組織外でのデータの共有

データを外部と共有する理由

データを共有すると、組織のパフォーマンスが向上します。データは知識であり、 知識は力です。それを他の人と共有することで、彼らにも力が与えられます。 共生関係はすべての関係者に利益をもたらし、データを共有する パートナーが組織とパートナーを強化します（完了した場合） 正しく。

データを共有することで新たな機会を生み出すことができますが、データを作成するのは 外部から利用可能には、アクセスを提供する場合と比べて独特の意味があります 自分の組織内でのみ。通常、内部でデータを共有するとは、 売上データの共有など、部門やグループを超えたデータ交換 マーケティングとの関係も、その逆も同様です。データを外部と共有するということは通常、 顧客、サプライヤー、規制当局、またはパートナーとの取引データ。データ時 組織の外に移動すると、リスクが増大し、潜在的な可能性が高まります。 リスクも報酬も倍増します。

外部エンティティとデータを共有すると、ガバナンスとセキュリティが提供されます。 課題を抱えている一方で、多くのチャンスも提供しています。の結果によると、 最新のガートナー最高データ責任者調査、「データを共有するデータおよび分析のリーダー」 外部に比べて 3 倍の測定可能な経済的利益を生み出す そうでない人たち。」

業界全体のパートナー、顧客、サプライヤーとデータを共有したり、 エコシステムは業界全体の効率化につながります。方法に関するデータの共有 製品が組織内を移動すると、 サプライチェーン全体でコストを削減し、エンドカスタマーを改善します 経験。

パートナーとデータを交換することにより、各参加者は、 データ ストア内の現在のデータの値。複数のデータを結合する 組織外から発信された情報源は、より広範な情報を提供します 市場動向や顧客に対する視点とより豊富な洞察 好み。これは、無限にある機会のうちの 1 つにすぎません。 データを充実させます。市場データをサードパーティと共有することで、新たな新規参入者を呼び込むこともできます。 パートナーとの提携により、新たな市場開拓の機会が生まれる可能性があります。同じように データの共有は収入源にもなり得ます。サードパーティのプレーヤー あなたがキャプチャしているデータへのアクセスに対して喜んでお金を払うかもしれません。 その結果、収益性の高い新しい事業分野が生まれます。

使用例

サプライチェーンの効率化

速度の向上により供給コストが削減されます 鎖。製品が原材料から製造までより早く移行できるようになります 製品から流通、小売店、最終顧客まで、企業はより迅速に 給料をもらう。このキャッシュフローの増加により、新たな機会が生まれます。 投資。小売業者がサプライヤーとデータを共有すると、より多くのことが可能になります。 顧客のニーズに最適な製品を効果的に市場に投入します。と 消費者トレンドが急速に変化するため、消費者がどのような傾向にあるのかを迅速に把握できる 購入する人と購入しない人は、サプライヤーが小売業者に製品を届けるのに役立ちます 需要がまだ強いうちに。これにより、収益と利益が向上します。いくつかの 大規模な組織は自動化に多大なリソースを投資してきました。 サプライチェーン全体でデータ交換が行われますが、これらのシステムは非常に厳格です そして高価です。

不正防止

競合他社もデータを共有できます。競合銀行、 たとえば、不正行為データを共有できます。銀行詐欺により保険料が高騰し、 すべての銀行のリスクに影響を与えます。詐欺を軽減する方法を共有することが役立ちます すべての市場参加者のコストを削減します。効果を発揮するには、データは次のとおりである必要があります。 リアルタイムで共有され、犯罪者が大規模な事態を引き起こす前に先制攻撃します。 ダメージ。市場データを競合他社と共有すると、セクター全体に利益がもたらされる 製品カテゴリー全体の需要を促進し、製品全体を拡大することで、 市場。

研究開発

研究をサポートするためにデータを共有することは、研究をサポートするイノベーションにつながる可能性があります。 業界全体のパフォーマンスと消費者の成果の向上。のために たとえば、製薬会社、MedTech、医療提供者は、 研究者がより良い臨床実践を開発できるようにデータを共有します。

AI モデルの改善

AI モデルは多様なデータセットで機能します。さらに詳しく 同じまたは類似のデータでは AI モデルのパフォーマンスは向上しません。 多様なデータセットにより、AI モデルにより多くのコンテキストとより良い世界が提供されます 理解。 AI が均質なデータに依存しすぎると、 偏見を持っているか、幻覚がある可能性があります。多くの場合、データセットは 必要な多様性を提供するために必要な要素が社内で利用できない 単一の組織内で。パートナーとデータを交換することで、 AI トレーニング データを多様化すると、AI 戦略に多大な影響を与える可能性があります そしてモデルのパフォーマンス。

