조직 외부에 데이터 공유

외부에 데이터를 공유하는 이유는 무엇입니까?

데이터를 공유하면 조직 성과가 향상됩니다. 데이터는 지식이고 지식은 힘입니다. 다른 사람과 공유하면 그들에게도 힘이 됩니다. 공생 관계는 모든 당사자에게 이롭고, 파트너와 데이터를 공유하면 올바르게 수행하면 조직과 파트너가 강화됩니다.

데이터를 공유하면 새로운 기회를 창출할 수 있지만, 데이터를 외부에 공개하는 것은 조직 내에서만 액세스를 제공하는 것과는 다른 고유한 의미를 갖습니다. 일반적으로 내부에서 데이터를 공유한다는 것은 부서나 그룹 간에 데이터를 교환하는 것을 의미하는데, 예를 들어 판매 데이터를 마케팅과 공유하거나 그 반대로 하는 것입니다. 외부에서 데이터를 공유한다는 것은 일반적으로 고객, 공급업체, 규제 기관 또는 파트너와 데이터를 거래하는 것을 의미합니다. 데이터가 조직 외부로 이동하면 위험이 증가하고 잠재적 위험과 보상이 배가됩니다.

외부 기관과 데이터를 공유하는 것은 거버넌스와 보안 문제를 야기하지만, 많은 기회도 제공합니다. 최신 Gartner 최고 데이터 책임자 설문 조사 결과에 따르면 "외부적으로 데이터를 공유하는 데이터 및 분석 리더는 공유하지 않는 리더보다 3배 더 많은 측정 가능한 경제적 이익을 창출합니다."

산업 또는 생태계 전반의 파트너, 고객 및 공급업체와 데이터를 공유하면 산업 전체의 효율성을 높일 수 있습니다. 조직에서 제품이 어떻게 그리고 언제 이동하는지에 대한 데이터를 공유하면 전체 공급망을 간소화하고 모든 사람의 비용을 절감하며 최종 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

파트너와 데이터를 교환하면 각 참여자가 데이터 저장소에 있는 현재 데이터의 가치를 높일 수도 있습니다. 조직 외부에서 발생한 여러 소스의 데이터를 결합하면 시장 동향이나 고객 선호도에 대한 더 광범위한 관점과 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 데이터를 풍부하게 할 수 있는 무한한 기회 중 하나일 뿐입니다. 타사와 시장 데이터를 공유하면 새로운 파트너를 유치할 수도 있고, 새로운 시장 진출 기회가 생길 수 있습니다. 같은 측면에서 데이터를 공유하는 것도 수익원이 될 수 있습니다. 타사 플레이어는 귀하가 수집하는 데이터에 대한 액세스 비용을 지불할 의향이 있을 수 있으며, 그 결과 수익성 있는 새로운 사업 분야가 생깁니다.

사용 사례

공급망 효율성

개선된 속도는 공급망의 비용을 낮춥니다. 원자재에서 제조된 제품, 유통, 소매, 최종 고객으로 제품이 더 빨리 이동할수록 회사는 더 빨리 대금을 받습니다. 이렇게 현금 흐름이 증가하면 새로운 투자 기회가 생깁니다. 소매업체가 공급업체와 데이터를 공유하면 가장 적합한 고객 요구에 맞는 제품을 시장에 더 효과적으로 출시할 수 있습니다. 소비자 트렌드가 매우 빠르게 변함에 따라 소비자가 무엇을 사고 무엇을 사지 않는지에 대한 빠른 통찰력은 수요가 여전히 강한 동안 공급업체가 제품을 소매업체에 공급하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 수익과 마진이 개선됩니다. 일부 대규모 조직은 공급망 전체에서 데이터 교환을 자동화하는 데 상당한 리소스를 투자했지만 이러한 시스템은 매우 엄격하고 비쌉니다.

