Compartilhando dados fora da sua organização

Por que compartilhar dados externamente?

O compartilhamento de dados melhora o desempenho organizacional. Dados são conhecimento e conhecimento é poder; compartilhá-lo com outras pessoas também os fortalece. Relacionamentos simbióticos beneficiam todas as partes, e compartilhar seus dados com parceiros fortalece sua organização e seus parceiros, se feito corretamente.

Novas oportunidades podem ser criadas através da partilha de dados, mas tornando os dados disponível externamente tem implicações únicas em comparação com o fornecimento de acesso somente dentro da sua organização. Normalmente, compartilhar dados internamente significa troca de dados entre departamentos ou grupos, como compartilhamento de dados de vendas com o marketing e vice-versa. Compartilhar dados externamente geralmente significa negociar dados com clientes, fornecedores, reguladores ou parceiros. Quando os dados se move para fora da organização, os riscos aumentam e o potencial riscos e recompensas são multiplicados.

Embora o compartilhamento de dados com entidades externas apresente governança e segurança desafios, mas também oferece muitas oportunidades. De acordo com os resultados de o mais recenteGartnerPesquisa Chief Data Officer, “líderes de dados e análises que compartilham dados geram externamente três vezes mais benefícios económicos mensuráveis ​​do que aqueles que não o fazem.”

Compartilhar dados com parceiros, clientes e fornecedores em um setor ou ecossistema pode levar a eficiências em todo o setor. Compartilhando dados sobre como e quando os produtos passam pela sua organização pode ajudar a agilizar o toda a cadeia de fornecimento, reduzindo custos para todos e melhorando o atendimento ao cliente final experiências.

A troca de dados com parceiros também permite que cada participante melhore o valor dos dados atuais em seus armazenamentos de dados. Combinando dados de vários fontes que se originam fora de uma organização fornecem informações mais amplas perspectivas e insights mais ricos sobre tendências de mercado ou clientes preferências. Esta é apenas uma entre um número infinito de oportunidades para enriquecer os dados. Compartilhar dados de mercado com terceiros também pode atrair novos parceiros, e novas oportunidades de entrada no mercado podem surgir. Nesse mesmo respeito, a partilha de dados também pode ser uma fonte de receitas. Jogadores terceirizados pode estar disposto a pagar pelo acesso aos dados que você está capturando, resultando em uma nova linha de negócios lucrativa.

Casos de uso

Eficiência da Cadeia de Suprimentos

Maior velocidade reduz custos no fornecimento correntes. Quanto mais rápido um produto puder passar da matéria-prima para o produto manufaturado produtos até a distribuição ao varejo até os clientes finais, mais rápido as empresas ser pago. Este aumento do fluxo de caixa cria novas oportunidades para investimento. Quando os varejistas compartilham dados com os fornecedores, eles podem mais efetivamente colocar no mercado produtos que melhor atendam às necessidades do cliente. Com tendências de consumo mudando tão rapidamente, insights rápidos sobre o que os consumidores estão comprando e não comprando pode ajudar os fornecedores a levar os produtos aos varejistas enquanto a demanda ainda é forte. Isso melhora receitas e margens. Alguns grandes organizações investiram recursos significativos na automatização troca de dados em toda a cadeia de abastecimento, mas estes sistemas são muito rígidos e caro.

Prevenção de Fraude

Os concorrentes também podem compartilhar dados. Os bancos concorrentes, por por exemplo, pode compartilhar dados de fraude. A fraude bancária aumenta os custos de seguros que riscos de impacto para todos os bancos. Compartilhar maneiras de mitigar a fraude ajudará reduzir custos para todos os participantes do mercado. Para serem eficazes, os dados devem ser compartilhado em tempo real para prevenir os criminosos antes que eles possam causar muito dano. Compartilhar dados de mercado com concorrentes pode beneficiar todo o setor impulsionando a demanda por toda uma categoria de produtos, expandindo todo o mercado.

P&D

A partilha de dados para apoiar a investigação pode levar a inovações que apoiam melhor desempenho e resultados de consumo para todo um setor. Para por exemplo, empresas farmacêuticas, MedTech e prestadores de cuidados de saúde podem compartilhar dados para ajudar os pesquisadores a desenvolver melhores práticas clínicas.