外部データ共有に関する課題

データ管理

データの制御を失うと重大なリスクが生じます。 組織外でデータを共有すること。それがあなたの元を離れたら、 組織化すると、アクセスと使用の制御が難しくなります。 アクセス ルールを微調整して、データにアクセスしやすくします。 プライバシーとセキュリティを維持しながら適切なユーザーを利用することは困難です。 実現可能。したがって、管理するための明確に定義されたポリシーを確立する必要があります。 受け入れ可能なユーザーを設定し、このリスクを軽減することが不可欠です。

プライバシー規定

プライバシー規制に違反すると、高額な罰金や罰金が科される可能性があります。 傷ついた評判。プライバシーとセキュリティへの懸念の強化 データが共有される前に、コストのかかる侵害を回避することが重要です。作る 競合上の機密情報を共有するという間違い 競合他社によって競争上の優位性が失われる可能性があります。

手動データ共有

多くの場合、管理を維持したり、作成コストを削減したりするために、 自動化されたシステムでは、データは手動で共有されます。どちらのデータも 電子メール、スプレッドシート内、または共有クラウド ファイルで共有されます。 データを手動で共有すると時間がかかり、次のような問題が発生する可能性が高くなります。 エラー。適切な管理がなければ、次のようなリスクもあります 機密データが社外で不適切に共有されることになる 組織。

パートナー API

データは、パートナーが呼び出すことができる API 経由で利用可能にすることもできます。 共有エンティティからの REST API。このアプローチは通常、 生データを公開するために使用され、誰でもアクセスできます。 認可。技術的には、次を使用して非常に簡単にアクセスできます。 Web テクノロジーを利用できますが、さまざまな理由により統合が困難になる場合があります。 データ形式。 API はハッカーに対してより脆弱になる可能性もあります。 したがって、適切なメンテナンスと文書化が必要です。

データリネージ

データがどのように共有されるかに関係なく、通常、データ系統は共有されません。 が含まれるため、ユーザーはデータの履歴と場所を知ることができない可能性があります。 それはから生じたものです。ユーザーはそれがどれほど信頼できるか理解できないでしょう それは、そのデータがどのように収集されたのかがわからないためです。この欠如 透明性の低下により、意思決定者が信頼を失う可能性があります。 データの価値を制限します。

エコシステム全体でのデータの消費

データ共有プロセスを自動化すると、データ共有プロセスに固有のエラーのリスクが軽減されます。 手動プロセスは必要ありませんが、組織間のデータ共有を自動化すると、 過度に複雑になる。組織ごとのデータモデルの違い また、データを効果的に処理することが困難になる可能性もあります。例えば、 ある組織が、ある指標を別の組織とは異なる方法で計算する場合があります。 さまざまな情報を提供します。市場がどのように細分化されるかは、通常、 組織ごとに異なるため、混乱が生じます。一部では 業界ではデータモデルを標準化する取り組みが行われていますが、その結果は これらの取り組みは混在しています。

組織内で部門やシステムを越えてデータを共有することは、 十分に複雑です。まったく新しいテクノロジー、プロセスのセットを追加すると、 およびサードパーティからのポリシーを考慮すると、これらの変数を管理することになります。 指数関数的に難しくなります。組織にはさまざまなテクノロジーが存在します スタック、データ ガバナンス、データ品質ポリシー、および戦略。これ 複雑なため、データを自動的に共有するには多大な作業が必要です。 エンティティ。

データはシステム間で相互にマッピングされ、それぞれのデータを考慮する必要があります。 個々のデータ モデル、データ ポリシー、セキュリティ プロトコル。建物と カスタム変換および自動化プロセスを維持することも重要です この複雑さに対処するために必要です。プログラマーはデータを理解する必要がある 各組織のモデル、テクノロジースタック、データベースの仕組み 整頓された。また、正しい言語でコードを記述できる必要もあります。 データソースからデータを取得するためのプログラミング言語。変更を加える データをどのように共有するか、誰と共有するかには専門的なスキルが必要です。 知識が不足しているため、データ共有にさらなる障壁が追加されます。