사기 예방

경쟁사도 데이터를 공유할 수 있습니다. 예를 들어, 경쟁 은행은 사기 데이터를 공유할 수 있습니다. 은행 사기는 모든 은행의 위험에 영향을 미치는 보험 비용을 증가시킵니다. 사기를 완화하는 방법을 공유하면 모든 시장 참여자의 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 효과적이려면 범죄자가 너무 많은 피해를 입히기 전에 선제적으로 대응하기 위해 데이터를 실시간으로 공유해야 합니다. 경쟁사와 시장 데이터를 공유하면 전체 제품 범주에 대한 수요를 촉진하고 전체 시장을 확대하여 전체 부문에 도움이 될 수 있습니다.

연구개발

연구를 지원하기 위한 데이터 공유는 전체 산업의 더 나은 성과와 소비자 결과를 지원하는 혁신으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 제약 회사, MedTech 및 의료 서비스 제공자는 연구자들이 더 나은 임상 관행을 개발하도록 돕기 위해 데이터를 공유할 수 있습니다.

AI 모델 개선

AI 모델은 다양한 데이터 세트에서 번창합니다. 동일하거나 유사한 데이터가 더 많아도 AI 모델의 성능이 향상되지 않습니다. 다양한 데이터 세트는 AI 모델에 더 많은 맥락과 더 나은 세계 이해를 제공합니다. AI가 동질적인 데이터에 너무 많이 의존하면 편향되거나 환각을 겪을 가능성이 더 큽니다. 많은 경우 필요한 다양성을 제공하는 데 필요한 데이터 세트는 단일 조직 내에서 내부적으로 사용할 수 없습니다. 파트너와 데이터를 교환하여 AI 교육 데이터를 다양화하면 AI 전략과 모델 성능에 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다.

외부 데이터 공유의 과제

데이터 제어

조직 외부에서 데이터를 공유할 때 데이터에 대한 제어권을 잃으면 상당한 위험이 있습니다. 조직을 벗어나면 액세스 및 사용을 제어하는 것이 어려워집니다. 개인 정보와 보안을 유지하면서 적절한 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 액세스 규칙을 미세 조정하는 것은 실행 불가능합니다. 따라서 허용 가능한 사용자를 관리하고 이 위험을 완화하기 위한 잘 정의된 정책을 수립하는 것이 필수적입니다.

개인정보보호규정

개인정보 보호 규정을 위반하면 엄청난 벌금과 명예 훼손으로 이어질 수 있습니다. 데이터를 공유하기 전에 개인정보 보호 및 보안 문제를 시행하는 것은 값비싼 침해를 피하는 데 중요합니다. 경쟁사와 민감한 경쟁 정보를 공유하는 실수를 저지르면 경쟁 우위를 잃을 수 있습니다.

수동 데이터 공유

많은 경우, 자동화 시스템을 만드는 데 드는 비용을 줄이거나 통제를 유지하기 위해 데이터를 수동으로 공유합니다. 데이터는 이메일, 스프레드시트 또는 공유 클라우드 파일로 공유됩니다. 데이터를 수동으로 공유하면 오류가 발생할 가능성이 높고 느릴 수 있습니다. 적절한 통제가 없으면 민감한 데이터가 조직 외부에서 부적절하게 공유될 위험도 있습니다.

파트너 API

데이터는 파트너가 공유 엔티티에서 REST API를 호출할 수 있는 API를 통해 제공될 수도 있습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 원시 데이터를 게시하는 데 사용되며 권한이 있는 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 기술적으로 웹 기술을 사용하여 액세스하는 것은 매우 쉽지만 데이터 형식이 다르기 때문에 통합이 어려울 수 있습니다. API는 해커에게 더 취약할 수도 있으므로 적절한 유지 관리 및 문서화가 필요합니다.

