Partage de données en dehors de votre organisation

Pourquoi partager des données en externe ?

Le partage de données améliore les performances organisationnelles. Les données sont des connaissances, et la connaissance est le pouvoir ; le partager avec les autres leur donne également du pouvoir. Les relations symbiotiques profitent à toutes les parties et le partage de vos données avec partenaires renforce votre organisation et vos partenaires si cela est fait correctement.

De nouvelles opportunités peuvent être créées en partageant des données, mais en rendant les données disponible en externe a des implications uniques par rapport à la fourniture d’un accès uniquement au sein de votre organisation. Généralement, le partage de données en interne signifie échanger des données entre départements ou groupes, comme le partage de données de vente avec le marketing et vice versa. Partager des données en externe signifie généralement échanger des données avec des clients, des fournisseurs, des régulateurs ou des partenaires. Lorsque les données se déplace en dehors de l’organisation, les enjeux augmentent et le potentiel les risques et les récompenses sont multipliés.

Alors que le partage de données avec des entités externes présente une gouvernance et une sécurité défis, il offre également de nombreuses opportunités. D'après les résultats de le dernierGartnerEnquête auprès des Chief Data Officers, « les leaders des données et de l'analyse qui partagent des données générer en externe un bénéfice économique mesurable trois fois plus important que ceux qui ne le font pas.

Partager des données avec des partenaires, des clients et des fournisseurs dans un secteur ou l’écosystème peut conduire à des gains d’efficacité à l’échelle de l’industrie. Partager des données sur la façon dont et lorsque les produits circulent dans votre organisation, cela peut aider à rationaliser le toute la chaîne d'approvisionnement, réduisant les coûts pour tous et améliorant le client final expériences.

L'échange de données avec les partenaires permet également à chaque participant d'enrichir la valeur des données actuelles dans leurs magasins de données. Combiner les données de plusieurs sources qui proviennent de l’extérieur d’une organisation offrent une perspectives et informations plus riches sur les tendances du marché ou sur les clients préférences. Ce n'est qu'une opportunité parmi une infinité de enrichir les données. Le partage de données de marché avec des tiers peut également attirer de nouveaux partenaires et de nouvelles opportunités de mise sur le marché peuvent émerger. Dans ce même Respectivement, le partage de données peut également être une source de revenus. Joueurs tiers peut être prêt à payer pour accéder aux données que vous capturez, résultant en un nouveau secteur d’activité rentable.

Cas d'utilisation

Efficacité de la chaîne d'approvisionnement

Une vélocité améliorée réduit les coûts d’approvisionnement chaînes. Plus vite un produit peut passer des matières premières à la fabrication produits à la distribution au détail aux clients finaux, plus les entreprises sont rapides être payé. Cette augmentation des flux de trésorerie crée de nouvelles opportunités pour investissement. Lorsque les détaillants partagent des données avec leurs fournisseurs, ils peuvent davantage commercialiser efficacement les produits qui répondent le mieux aux besoins des clients. Avec les tendances de consommation évoluent si rapidement, un aperçu rapide de ce que les consommateurs achètent et n'achètent pas peuvent aider les fournisseurs à acheminer les produits vers les détaillants alors que la demande est toujours forte. Cela améliore les revenus et les marges. Quelques les grandes organisations ont investi des ressources importantes dans l'automatisation échange de données tout au long de la chaîne d'approvisionnement, mais ces systèmes sont très rigides et cher.

Prévention de la fraude

Les concurrents peuvent également partager des données. Les banques concurrentes, par exemple Par exemple, ils peuvent partager des données sur la fraude. La fraude bancaire fait augmenter les coûts d'assurance qui impacter les risques pour chaque banque. Partager des moyens d’atténuer la fraude aidera réduire les coûts pour chaque acteur du marché. Pour être efficaces, les données doivent être partagé en temps réel pour prévenir les criminels avant qu'ils ne puissent causer trop de dégâts dommage. Le partage de données de marché avec des concurrents peut profiter à l’ensemble du secteur en stimulant la demande pour toute une catégorie de produits, en élargissant l'ensemble marché.

R&D

Le partage de données pour soutenir la recherche peut conduire à des innovations qui soutiennent de meilleures performances et de meilleurs résultats pour les consommateurs pour toute une industrie. Pour Par exemple, les sociétés pharmaceutiques, MedTech et les prestataires de soins de santé peuvent partager des données pour aider les chercheurs à développer de meilleures pratiques cliniques.