組織間の文化的な微妙な違いにも対処する必要があります。データ 一部の組織では品質が企業文化の大きな部分を占めている場合があります 他よりも。用語や指標の違いも混乱を引き起こします。 この違いは対立や信頼の欠如につながる可能性があります。

組織がデータを効果的に共有する複雑さを乗り越えることができれば、 認識不足により、投資収益率が制限される可能性があります。 データが利用可能であることを潜在的なユーザーに知らせる方法がない アクセスを許可すると、投資の可能性を最大限に発揮できなくなります。 気がついた。組織外でデータを共有すると、多くのリスクが伴います。 課題はありますが、そのメリットは大きいです。より効果的にするには、考え方を変える が必要です。

パートナーにデータをダンプしたり、複雑な統合を構築したりする代わりに、 データ製品の考え方は、データだけでなく価値を提供することに焦点を移します。 限定的な品質チェックやガバナンスを備えたデータの提供では、 エコシステムにとって最適な価値を。設計された建物データ製品 共有時により大きな有用性を提供するには、別のアプローチが必要です。 これらのデータ製品は、特定のビジネス成果をターゲットとしており、データをマージします。 複数のソースからより優れた洞察を得ることができ、安全な、 高品質なデータ。組織は、共有や共有についてあまり考える必要がありません。 データの管理と、それを管理し強化して利益をもたらすことについて詳しく説明します。 業界。

データプロダクトとのデータの共有

データ製品としてデータを共有することを考える場合、まず次のことから始めます。 ユーザーのニーズを考慮して。データはどのように強化できるのか、またどのように強化できるのか 複数のデータセットを組み合わせて最大の価値を提供する ユーザー数が一番多いのは？データセットをどのようにフィルタリングしてキュレーションできるか 特定の結果と実用的な洞察をサポートしますか?このアプローチにより提供されるのは、 単に生データをパートナーのデータレイクにロードするよりもはるかに価値があります。 すべてのリソースを 1 つの統合に投資するのではなく、 パートナー様は、すべてのパートナー様が充実したデータセットを利用できるようにしてください。

データ製品を使用すると、複数のソースからのデータをデータとともにパッケージ化できます。 品質とガバナンスを単一の API に統合します。このプロセスはデータセットを抽象化します 多数のデータベースとプロトコルの複雑さから、 基礎となるデータの形式。パートナーはそれを理解する必要はありません 基礎となるデータベースとデータスタック、またはデータ品質についての推測。

データ製品が組み込みのガバナンス制御とともにパッケージ化されている場合、 共有のガイドラインをより効果的に管理できます。成功するために データの共有には、データの使用方法に関する条件を確立することが不可欠です。 データ製品を使用すると、企業は合意に基づいてデータ製品をサブスクライブできます。 利用規約。アクセス ルールを指示する機能により、ドメイン マネージャーは 使用条件を定義することもできます。これにより、柔軟性が大幅に向上します。 データを共有する理由は、ドメイン マネージャーがその価値をよりよく理解しており、 データ共有のリスクがある場合は、より多くの権限を持ってください。

データ製品プラットフォームが仮想化を活用すると、より多くのデータが保持されます。 データの管理。このタイプのシステムでは、データは仮想環境に取り込まれます。 環境に保存され、第三者と共有されます。データは直接ではありません パートナーに転送され、データが更新されるたびに新しいデータセットが作成されます。 が作成されます。これにより、共有エンティティがより詳細に制御できるようになります。 データ。このテクノロジーは、次の場所でのデータ アクセスの認証もサポートできます。 列レベルと属性ベースのアクセス制御により、人または 特定の属性を持つシステムはデータにアクセスできます。

データ製品は、データ製品を通じて簡単に配布することもできます。 市場。中央マーケットプレイスで利用可能なデータ製品をリストする パートナーは利用可能なデータ製品を確認し、アクセスをリクエストできます。 マーケットプレイスでは、ユーザーからのフィードバックや品質評価も可能です。による このフィードバックを収集し、他のユーザーやパートナーが利用できるようにする 最も人気のあるデータ製品をより簡単に見つけることができます。データ系統、 ドキュメントやビジネス用語集は、ユーザーの理解を深めるのに役立ちます データの出所、正しい使用方法、データとは何か を表します。

利用可能で使用可能なデータが増えれば増えるほど、その価値は高まります。で 将来、データの重要性が高まるにつれて、パートナーと協力して パートナーシップを成功させるには、交換データが不可欠です。データ 製品は、品質の安全な共有をサポートする強固なプラットフォームを提供します データ。

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