데이터 계보

데이터가 어떻게 공유되든 일반적으로 데이터 계보는 포함되지 않으므로 사용자는 데이터의 이력과 출처를 알지 못할 수 있습니다. 사용자는 데이터가 어떻게 수집되었는지 모르기 때문에 얼마나 신뢰할 수 있는지 이해하지 못할 것입니다. 이러한 투명성 부족으로 인해 의사 결정권자는 데이터에 대한 신뢰를 잃고 가치가 제한될 수 있습니다.

생태계 간 데이터 소비

데이터 공유 프로세스를 자동화하면 수동 프로세스에 내재된 오류의 위험이 줄어들지만, 조직 간 데이터 공유를 자동화하는 것은 지나치게 복잡할 수 있습니다. 조직 간 데이터 모델의 차이로 인해 데이터를 효과적으로 처리하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 한 조직이 다른 조직과 다르게 한 지표를 계산하여 다른 정보를 제공할 수 있습니다. 시장이 세분화되는 방식도 일반적으로 고유한 조직 간에 다르기 때문에 혼란이 발생합니다. 일부 산업에서는 데이터 모델을 표준화하려는 노력이 있지만 이러한 노력의 결과는 엇갈립니다.

조직 내에서 부서와 시스템 간에 데이터를 공유하는 것은 충분히 복잡합니다. 타사의 완전히 새로운 기술, 프로세스 및 정책 세트를 추가하면 이러한 변수를 관리하는 것이 기하급수적으로 더 어려워집니다. 조직은 서로 다른 기술 스택, 데이터 거버넌스, 데이터 품질 정책 및 전략을 갖게 됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 엔터티 간에 자동으로 데이터를 공유하려면 상당한 작업이 필요합니다.

데이터는 각 개별 데이터 모델, 데이터 정책 및 보안 프로토콜을 고려하여 시스템 간에 서로 매핑되어야 합니다. 이러한 복잡성을 해결하려면 사용자 지정 변환 및 자동화 프로세스를 구축하고 유지 관리하는 것도 필요합니다. 프로그래머는 각 조직의 데이터 모델, 기술 스택 및 데이터베이스가 구성된 방식을 이해해야 합니다. 또한 데이터 소스에서 데이터를 가져오기 위해 올바른 프로그래밍 언어로 코드를 작성할 수 있어야 합니다. 데이터 공유 방법과 공유 대상을 변경하려면 전문적인 기술과 지식이 필요하므로 데이터 공유에 대한 추가 장벽이 추가됩니다.

조직 간의 문화적 뉘앙스도 탐색해야 합니다. 일부 조직의 데이터 품질은 다른 조직보다 기업 문화에서 더 큰 부분을 차지할 수 있습니다. 용어와 지표 차이도 혼란을 초래합니다. 이러한 차이는 갈등과 신뢰 부족으로 이어질 수 있습니다.

조직이 효과적으로 데이터를 공유하는 복잡성을 탐색할 수 있다면, 인식 부족으로 인해 투자 수익이 제한될 수 있습니다. 잠재적 사용자에게 데이터가 사용 가능하다는 것을 알리는 방법과 액세스를 승인하는 방법이 없다면 투자의 잠재력을 최대한 실현할 수 없습니다. 조직 외부에서 데이터를 공유하는 데는 많은 위험과 과제가 있지만, 이점은 큽니다. 더 효과적이려면 사고방식의 변화가 필요합니다.

데이터를 파트너에게 덤핑하거나 복잡한 통합을 구축하는 대신, 데이터 제품 사고방식은 데이터뿐만 아니라 가치 제공에 초점을 맞춥니다. 제한된 품질 검사 또는 거버넌스로 데이터를 제공하는 것은 생태계에 최적의 가치를 제공하지 않습니다. 공유 시 더 큰 유용성을 제공하도록 설계된 데이터 제품을 구축하는 것은 다른 접근 방식을 제시합니다. 이러한 데이터 제품은 특정 비즈니스 결과를 목표로 하며, 더 큰 통찰력을 위해 여러 소스의 데이터를 병합하고, 안전하고 고품질의 데이터를 제공합니다. 조직은 데이터를 공유하거나 제어하는 것에 대해 덜 생각하고, 업계에 이로운 데이터를 관리하고 개선하는 것에 대해 더 많이 생각해야 합니다.

