. En este tipo de sistema, los datos se introducen en un formato virtual. entorno y luego compartido con terceros. Los datos no son directamente transferido a socios, y cada vez que se actualizan los datos, un nuevo conjunto de datos se crea. Esto proporciona a la entidad que comparte mucho más control de la datos. Esta tecnología también puede admitir la autorización para el acceso a datos en el nivel de columna y los controles de acceso basados ​​en atributos para que solo personas o Los sistemas con ciertos atributos pueden acceder a los datos.

Los productos de datos también son fáciles de distribuir a través de un producto de datos. mercado. Listado de productos de datos disponibles en un mercado central permite a los socios revisar los productos de datos disponibles y solicitar acceso. Los mercados también pueden permitir comentarios de los usuarios y calificaciones de calidad. Por capturar estos comentarios y ponerlos a disposición de otros usuarios y socios Puede encontrar más fácilmente los productos de datos más populares. linaje de datos, La documentación y los glosarios comerciales pueden ayudar a los usuarios a comprender mejor los orígenes de los datos, cómo utilizarlos correctamente y qué datos representa.

Cuantos más datos estén disponibles y sean utilizables, más valiosos serán. En el futuro, a medida que los datos se vuelven más importantes, trabajar con socios para El intercambio de datos será imprescindible para el éxito de las asociaciones. Datos Los productos proporcionan una plataforma sólida para respaldar el intercambio seguro de calidad. datos.

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