Was ist Daten-Freigabe?
Die Daten-Freigabe ist der Prozess, bei dem dieselben Datenressourcen für mehrere Anwendungen, Benutzer oder Unternehmen verfügbar gemacht werden. Sie umfasst Technologien, Praktiken, rechtliche Rahmenbedingungen und kulturelle Elemente, die einen sicheren Datenzugriff für mehrere Stellen ermöglichen, ohne die Datenintegrität zu gefährden. Die Daten-Freigabe verbessert die Effizienz innerhalb eines Unternehmens und fördert die Zusammenarbeit mit Anbietern und Partnern. Das Bewusstsein für die Risiken und Chancen gemeinsam genutzter Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses.
Warum ist die Datenfreigabe so wichtig für Unternehmen?
Unternehmen haben schon vor dem Internet Daten miteinander geteilt. Die Fortschritte in der digitalen Kompetenz, Technologie und Cloud-Übernahme haben jedoch zur Datenfreigabe in einem noch nie da gewesenen Maß geführt. Hier sind drei Schlüsselfaktoren, die zur vermehrten Datenfreigabe beigetragen haben:
- Technologien für Datenspeicher, Datenverarbeitung und -übertragung sind zunehmend verfügbar und preiswert
- Eine neue Mentalität in der Industrie behandelt Daten als Ressource und Wertanlage
- Richtlinien und Vorschriften haben sich verändert, um die Risiken der Datenfreigabe zu reduzieren
Moderne Unternehmen verstehen, dass die Datenfreigabe für verbesserte Beziehungen mit der Gemeinde und neue Geschäftsmöglichkeiten essenziell ist. Im Folgenden sind einige der Vorteile beschrieben.
Besserer Wert für Kunden
Das Kombinieren von Informationen aus verschiedenen Datenquellen hat das Potenzial, sowohl den Wert als auch die Leistung von Services zu steigern. Dieser Ansatz fördert eine bessere Forschung und Produktentwicklung. Zum Beispiel nutzt WB Games, die Videospielabteilung von Warner Bros., Daten, um den kreativen Prozess der Entwicklung seiner Spiele zu unterstützen. Es nutzt die Erfassung, Einspeisung und Analyse von Erkentnissen, und handelt auf diese, um Entwickler dabei zu unterstützen, bei ihrem Geschichtenerzählen agiler und opportunistischer zu werden.
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Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Durch die transparente Datenfreigabe lösen Teams Datensilos auf und tragen zur Verbesserung der Analytik bei. Business Intelligence verbessert sich und Stakeholder treffen wirkungsvolle Langzeit-Entscheidungen. Zum Beipiel hat GE Renewable Energy weltweit mehr als 49 000 Windturbinen installiert, die Strom aus Wind gewinnen. GE-Turbinen sind mit Sensoren ausgestattet und mit erweiterten Netzwerken verbunden, die Daten zu Temperatur, Windgeschwindigkeiten, Stromleistung und anderen Faktoren sammeln, die sich auf die Turbinenleistung beziehen. Das Datenanalytik-System von GE ermöglicht die Entscheidungsfindung für die Wartung und den Betrieb der Turbine.
Positive soziale Auswirkung
Öffentliche Behörden und Organisationen können Daten auf einer sicheren, rechtmäßigen und respektvollen Weise freigeben. Dies schafft neue Gelegenheiten für die Zusammenarbeit, die der Gemeinde im Ganzen nutzen. Zum Beispiel trägt die Datenfreigabe im Gesundheitswesen positiv zur medizinischen Forschung bei, was unter Anderem zu enormen Fortschritten in der Genomforschung geführt hat.
Was sind die Risiken der Datenfreigabe?
Die Veröffentlichung von Daten birgt potenzielle regulatorische oder finanzielle Risiken sowie Risiken hinsichtlich der Wettbewerbsfähigkeit und der Sicherheit. Wir beschreiben im Folgenden einige kritische Bedrohungen.
Verletzung des Datenschutzes
Jedes Unternehmen hat rechtliche und ethische Verpflichtungen, den Datenschutz zu wahren und die Kundendaten in ihrem Besitz entsprechend zu schützen. Sie müssen angemessene Maßnahmen ergreifen, um Daten freizugeben ohne dabei den Datenschutz zu beeinträchtigen. Technologien für den Datenschutz, wie die Verschlüsselung und die Redaktion, ermöglichen eine sichere Datenfreigabe.
Fehlinterpretation von Daten
Ein Mangel an Kommunikation zwischen Datenproduzenten und -verbrauchern kann eine analytische Fehlinterpretation zur Folge haben. Analysten machen eventuell falsche Annahmen bei der Erklärung von Berichten und Ergebnissen. Zum Beispiel könnte eine Verringerung der Kundenbestellungen in einem gegebenen Monat einem niedrigeren Budget zugeschrieben werden, obwohl der wahre Grund vielleicht in einer Verzögerung der Produktverfügbarkeit liegt.