데이터 제품과 데이터 공유

데이터 공유를 데이터 제품으로 생각할 때, 사용자의 요구 사항을 고려하는 것으로 시작합니다. 데이터를 어떻게 강화할 수 있고, 여러 데이터 세트를 어떻게 결합하여 가장 많은 사용자에게 가장 큰 가치를 제공할 수 있을까요? 특정 결과와 실행 가능한 통찰력을 지원하기 위해 데이터 세트를 어떻게 필터링하고 큐레이션할 수 있을까요? 이 접근 방식은 단순히 원시 데이터를 파트너의 데이터 레이크에 로드하는 것보다 훨씬 더 많은 가치를 제공합니다. 모든 리소스를 한 파트너를 위한 단일 통합에 투자하는 대신, 풍부한 데이터 세트를 모든 파트너에게 제공하세요.

데이터 제품을 사용하면 데이터 품질 및 거버넌스를 갖춘 여러 소스의 데이터를 단일 API로 패키징할 수 있습니다. 이 프로세스는 수많은 데이터베이스의 복잡성과 기본 데이터의 프로토콜 및 형식에서 데이터 세트를 추상화합니다. 파트너는 기본 데이터베이스와 데이터 스택을 이해하거나 데이터 품질에 대해 추측할 필요가 없습니다.

데이터 제품이 기본 제공 거버넌스 제어와 함께 패키징되면 공유 지침을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 성공적인 데이터 공유를 위해서는 데이터를 사용할 수 있는 방법에 대한 조건을 설정하는 것이 필수적입니다. 데이터 제품을 사용하면 엔터티가 합의된 사용 조건에 따라 데이터 제품을 구독할 수 있습니다. 액세스 규칙을 지시할 수 있는 기능을 통해 도메인 관리자는 사용 조건도 정의할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 공유의 가치와 위험을 더 잘 이해하는 도메인 관리자가 더 많은 권한을 가지기 때문에 데이터 공유에 훨씬 더 큰 유연성을 제공할 수 있습니다.

데이터 제품 플랫폼이 가상화를 활용하면 데이터에 대한 제어력이 훨씬 더 커집니다. 이러한 유형의 시스템에서는 데이터가 가상 환경으로 끌어와져 타사와 공유됩니다. 데이터는 파트너에게 직접 전송되지 않으며, 데이터가 새로 고쳐질 때마다 새 데이터 세트가 생성됩니다. 이를 통해 공유 엔터티는 데이터에 대한 제어력이 훨씬 더 커집니다. 이 기술은 또한 열 수준에서 데이터 액세스에 대한 권한 부여와 속성 기반 액세스 제어를 지원하여 특정 속성을 가진 사람 또는 시스템만 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 제품은 데이터 제품 마켓플레이스를 통해 쉽게 배포할 수도 있습니다. 중앙 마켓플레이스에 사용 가능한 데이터 제품을 나열하면 파트너가 사용 가능한 데이터 제품을 검토하고 액세스를 요청할 수 있습니다. 마켓플레이스는 사용자 피드백과 품질 평가도 허용할 수 있습니다. 이 피드백을 수집하여 다른 사용자에게 제공함으로써 파트너는 가장 인기 있는 데이터 제품을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 데이터 계보, 문서 및 비즈니스 용어집은 사용자가 데이터의 출처, 올바르게 사용하는 방법 및 데이터가 나타내는 내용을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 데이터가 사용 가능하고 활용 가능할수록 그 가치는 더욱 커집니다. 미래에 데이터가 더욱 중요해짐에 따라 파트너와 협력하여 데이터를 교환하는 것은 성공적인 파트너십을 위해 반드시 필요합니다. 데이터 제품은 양질의 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 견고한 플랫폼을 제공합니다.

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