Melhorias no modelo de IA

Os modelos de IA prosperam em diversos conjuntos de dados. Mais do dados iguais ou semelhantes não melhorarão o desempenho de um modelo de IA. Diversos conjuntos de dados fornecem aos modelos de IA mais contexto e um mundo melhor entendimento. Se a IA depende demasiado de dados homogéneos, é mais provavelmente será tendencioso ou terá alucinações. Em muitos casos, os conjuntos de dados necessários para fornecer a diversidade necessária não estão disponíveis internamente dentro de uma única organização. Trocar seus dados com seus parceiros para diversificar os dados de treinamento de IA pode ter um impacto imenso em sua estratégia de IA e desempenho do modelo.

Desafios com compartilhamento externo de dados

Controle de dados

Perder o controle de seus dados representa um risco significativo quando compartilhar dados fora da sua organização. Uma vez que ele sai do seu organização, controlar o acesso e o uso torna-se difícil. Ajustar as regras de acesso para tornar os dados mais acessíveis ao usuários apropriados, preservando a privacidade e a segurança, não é viável. Portanto, estabelecer políticas bem definidas para gerenciar usuários aceitáveis ​​e mitigar esse risco é essencial.

Regulamentos de privacidade

A violação dos regulamentos de privacidade pode resultar em multas pesadas e reputações manchadas. Aplicar questões de privacidade e segurança antes que os dados sejam compartilhados é vital para evitar violações dispendiosas. Fazendo o erro de compartilhar informações competitivas sensíveis com concorrentes pode resultar na perda de sua vantagem competitiva.

Compartilhamento manual de dados

Em muitos casos, para manter o controle ou reduzir os custos de criação um sistema automatizado, os dados são compartilhados manualmente. Qualquer dado é compartilhado em um e-mail, em uma planilha ou em um arquivo compartilhado na nuvem. O compartilhamento manual de dados pode ser lento e com alto potencial de erros. Sem os controlos adequados, existe também o risco que dados confidenciais serão compartilhados de forma inadequada fora do organização.

APIs de parceiros

Os dados também podem ser disponibilizados através de uma API onde os parceiros podem ligar uma API REST da entidade de compartilhamento. Esta abordagem é normalmente usado para publicar dados brutos e é acessível por qualquer pessoa com autorização. Tecnicamente, eles são bastante fáceis de acessar usando tecnologia web, mas a integração pode ser difícil devido a diferentes formatos de dados. APIs também podem ser mais vulneráveis ​​a hackers e portanto, exigem manutenção e documentação adequadas.

Linhagem de dados

Não importa como os dados são compartilhados, normalmente a linhagem de dados não é incluído, então os usuários podem não saber o histórico dos dados e onde originou-se de. Os usuários não entenderão o quão confiável é é porque eles não sabem como esses dados foram coletados. Essa falta da transparência pode levar os decisores a perderem a confiança no dados, limitando seu valor.

Consumindo dados entre ecossistemas

A automação dos processos de compartilhamento de dados reduz o risco de erros inerentes qualquer processo manual, mas automatizar o compartilhamento de dados entre organizações pode ser excessivamente complexo. Diferenças nos modelos de dados de uma organização para outro pode dificultar o processamento eficaz dos dados. Por exemplo, uma organização pode calcular uma métrica de maneira diferente de outra, fornecendo informações diferentes. A forma como os mercados são segmentados também é geralmente diferentes entre organizações únicas, causando confusão. Em alguns indústrias, há esforços para padronizar modelos de dados, mas os resultados desses esforços são mistos.

Compartilhar dados dentro de uma organização entre departamentos e sistemas é complexo o suficiente. Depois de adicionar um conjunto totalmente novo de tecnologias, processos, e políticas de terceiros, o gerenciamento dessas variáveis ​​torna-se exponencialmente mais difícil. As organizações terão tecnologia diferente pilhas, governança de dados, políticas e estratégias de qualidade de dados. Esse complexidade requer um trabalho significativo para compartilhar dados automaticamente entre entidades.

Os dados devem ser mapeados entre sistemas entre si, contabilizando cada modelo de dados individual, políticas de dados e protocolos de segurança. Construindo e manter processos personalizados de transformação e automação também é necessária para enfrentar esta complexidade. Os programadores devem entender os dados modelos de cada organização, a pilha de tecnologia e como os bancos de dados são organizado. Eles também precisam ser capazes de escrever código da maneira correta linguagem de programação para extrair dados de fontes de dados. Fazendo quaisquer alterações como os dados são compartilhados e com quem requer habilidades especializadas e conhecimento, o que acrescenta barreiras adicionais à partilha de dados.

