Berkongsi data di luar organisasi anda

Mengapa Berkongsi Data Secara Luaran?

Berkongsi data meningkatkan prestasi organisasi. Data adalah pengetahuan, dan pengetahuan adalah kuasa; berkongsi dengan orang lain memperkasakan mereka juga. Hubungan simbiotik memberi manfaat kepada semua pihak, dan berkongsi data anda dengan rakan kongsi mengukuhkan organisasi anda dan rakan kongsi anda jika dilakukan dengan betul.

Peluang baharu boleh dicipta dengan berkongsi data, tetapi menjadikan data tersedia secara luaran mempunyai implikasi unik berbanding menyediakan akses hanya dalam organisasi anda. Lazimnya, berkongsi data secara dalaman bermakna bertukar-tukar data merentas jabatan atau kumpulan, seperti berkongsi data jualan dengan pemasaran dan sebaliknya. Berkongsi data secara luaran biasanya bermaksud data perdagangan dengan pelanggan, pembekal, pengawal selia atau rakan kongsi. Apabila data bergerak di luar organisasi, pertaruhan meningkat, dan potensi risiko serta ganjaran berlipat ganda.

Walaupun berkongsi data dengan entiti luar memberikan cabaran tadbir urus dan keselamatan, ia juga menawarkan banyak peluang. Menurut hasil Tinjauan Ketua Pegawai Data terkini Gartner , "pemimpin data dan analitik yang berkongsi data secara luaran menjana tiga kali lebih manfaat ekonomi yang boleh diukur berbanding mereka yang tidak."

Berkongsi data dengan rakan kongsi, pelanggan dan pembekal merentas industri atau ekosistem boleh membawa kepada kecekapan seluruh industri. Berkongsi data tentang cara dan bila produk bergerak melalui organisasi anda boleh membantu menyelaraskan keseluruhan rantaian bekalan, mengurangkan kos untuk semua dan meningkatkan pengalaman pelanggan akhir.

Bertukar data dengan rakan kongsi juga membolehkan setiap peserta meningkatkan nilai data semasa dalam stor data mereka. Menggabungkan data daripada pelbagai sumber yang berasal dari luar organisasi memberikan perspektif yang lebih luas dan cerapan yang lebih kaya tentang arah aliran pasaran atau pilihan pelanggan. Ini hanyalah satu daripada peluang yang tidak terhingga untuk memperkaya data. Berkongsi data pasaran dengan pihak ketiga juga boleh menarik rakan kongsi baharu dan peluang pergi ke pasaran baharu boleh muncul. Dalam hal yang sama, perkongsian data juga boleh menjadi sumber pendapatan. Pemain pihak ketiga mungkin sanggup membayar untuk akses kepada data yang anda tangkap, menghasilkan barisan perniagaan baharu yang menguntungkan.

Kes Penggunaan

Kecekapan Rantaian Bekalan

Halaju yang lebih baik mengurangkan kos dalam rantaian bekalan. Lebih pantas produk boleh bergerak daripada bahan mentah kepada produk perkilangan kepada pengedaran kepada runcit kepada pelanggan akhir, lebih cepat syarikat mendapat bayaran. Aliran tunai yang meningkat ini mewujudkan peluang baharu untuk pelaburan. Apabila peruncit berkongsi data dengan pembekal, mereka boleh mendapatkan produk dengan lebih berkesan untuk memasarkan keperluan pelanggan yang paling sesuai. Dengan trend pengguna berubah dengan begitu pantas, cerapan pantas tentang perkara yang dibeli dan tidak dibeli oleh pengguna boleh membantu pembekal mendapatkan produk kepada peruncit sementara permintaan masih kukuh. Ini meningkatkan hasil dan margin. Beberapa organisasi besar telah melaburkan sumber yang besar untuk mengautomasikan pertukaran data merentas rantaian bekalan, tetapi sistem ini sangat tegar dan mahal.

