Condivisione dei dati all'esterno dell'organizzazione

Perché condividere i dati esternamente?

La condivisione dei dati migliora le prestazioni organizzative. I dati sono conoscenza e la conoscenza è potere; condividerlo con gli altri dà potere anche a loro. Le relazioni simbiotiche avvantaggiano tutte le parti e la condivisione dei dati partners, se fatto, rafforza la tua organizzazione e i tuoi partner correttamente.

È possibile creare nuove opportunità condividendo i dati, ma creando dati disponibile esternamente ha implicazioni uniche rispetto alla fornitura dell’accesso solo all'interno della tua organizzazione. In genere, condividere i dati internamente significa lo scambio di dati tra reparti o gruppi, ad esempio la condivisione dei dati di vendita con il marketing e viceversa. Condividere i dati esternamente di solito significa dati commerciali con clienti, fornitori, autorità di regolamentazione o partner. Quando i dati si sposta al di fuori dell'organizzazione, la posta in gioco aumenta e il potenziale i rischi e i benefici si moltiplicano.

Mentre la condivisione dei dati con entità esterne presenta governance e sicurezza sfide, ma offre anche molte opportunità. Secondo i risultati di l'ultimoGartnerSondaggio Chief Data Officer, “leader di dati e analisi che condividono dati generare esternamente un beneficio economico misurabile tre volte maggiore rispetto a quelli che non lo fanno."

Condivisione dei dati con partner, clienti e fornitori in un settore o L’ecosistema può portare a efficienze a livello di settore. Condivisione dei dati su come e quando i prodotti si spostano all'interno della tua organizzazione può aiutarti a semplificare il processo intera catena di fornitura, riducendo i costi per tutti e migliorando il cliente finale esperienze.

Lo scambio di dati con i partner consente inoltre a ciascun partecipante di migliorare la valore dei dati correnti nei loro archivi dati. Combinazione di dati da più le fonti che hanno origine all'esterno di un'organizzazione forniscono informazioni più ampie prospettive e approfondimenti più approfonditi sulle tendenze del mercato o sui clienti preferenze. Questa è solo una delle infinite opportunità per farlo arricchire i dati. Anche la condivisione dei dati di mercato con terze parti può attrarre nuove persone partner e possono emergere nuove opportunità di accesso al mercato. In quello stesso rispetto, la condivisione dei dati può anche essere una fonte di entrate. Giocatori di terze parti potresti essere disposto a pagare per l'accesso ai dati che stai acquisendo, dando vita ad una nuova linea di business redditizia.

Casi d'uso

Efficienza della catena di fornitura

Una maggiore velocità riduce i costi di fornitura catene. Più velocemente un prodotto può passare dalle materie prime ai manufatti prodotti alla distribuzione al dettaglio ai clienti finali, le aziende più veloci vieni pagato. Questo aumento del flusso di cassa crea nuove opportunità per investimento. Quando i rivenditori condividono i dati con i fornitori, possono fare di più immettere sul mercato in modo efficace i prodotti che meglio si adattano alle esigenze dei clienti. Con le tendenze dei consumatori cambiano così rapidamente, informazioni rapide su ciò che i consumatori comprare e non comprare può aiutare i fornitori a consegnare i prodotti ai rivenditori mentre la domanda è ancora forte. Ciò migliora ricavi e margini. Alcuni le grandi organizzazioni hanno investito risorse significative nell’automazione scambio di dati lungo la catena di fornitura, ma questi sistemi sono molto rigidi e costoso.

Prevenzione delle frodi

I concorrenti possono anche condividere i dati. Banche concorrenti, per ad esempio, possono condividere dati sulle frodi. Le frodi bancarie fanno lievitare i costi assicurativi rischi di impatto per ogni banca. Condividere i modi per mitigare le frodi aiuterà ridurre i costi per ogni partecipante al mercato. Per essere efficaci, i dati devono esserlo condiviso in tempo reale per prevenire i criminali prima che possano causare troppo danno. La condivisione dei dati di mercato con i concorrenti può portare benefici all’intero settore stimolando la domanda per un'intera categoria di prodotti, espandendo l'intero mercato.

Ricerca e sviluppo

La condivisione dei dati a sostegno della ricerca può portare a innovazioni a supporto migliori prestazioni e risultati per i consumatori per un intero settore. Per ad esempio, le aziende farmaceutiche, MedTech e gli operatori sanitari possono farlo condividere dati per aiutare i ricercatori a sviluppare pratiche cliniche migliori.