Geringe Datenqualität
Datenverbraucher haben vielleicht nur begrenzte Kontrolle über die Qualität und Verfügbarkeit von Daten. Sie müssen eventuell mit fehlenden oder duplizierten Daten, Fragen hinsichtlich der Gültigkeit, fehlende Dokumentierung der Daten und ähnlichen Problemen zurecht kommen. Versteckte Vorurteile gegen ein bestimmtes Geschlecht, eine Rasse, Religion oder ethnische Gruppe, könnte auch im Datensatz vorhanden sein.
Was sind einige der Technologien zur Datenfreigabe?
Es gibt viele Technologien, welche die Reibung zwischen Produzenten und Verbrauchern glätten, Risiken mindern und den Wert der Datenfreigabe steigern. Im Folgenden geben wir einige Beispiele.
Data-Warehousing
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository zum Speichern von Daten aus mehrfachen Geschäftseinheiten. Ein Data Warehouse besteht aus verschiedenen Stufen. Die oberste Stufe ist der Front-End-Client, der die Ergebnisse durch Berichte, Analysen und Data-Mining-Tools präsentiert. Die mittlere Stufe besteht aus der Analytik-Engine, die zum Zugriff auf und zur Analyse der Daten verwendet wird. Die unterste Stufe der Architektur ist der Datenbankserver, in dem Daten geladen und gespeichert werden. Anwendungen der obersten und mittleren Stufen können gemeinsame Datensätze teilen, die in der untersten Stufe gespeichert sind.
Data Warehouses sind nützlich für die interne Datenfreigabe. Workloads, die auf freigegebene Daten zugreifen, können voneinander isoliert sein.
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APIs
Ein API ist ein Mechanismus, der es zwei Software-Komponenten ermöglichen, über eine Reihe von Definitionen und Protokollen miteinander zu kommunizieren. Die Schnittstelle kann als ein Servicevertrag zwischen zwei Anwendungen betrachtet werden. Dieser Vertrag definiert, wie die beiden über Anforderungen und Antworten miteinander kommunizieren. APIs, die gemeinsame Daten nutzen, unterstützen fein-abgestimmte Kontrollen und geben genau an, welche Daten Verbraucher anfordern können.
Lernen im Verbund
Lernen im Verbund ist eine Machine Learning (ML)-Technologie, die es Systemen der künstlichen Intelligenz erlaubt, auf verteilten Datensätzen zu trainieren. Datenproduzenten behalten die Kontrolle während sie zu kollaborativen technologischen Fortschritten beitragen. Zum Beispiel trainieren ML-Algorithmen zur Krebserkennung mit Bildern von Krebsgewebe aus diversen medizinischen Einrichtungen.
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Blockchain-Technologie
Die Blockchain-Technologie ist ein fortschrittlicher Datenbankmechanismus, der einen transparenten Informationsaustausch innerhalb eines Geschäftsnetzwerks ermöglicht. Eine Blockchain-Datenbank speichert Daten in Blocks, die in einer Kette miteinander verbunden sind. Die Daten sind chronologisch konsistent, da sich die Kette ohne Netzzustimmung nicht löschen oder ändern lässt. So können Sie die Blockchain-Technologie verwenden, um ein unveränderliches oder unveränderbares Register für die Verfolgung von Bestellungen, Zahlungen, Konten und anderen Transaktionen zu erstellen. Das System verfügt über integrierte Mechanismen, die unautorisierte Transaktionseinträge verhindern und Kontinuität in der gemeinsamen Ansicht dieser Transaktionen schaffen.
Datenaustausch-Plattformen
Offene Datenplattformen erlauben es unterschiedlichen Entitäten, ihre Datensätze für den öffentlichen Verbrauch zu registrieren; es müssen nur die Daten vorbereitet und abgesendet werden. Die Plattform stellt die Infrastruktur für Speicherung und Zugriff bereit. Jeder kann auf Ihre Daten zugreifen.
Wie kann AWS Sie bei der Datenfreigabe unterstützen?
Wenn Daten in AWS zur gemeinsamen Nutzung freigegeben werden, kann jeder sie analysieren und basierend auf ihnen Services erstellen. Hierzu steht eine breite Reihe von Produkten für Computing und Datenanalytik zur Verfügung. Diese umfassen Amazon Cloud Compute (Amazon EC2), Amazon Athena, AWS Lambda und Amazon EMR. Die Datenfreigabe in der Cloud ermöglicht es Ihren Benutzern, mehr Zeit für die Datenanalyse anstatt für die Datenerfassung aufzuwenden. Im Folgenden sind einige Technologie-Beispiele angeführt.
- Amazon Redshift ist eine Data-Warehouse-Technologie, die einen sofortigen, fein abgestuften und leistungsstarken Datenzugriff ermöglicht, ohne dass dabei Daten kopiert oder verschoben werden müssen. Ihre Benutzer sehen immer die aktuellsten und konsistentesten Informationen, sobald diese im Data Warehouse aktualisiert werden.
- Amazon Managed Blockchain ist ein vollständig verwalteter Service, der die Erstellung und Verwaltung skalierbarer Blockchain-Netzwerke und Distributed-Ledger-Technologie vereinfacht.
- Mit AWS Data Exchange können Sie Datensätze, die über AWS-Services öffentlich gemacht wurden, einfach finden.
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