As nuances culturais nas organizações também precisam ser navegadas. Dados a qualidade em algumas organizações pode ser uma parte maior da cultura corporativa do que em outros. Variações de terminologia e métricas também levam à confusão. Essa disparidade pode levar a conflitos e falta de confiança.

Se as organizações puderem navegar pela complexidade do compartilhamento eficaz de dados, o retorno do investimento pode ser limitado devido à falta de conhecimento. Sem uma forma de informar os potenciais utilizadores de que os dados estão disponíveis e uma forma autorizar o acesso, todo o potencial do seu investimento não será percebeu. Embora o compartilhamento de dados fora da sua organização apresente muitos riscos e desafios, o benefício é grande. Para ser mais eficaz, uma mudança de mentalidade é necessário.

Em vez de despejar dados em parceiros ou construir integrações complexas, um A mentalidade do produto de dados muda o foco para a entrega de valor, não apenas para dados. Fornecer dados com verificações de qualidade ou governança limitadas não fornece valor ideal para o ecossistema. Construindo produtos de dados projetados proporcionar maior utilidade quando compartilhado apresenta uma abordagem diferente. Esses produtos de dados são direcionados a determinados resultados de negócios, mesclam dados de várias fontes para obter maiores insights e fornecer informações seguras e dados de alta qualidade. As organizações precisam pensar menos em compartilhar ou controlar dados e mais sobre como administrá-los e aprimorá-los para beneficiar o indústria.

Compartilhando dados com produtos de dados

Quando você pensa em compartilhar dados como um produto de dados, você começa por considerando as necessidades de seus usuários. Como os dados podem ser aprimorados e como vários conjuntos de dados sejam combinados para fornecer a maior quantidade de valor para o maior número de usuários? Como os conjuntos de dados podem ser filtrados e selecionados para apoiar um determinado resultado e insights acionáveis? Esta abordagem fornece muito mais valor do que simplesmente carregar dados brutos no data lake de um parceiro. Em vez de investir todos os seus recursos em uma única integração para um parceiro, disponibilize conjuntos de dados enriquecidos para todos os seus parceiros.

Os produtos de dados permitem empacotar dados de diversas fontes com dados qualidade e governança em uma única API. Este processo abstrai conjuntos de dados da complexidade dos numerosos bancos de dados e dos protocolos e formatos dos dados subjacentes. Os parceiros não precisam entender o bancos de dados subjacentes e pilhas de dados ou adivinhar a qualidade dos dados.

Quando os produtos de dados são empacotados com controles de governança integrados, o as diretrizes para compartilhamento podem ser controladas de forma mais eficaz. Para sucesso o compartilhamento de dados, estabelecendo termos sobre como os dados podem ser usados ​​é essencial. Com produtos de dados, as entidades podem subscrever produtos de dados mediante acordo termos de uso. Com a capacidade de ditar regras de acesso, os gestores de domínio também pode definir termos de uso. Isto permite uma flexibilidade muito maior na compartilhando dados porque os gerentes de domínio, que entendem melhor o valor e risco de compartilhar dados, ter mais autoridade.

Quando as plataformas de produtos de dados aproveitam a virtualização, elas retêm muito mais controle dos dados. Neste tipo de sistema, os dados são puxados para um ambiente virtual ambiente e depois compartilhado com terceiros. Os dados não são diretamente transferidos para parceiros e sempre que os dados são atualizados, um novo conjunto de dados é criado. Isso fornece à entidade de compartilhamento muito mais controle do dados. Esta tecnologia também pode suportar autorização para acesso a dados em o nível de coluna e controles de acesso baseados em atributos para que apenas pessoas ou sistemas com determinados atributos podem acessar dados.

Os produtos de dados também são fáceis de distribuir por meio de um produto de dados mercado. Listando produtos de dados disponíveis em um mercado central permite que os parceiros revisem os produtos de dados disponíveis e solicitem acesso. Os mercados também podem permitir feedback do usuário e classificações de qualidade. Por capturar esse feedback e disponibilizá-lo para outros usuários, parceiros pode encontrar mais facilmente os produtos de dados mais populares. Linhagem de dados, documentação e glossários comerciais podem ajudar os usuários a entender melhor as origens dos dados, como usá-los corretamente e quais são os dados representa.

Quanto mais dados estiverem disponíveis e utilizáveis, mais valiosos eles se tornarão. Em futuro, à medida que os dados se tornam mais importantes, trabalhando com parceiros para a troca de dados será essencial para parcerias bem-sucedidas. Dados produtos fornecem uma plataforma sólida para apoiar o compartilhamento seguro de qualidade dados.

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