Miglioramenti del modello AI

I modelli di intelligenza artificiale prosperano su set di dati diversi. Più di dati uguali o simili non miglioreranno le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale. Diversi set di dati forniscono ai modelli di intelligenza artificiale più contesto e un mondo migliore comprensione. Se l’intelligenza artificiale si basa troppo su dati omogenei, lo è di più probabile che siano di parte o abbiano allucinazioni. In molti casi, i set di dati necessari per fornire la diversità richiesta non sono disponibili internamente all'interno di un'unica organizzazione. Scambiare i tuoi dati con i tuoi partner diversificare i dati di addestramento dell'IA può avere un impatto enorme sulla tua strategia di intelligenza artificiale e le prestazioni del modello.

Sfide con la condivisione esterna dei dati

Controllo dei dati

Perdere il controllo dei tuoi dati presenta un rischio significativo quando condividere dati all'esterno dell'organizzazione. Una volta che lascia il tuo l'organizzazione, il controllo dell'accesso e dell'utilizzo diventano difficili. Ottimizzazione delle regole di accesso per rendere i dati più accessibili a non si adattano agli utenti preservando la privacy e la sicurezza fattibile. Quindi, stabilire politiche ben definite da gestire utenti accettabili e mitigare questo rischio è essenziale.

Normativa sulla privacy

La violazione delle norme sulla privacy può comportare multe salate e reputazioni offuscate. Applicazione delle preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza prima che i dati vengano condivisi è fondamentale per evitare costose violazioni. Fabbricazione l'errore di condividere informazioni sensibili sulla concorrenza con concorrenti possono comportare la perdita del vantaggio competitivo.

Condivisione manuale dei dati

In molti casi, per mantenere il controllo o ridurre i costi di creazione un sistema automatizzato, i dati vengono condivisi manualmente. Entrambi i dati lo sono condiviso in un'e-mail, in un foglio di calcolo o in un file cloud condiviso. La condivisione manuale dei dati può essere lenta e presenta un elevato potenziale di errori. Senza i controlli adeguati, c’è anche il rischio che i dati sensibili verranno condivisi in modo inappropriato al di fuori del organizzazione.

API dei partner

I dati possono anche essere resi disponibili tramite un'API a cui i partner possono chiamare un'API REST dall'entità di condivisione. Questo approccio è tipicamente utilizzato per pubblicare dati grezzi ed è accessibile a chiunque abbia autorizzazione. Tecnicamente, è abbastanza facile accedervi utilizzando tecnologia web, ma l'integrazione può essere difficile a causa delle differenze formati di dati. Le API possono anche essere più vulnerabili agli hacker e ai virus necessitano pertanto di adeguata manutenzione e documentazione.

Derivazione dei dati

Non importa come i dati vengono condivisi, in genere la derivazione dei dati non lo è incluso, quindi gli utenti potrebbero non conoscere la cronologia dei dati e dove da cui ha avuto origine. Gli utenti non capiranno quanto sia affidabile è perché non sanno come sono stati raccolti i dati. Questa mancanza di trasparenza può portare i decisori a perdere fiducia nel dati, limitandone il valore.

Consumo di dati tra ecosistemi

L'automazione dei processi di condivisione dei dati riduce il rischio di errori inerenti qualsiasi processo manuale, ma l’automazione della condivisione dei dati tra le organizzazioni sì essere eccessivamente complesso. Differenze nei modelli di dati da un'organizzazione all'altra un altro può rendere difficile l'elaborazione efficace dei dati. Per esempio, un'organizzazione può calcolare una metrica in modo diverso da un'altra, fornendo informazioni diverse. Di solito lo è anche il modo in cui vengono segmentati i mercati diversi tra le singole organizzazioni, causando confusione. In alcuni industrie, ci sono sforzi per standardizzare i modelli di dati, ma i risultati di questi sforzi sono misti.

La condivisione dei dati all'interno di un'organizzazione tra dipartimenti e sistemi lo è abbastanza complesso. Una volta aggiunta una serie completamente nuova di tecnologie, processi, e politiche di terze parti, la gestione di queste variabili diventa esponenzialmente più difficile. Le organizzazioni avranno una tecnologia diversa stack, governance dei dati, politiche e strategie sulla qualità dei dati. Questo La complessità richiede un lavoro significativo per condividere automaticamente i dati entità.

I dati devono essere mappati tra i sistemi l'uno sull'altro, tenendo conto di ciascuno modello di dati individuale, politiche sui dati e protocolli di sicurezza. Costruire e anche il mantenimento di processi di trasformazione e automazione personalizzati necessarie per affrontare questa complessità. I programmatori devono comprendere i dati modelli di ciascuna organizzazione, lo stack tecnologico e come sono i database organizzato. Devono anche essere in grado di scrivere il codice in modo corretto linguaggio di programmazione per estrarre dati da origini dati. Apportare eventuali modifiche a come vengono condivisi i dati e con chi sono necessarie competenze specializzate e conoscenza, il che aggiunge ulteriori ostacoli alla condivisione dei dati.