Pencegahan Penipuan

Pesaing juga boleh berkongsi data. Bank yang bersaing, sebagai contoh, boleh berkongsi data penipuan. Penipuan bank meningkatkan kos insurans yang memberi kesan kepada risiko bagi setiap bank. Berkongsi cara untuk mengurangkan penipuan akan membantu mengurangkan kos untuk setiap peserta pasaran. Untuk menjadi berkesan, data mesti dikongsi dalam masa nyata untuk mengelakkan penjenayah sebelum mereka boleh menyebabkan terlalu banyak kerosakan. Berkongsi data pasaran dengan pesaing boleh memberi manfaat kepada keseluruhan sektor dengan memacu permintaan untuk keseluruhan kategori produk, mengembangkan keseluruhan pasaran.

R&D

Berkongsi data untuk menyokong penyelidikan boleh membawa kepada inovasi yang menyokong prestasi yang lebih baik dan hasil pengguna untuk keseluruhan industri. Contohnya, syarikat farmaseutikal, MedTech dan penyedia penjagaan kesihatan boleh berkongsi data untuk membantu penyelidik membangunkan amalan klinikal yang lebih baik.

Penambahbaikan Model AI

Model AI berkembang maju pada set data yang pelbagai. Lebih banyak data yang sama atau serupa tidak akan meningkatkan prestasi model AI. Set data yang pelbagai menyediakan model AI dengan lebih banyak konteks dan pemahaman dunia yang lebih baik. Jika AI terlalu bergantung pada data homogen, ia lebih berkemungkinan berat sebelah atau mengalami halusinasi. Dalam kebanyakan kes, set data yang diperlukan untuk menyediakan kepelbagaian yang diperlukan tidak tersedia secara dalaman dalam satu organisasi. Pertukaran data anda dengan rakan kongsi anda untuk mempelbagaikan data latihan AI boleh memberi impak yang besar pada strategi AI dan prestasi model anda.

Cabaran Dengan Perkongsian Data Luaran

Kawalan Data

Kehilangan kawalan ke atas data anda menimbulkan risiko yang ketara apabila berkongsi data di luar organisasi anda. Sebaik sahaja ia meninggalkan organisasi anda, mengawal akses dan penggunaan menjadi sukar. Memperhalusi peraturan capaian untuk menjadikan data lebih mudah diakses oleh pengguna yang sesuai sambil mengekalkan privasi dan keselamatan tidak dapat dilaksanakan. Oleh itu, mewujudkan dasar yang jelas untuk mengurus pengguna yang boleh diterima dan mengurangkan risiko ini adalah penting.

Peraturan Privasi

Melanggar peraturan privasi boleh mengakibatkan denda yang tinggi dan reputasi yang tercemar. Menguatkuasakan kebimbangan privasi dan keselamatan sebelum data dikongsi adalah penting untuk mengelakkan pelanggaran yang mahal. Membuat kesilapan berkongsi maklumat persaingan yang sensitif dengan pesaing boleh mengakibatkan kehilangan kelebihan daya saing anda.

Perkongsian Data Manual

Dalam kebanyakan kes, untuk mengekalkan kawalan atau mengurangkan kos mencipta sistem automatik, data dikongsi secara manual. Sama ada data dikongsi dalam e-mel, dalam hamparan atau fail awan yang dikongsi. Berkongsi data secara manual boleh menjadi perlahan dengan potensi tinggi untuk ralat. Tanpa kawalan yang sesuai, terdapat juga risiko bahawa data sensitif akan dikongsi secara tidak wajar di luar organisasi.

API rakan kongsi

Data juga boleh disediakan melalui API di mana rakan kongsi boleh memanggil REST API daripada entiti perkongsian. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk menerbitkan data mentah dan boleh diakses oleh sesiapa sahaja yang mempunyai kebenaran. Secara teknikal, mereka agak mudah untuk diakses menggunakan teknologi web, tetapi penyepaduan boleh menjadi sukar kerana format data yang berbeza. API juga boleh menjadi lebih terdedah kepada penggodam dan oleh itu memerlukan penyelenggaraan dan dokumentasi yang sesuai.