AI Model Improvements

Les modèles d’IA prospèrent sur divers ensembles de données. Plus de des données identiques ou similaires n’amélioreront pas les performances d’un modèle d’IA. Divers ensembles de données fournissent aux modèles d'IA plus de contexte et un monde meilleur compréhension. Si l’IA s’appuie trop sur des données homogènes, c’est plus susceptibles d’être biaisés ou d’avoir des hallucinations. Dans de nombreux cas, les ensembles de données nécessaires pour fournir la diversité requise ne sont pas disponibles en interne au sein d’une seule organisation. Échanger vos données avec vos partenaires pour diversifier les données de formation en IA peut avoir un impact immense sur votre stratégie d'IA et les performances du modèle.

Défis liés au partage de données externes

Contrôle des données

Perdre le contrôle de vos données présente un risque important lorsque partager des données en dehors de votre organisation. Une fois qu'il quitte votre organisation, le contrôle des accès et des usages devient difficile. Affiner les règles d’accès pour rendre les données plus accessibles au utilisateurs appropriés tout en préservant la confidentialité et la sécurité n'est pas possible. Par conséquent, établir des politiques bien définies pour gérer utilisateurs acceptables et atténuer ce risque est essentiel.

Règlement sur la confidentialité

La violation des règles de confidentialité peut entraîner de lourdes amendes et réputations ternies. Respect des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité avant que les données ne soient partagées est essentielle pour éviter des violations coûteuses. Fabrication l'erreur de partager des informations sensibles sur la concurrence avec les concurrents peuvent entraîner la perte de votre avantage concurrentiel.

Partage manuel des données

Dans de nombreux cas, pour garder le contrôle ou réduire les coûts de création un système automatisé, les données sont partagées manuellement. Soit les données sont partagé dans un e-mail, dans une feuille de calcul ou dans un fichier cloud partagé. Le partage manuel des données peut être lent et présenter un risque élevé de erreurs. Sans les contrôles appropriés, il existe également un risque que des données sensibles seront partagées de manière inappropriée en dehors du organisation.

API partenaires

Les données peuvent également être mises à disposition via une API où les partenaires peuvent appeler une API REST de l'entité de partage. Cette approche est généralement utilisé pour publier des données brutes et est accessible à toute personne possédant autorisation. Techniquement, ils sont assez faciles d'accès en utilisant technologie Web, mais l'intégration peut être difficile en raison de différents formats de données. Les API peuvent également être plus vulnérables aux pirates et nécessitent donc une maintenance et une documentation appropriées.

Lignée des données

Quelle que soit la manière dont les données sont partagées, le traçage des données ne l'est généralement pas. inclus, de sorte que les utilisateurs peuvent ne pas connaître l'historique des données et où il est originaire de. Les utilisateurs ne comprendront pas à quel point il est fiable c'est parce qu'ils ne savent pas comment ces données ont été collectées. Ce manque Le manque de transparence peut conduire les décideurs à perdre confiance dans données, limitant leur valeur.

Consommation de données inter-écosystèmes

L'automatisation des processus de partage de données réduit le risque d'erreurs inhérentes à n'importe quel processus manuel, mais l'automatisation du partage de données entre les organisations peut être trop complexe. Différences dans les modèles de données d'une organisation à l'autre un autre peut rendre difficile le traitement efficace des données. Par exemple, une organisation peut calculer une métrique différemment d’une autre, fournissant des informations différentes. La manière dont les marchés sont segmentés est également généralement différents selon les organisations, ce qui crée de la confusion. Dans certains industries, des efforts sont déployés pour standardiser les modèles de données, mais les résultats de ces efforts sont mitigés.

Le partage de données au sein d'une organisation entre les départements et les systèmes est assez complexe. Une fois que vous avez ajouté un tout nouvel ensemble de technologies, de processus, et les politiques de tiers, la gestion de ces variables devient exponentiellement plus difficile. Les organisations auront une technologie différente piles, gouvernance des données, politiques et stratégies de qualité des données. Ce la complexité nécessite un travail important pour partager automatiquement les données entre entités.

Les données doivent être mappées entre les systèmes les uns sur les autres, en tenant compte de chacun modèle de données individuel, politiques de données et protocoles de sécurité. Bâtiment et maintenir des processus de transformation et d'automatisation personnalisés est également nécessaires pour faire face à cette complexité. Les programmeurs doivent comprendre les données modèles de chaque organisation, la pile technologique et la façon dont les bases de données sont organisé. Ils doivent également être capables d'écrire du code dans le bon sens. langage de programmation pour extraire des données de sources de données. Apporter des modifications à comment les données sont partagées et avec qui nécessite des compétences spécialisées et connaissances, ce qui ajoute des obstacles supplémentaires au partage des données.

Il faut également tenir compte des nuances culturelles au sein des organisations. Données la qualité dans certaines organisations peut être une partie plus importante de la culture d'entreprise que chez d'autres. Les écarts en matière de terminologie et de mesures prêtent également à confusion. Cette disparité peut conduire à des conflits et à un manque de confiance.