È necessario esplorare anche le sfumature culturali tra le organizzazioni. Dati la qualità in alcune organizzazioni può rappresentare una parte più importante della cultura aziendale che in altri. Anche le variazioni terminologiche e metriche portano a confusione. Questa disparità può portare a conflitti e mancanza di fiducia.

Se le organizzazioni riescono ad affrontare la complessità di una condivisione efficace dei dati, il ritorno sull’investimento potrebbe essere limitato a causa della mancanza di consapevolezza. Senza un modo per informare i potenziali utenti che i dati sono disponibili e un modo per autorizzare l'accesso, non sarà possibile sfruttare appieno il potenziale del tuo investimento realizzato. Sebbene la condivisione dei dati all'esterno dell'organizzazione presenti molti rischi e sfide, il vantaggio è grande. Per essere più efficaci, un cambiamento di mentalità è necessario.

Invece di scaricare dati sui partner o costruire integrazioni complesse, a la mentalità del prodotto dati sposta l’attenzione sulla fornitura di valore, non solo sui dati. Fornire dati con controlli di qualità o governance limitati non fornisce valore ottimale per l’ecosistema. Costruire prodotti dati progettati fornire maggiore utilità quando condiviso presenta un approccio diverso. Questi prodotti di dati sono mirati a determinati risultati aziendali, uniscono i dati da più fonti per ottenere informazioni più approfondite e fornire servizi sicuri e dati di alta qualità. Le organizzazioni devono pensare meno alla condivisione o controllare i dati e altro ancora sulla loro gestione e miglioramento a vantaggio del industria.

Condivisione dei dati con prodotti dati

Quando pensi alla condivisione dei dati come prodotto di dati, inizi da considerando le esigenze dei tuoi utenti. Come è possibile migliorare i dati e come farlo più set di dati possono essere combinati per fornire il massimo valore il maggior numero di utenti? Come è possibile filtrare e selezionare i set di dati supportare un determinato risultato e intuizioni attuabili? Questo approccio fornisce molto più valore rispetto al semplice caricamento di dati grezzi nel data Lake di un partner. Invece di investire tutte le tue risorse in un'unica integrazione per uno partner, rendi disponibili set di dati arricchiti a tutti i tuoi partner.

I prodotti dati consentono di raggruppare dati da più origini insieme ai dati qualità e governance in un'unica API. Questo processo astrae i set di dati dalla complessità dei numerosi database e dei protocolli e formati dei dati sottostanti. I partner non hanno bisogno di capire il database sottostanti e stack di dati o ipotesi sulla qualità dei dati.

Quando i prodotti dati sono dotati di controlli di governance integrati, il le linee guida per la condivisione possono essere controllate in modo più efficace. Per il successo la condivisione dei dati, stabilire i termini su come i dati possono essere utilizzati è essenziale. Con i prodotti dati, le entità possono abbonarsi ai prodotti dati previo accordo termini di utilizzo. Con la possibilità di dettare le regole di accesso, i gestori di dominio può anche definire i termini di utilizzo. Ciò consente una flessibilità molto maggiore condividere i dati perché i gestori del dominio, che ne comprendono meglio il valore e rischio di condividere i dati, avere più autorità.

Quando le piattaforme di prodotti dati sfruttano la virtualizzazione, conservano molto di più controllo dei dati. In questo tipo di sistema, i dati vengono inseriti in un ambiente virtuale ambientale e poi condiviso con terzi. I dati non sono direttamente trasferiti ai partner e, ogni volta che i dati vengono aggiornati, un nuovo set di dati viene creato. Ciò fornisce all'entità di condivisione un controllo molto maggiore del file dati. Questa tecnologia può anche supportare l'autorizzazione per l'accesso ai dati il livello di colonna e i controlli di accesso basati sugli attributi in modo che solo le persone o i sistemi con determinati attributi possono accedere ai dati.

I prodotti dati sono anche facili da distribuire tramite un prodotto dati mercato. Elenco dei prodotti dati disponibili in un mercato centrale consente ai partner di esaminare i prodotti dati disponibili e richiedere l'accesso. I marketplace possono anche consentire feedback degli utenti e valutazioni della qualità. Di acquisire questo feedback e renderlo disponibile ad altri utenti, partner può trovare più facilmente i prodotti dati più popolari. Discendenza dei dati, documentazione e glossari aziendali possono aiutare gli utenti a comprendere meglio le origini dei dati, come utilizzarli correttamente e quali sono i dati rappresenta.

Più dati sono disponibili e utilizzabili, più diventano preziosi. In il futuro, man mano che i dati diventano più importanti, collaborando con i partner lo scambio di dati sarà un must per le partnership di successo. Dati I prodotti forniscono una solida piattaforma per supportare la condivisione sicura della qualità dati.

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