Keturunan Data

Tidak kira bagaimana data dikongsi, lazimnya garis keturunan data tidak disertakan, jadi pengguna mungkin tidak mengetahui sejarah data dan dari mana asalnya. Pengguna tidak akan memahami sejauh mana ia boleh dipercayai kerana mereka tidak tahu bagaimana data itu dikumpulkan. Kekurangan ketelusan ini boleh menyebabkan pembuat keputusan kehilangan kepercayaan terhadap data, mengehadkan nilainya.

Menggunakan Data Merentas Ekosistem

Mengautomasikan proses perkongsian data mengurangkan risiko ralat yang wujud dalam mana-mana proses manual, tetapi mengautomasikan perkongsian data antara organisasi boleh menjadi terlalu rumit. Perbezaan dalam model data dari satu organisasi ke organisasi lain boleh menyukarkan untuk memproses data dengan berkesan. Sebagai contoh, satu organisasi boleh mengira satu metrik secara berbeza daripada yang lain, memberikan maklumat yang berbeza. Cara pasaran dibahagikan juga biasanya berbeza merentas organisasi unik, menyebabkan kekeliruan. Dalam sesetengah industri, terdapat usaha untuk menyeragamkan model data, tetapi hasil usaha ini bercampur-campur.

Berkongsi data dalam organisasi merentas jabatan dan sistem adalah cukup rumit. Sebaik sahaja anda menambah set teknologi, proses dan dasar baharu daripada pihak ketiga, mengurus pembolehubah ini menjadi lebih sukar secara eksponen. Organisasi akan mempunyai susunan teknologi yang berbeza, tadbir urus data, dasar kualiti data dan strategi. Kerumitan ini memerlukan kerja penting untuk berkongsi data secara automatik antara entiti.

Data mesti dipetakan antara sistem antara satu sama lain, mengambil kira setiap model data individu, dasar data dan protokol keselamatan. Membina dan mengekalkan proses transformasi dan automasi tersuai juga diperlukan untuk menangani kerumitan ini. Pengaturcara mesti memahami model data setiap organisasi, susunan teknologi dan cara pangkalan data disusun. Mereka juga perlu dapat menulis kod dalam bahasa pengaturcaraan yang betul untuk menarik data daripada sumber data. Membuat sebarang perubahan pada cara data dikongsi dan dengan siapa memerlukan kemahiran dan pengetahuan khusus, yang menambah halangan tambahan kepada perkongsian data.

Nuansa budaya merentas organisasi juga perlu dilayari. Kualiti data dalam sesetengah organisasi mungkin merupakan sebahagian besar daripada budaya korporat berbanding organisasi lain. Variasi istilah dan metrik juga membawa kepada kekeliruan. Perbezaan ini boleh menyebabkan konflik dan kekurangan kepercayaan.

Jika organisasi boleh menavigasi kerumitan perkongsian data secara berkesan, pulangan pelaburan mungkin terhad disebabkan oleh kekurangan kesedaran. Tanpa cara untuk memaklumkan bakal pengguna bahawa data tersedia dan cara untuk membenarkan akses, potensi penuh pelaburan anda tidak akan direalisasikan. Walaupun berkongsi data di luar organisasi anda mempunyai banyak risiko dan cabaran, faedahnya adalah hebat. Untuk menjadi lebih berkesan, anjakan minda diperlukan.

Daripada membuang data kepada rakan kongsi atau membina integrasi yang kompleks, minda produk data mengalihkan tumpuan kepada menyampaikan nilai, bukan hanya data. Menyediakan data dengan semakan kualiti atau tadbir urus terhad tidak memberikan nilai optimum kepada ekosistem. Membina produk data yang direka bentuk untuk menyampaikan utiliti yang lebih besar apabila dikongsi memberikan pendekatan yang berbeza. Produk data ini disasarkan pada hasil perniagaan tertentu, menggabungkan data daripada pelbagai sumber untuk mendapatkan cerapan yang lebih baik dan menyampaikan data yang selamat dan berkualiti tinggi. Organisasi perlu kurang berfikir tentang berkongsi atau mengawal data dan lebih banyak tentang mengurus dan mempertingkatkannya untuk memberi manfaat kepada industri.