Si les organisations peuvent gérer la complexité du partage efficace des données, le retour sur investissement pourrait être limité en raison d’un manque de sensibilisation. Sans moyen d'informer les utilisateurs potentiels que les données sont disponibles et sans moyen pour autoriser l'accès, le plein potentiel de votre investissement ne sera pas réalisé. Même si le partage de données en dehors de votre organisation comporte de nombreux risques et défis, le bénéfice est grand. Pour être plus efficace, un changement de mentalité est nécessaire.

Au lieu de transférer des données vers des partenaires ou de créer des intégrations complexes, un La mentalité relative aux produits de données met l’accent sur la création de valeur, et pas seulement sur les données. Fournir des données avec des contrôles de qualité ou une gouvernance limités ne fournit pas valeur optimale pour l’écosystème. Créer des produits de données conçus offrir une plus grande utilité lorsqu’il est partagé présente une approche différente. Ces produits de données ciblent certains résultats commerciaux, fusionnent les données à partir de plusieurs sources pour obtenir de meilleures informations et fournir des informations sécurisées et données de haute qualité. Les organisations doivent moins penser au partage ou contrôler les données et plus sur la gestion et l'amélioration de celles-ci au profit de l'ensemble des utilisateurs. industrie.

Partage de données avec des produits de données

Lorsque vous envisagez le partage de données en tant que produit de données, vous commencez par en tenant compte des besoins de vos utilisateurs. Comment les données peuvent-elles être améliorées et comment plusieurs ensembles de données doivent être combinés pour fournir la plus grande valeur à le plus grand nombre d'utilisateurs ? Comment filtrer et organiser les ensembles de données pour soutenir un certain résultat et des informations exploitables ? Cette approche fournit bien plus de valeur que le simple chargement de données brutes dans le lac de données d’un partenaire. Au lieu d'investir toutes vos ressources dans une seule intégration pour un seul partenaire, mettez des ensembles de données enrichis à disposition de tous vos partenaires.

Les produits de données vous permettent de regrouper des données provenant de plusieurs sources avec des données qualité et gouvernance dans une seule API. Ce processus résume les ensembles de données de la complexité des nombreuses bases de données et des protocoles et formats des données sous-jacentes. Les partenaires n'ont pas besoin de comprendre le bases de données et piles de données sous-jacentes ou deviner la qualité des données.

Lorsque les produits de données sont fournis avec des contrôles de gouvernance intégrés, le les directives de partage peuvent être contrôlées plus efficacement. Pour réussir partage de données, il est essentiel d’établir les modalités d’utilisation des données. Avec les produits de données, les entités peuvent s'abonner aux produits de données à des dates convenues. conditions d'utilisation. Avec la possibilité de dicter des règles d'accès, les gestionnaires de domaines peut également définir des conditions d’utilisation. Cela permet une plus grande flexibilité dans partager des données car les gestionnaires de domaines, qui comprennent mieux la valeur et risque de partager des données, ont plus d’autorité.

Lorsque les plateformes de produits de données exploitent la virtualisation, elles conservent bien plus contrôle des données. Dans ce type de système, les données sont extraites dans un espace virtuel environnement puis partagés avec des tiers. Les données ne sont pas directement transférés aux partenaires, et chaque fois que les données sont actualisées, un nouvel ensemble de données est créé. Cela donne à l'entité de partage beaucoup plus de contrôle sur le données. Cette technologie peut également prendre en charge l'autorisation d'accès aux données à le niveau des colonnes et les contrôles d'accès basés sur les attributs afin que seules les personnes ou les systèmes dotés de certains attributs peuvent accéder aux données.

Les produits de données sont également faciles à distribuer via un produit de données marché. Répertorier les produits de données disponibles sur un marché central permet aux partenaires d’examiner les produits de données disponibles et de demander l’accès. Les marchés peuvent également permettre les commentaires des utilisateurs et les évaluations de qualité. Par capturer ces commentaires et les mettre à disposition des autres utilisateurs, partenaires peuvent trouver plus facilement les produits de données les plus populaires. Lignage des données, la documentation et les glossaires métier peuvent aider les utilisateurs à mieux comprendre les origines des données, comment les utiliser correctement et à quoi servent les données représente.

Plus les données sont disponibles et utilisables, plus elles deviennent précieuses. Dans l'avenir, à mesure que les données deviennent plus importantes, en travaillant avec des partenaires pour l’échange de données sera indispensable pour des partenariats réussis. Données les produits fournissent une plate-forme solide pour prendre en charge le partage sécurisé de la qualité données.

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