Berkongsi Data Dengan Produk Data

Apabila anda berfikir tentang berkongsi data sebagai produk data, anda mulakan dengan mempertimbangkan keperluan pengguna anda. Bagaimanakah data boleh dipertingkatkan dan bagaimanakah berbilang set data boleh digabungkan untuk memberikan jumlah nilai terbesar kepada bilangan pengguna tertinggi? Bagaimanakah set data boleh ditapis dan dipilih susun untuk menyokong hasil tertentu dan cerapan yang boleh diambil tindakan? Pendekatan ini memberikan lebih banyak nilai daripada sekadar memuatkan data mentah ke dalam tasik data rakan kongsi. Daripada melaburkan semua sumber anda ke dalam integrasi tunggal untuk satu rakan kongsi, jadikan set data yang diperkaya tersedia untuk semua rakan kongsi anda.

Produk data membolehkan anda membungkus data daripada pelbagai sumber dengan kualiti dan tadbir urus data ke dalam satu API. Proses ini mengabstraksi set data daripada kerumitan banyak pangkalan data dan protokol serta format data asas. Rakan kongsi tidak perlu memahami pangkalan data asas dan susunan data atau meneka tentang kualiti data.

Apabila produk data dibungkus dengan kawalan tadbir urus terbina dalam, garis panduan untuk perkongsian boleh dikawal dengan lebih berkesan. Untuk perkongsian data yang berjaya, mewujudkan syarat untuk cara data boleh digunakan adalah penting. Dengan produk data, entiti boleh melanggan produk data mengikut syarat penggunaan yang dipersetujui. Dengan keupayaan untuk menentukan peraturan akses, pengurus domain juga boleh menentukan syarat penggunaan. Ini membolehkan lebih fleksibiliti dalam berkongsi data kerana pengurus domain, yang lebih memahami nilai dan risiko perkongsian data, mempunyai lebih kuasa.

Apabila platform produk data memanfaatkan virtualisasi, mereka mengekalkan lebih banyak kawalan ke atas data. Dalam sistem jenis ini, data ditarik ke dalam persekitaran maya dan kemudian dikongsi dengan pihak ketiga. Data tidak dipindahkan terus kepada rakan kongsi, dan setiap kali data dimuat semula, set data baharu dibuat. Ini memberikan entiti perkongsian dengan lebih banyak kawalan ke atas data. Teknologi ini juga boleh menyokong keizinan untuk capaian data pada peringkat lajur dan kawalan capaian berasaskan atribut supaya hanya orang atau sistem dengan atribut tertentu boleh mengakses data.

Produk data juga mudah diedarkan melalui pasaran produk data. Menyenaraikan produk data yang tersedia dalam pasaran pusat membolehkan rakan kongsi menyemak produk data yang tersedia dan meminta akses. Pasaran juga boleh membenarkan maklum balas pengguna dan penilaian kualiti. Dengan menangkap maklum balas ini dan menyediakannya kepada pengguna lain, rakan kongsi boleh mencari produk data yang paling popular dengan lebih mudah. Garis keturunan data, dokumentasi dan glosari perniagaan boleh membantu pengguna memahami dengan lebih baik asal usul data, cara menggunakannya dengan betul dan perkara yang diwakili oleh data.

Lebih banyak data tersedia dan boleh digunakan, semakin berharga ia. Pada masa hadapan, apabila data menjadi lebih penting, bekerjasama dengan rakan kongsi untuk bertukar-tukar data akan menjadi perkara yang mesti dimiliki untuk perkongsian yang berjaya. Produk data menyediakan platform yang kukuh untuk menyokong perkongsian selamat bagi data berkualiti.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang platform produk data Extrica, daftar untuk demo .