En quoi consiste le partage de données ?
Le partage des données est le processus qui consiste à mettre les mêmes ressources de données à la disposition de plusieurs applications, utilisateurs ou organisations. Il comprend les technologies, les pratiques, les cadres juridiques et les éléments culturels qui facilitent l'accès sécurisé aux données pour de multiples entités sans compromettre l'intégrité des données. Le partage des données améliore l'efficacité au sein d'une organisation et favorise la collaboration avec les fournisseurs et les partenaires. La prise de conscience des risques et des opportunités liés au partage des données fait partie intégrante du processus.
Pourquoi le partage des données est-il important pour les entreprises ?
Les organisations partagent des données depuis avant l'avènement d'Internet. Cependant, les progrès de la culture numérique, de la technologie et de l'adoption du cloud ont abouti à un partage des données à une échelle sans précédent. Voici trois facteurs clés qui ont contribué à la croissance du partage des données :
- Les technologies de stockage, de traitement et de transfert des données sont de plus en plus disponibles et abordables
- Un nouvel état d'esprit dans l'industrie traite les données comme une ressource et un atout
- Les politiques et réglementations ont changé et visent à réduire les risques liés au partage des données
Les entreprises modernes comprennent que le partage des données est essentiel pour améliorer les relations avec la communauté et créer de nouvelles opportunités commerciales. Nous vous présentons ci-dessous quelques-uns de ces avantages.
Une meilleure valeur pour les clients
La combinaison d'informations provenant de différentes sources de données a le potentiel d'augmenter à la fois la valeur et la performance des services. Cette approche favorise une meilleure recherche et un meilleur développement des produits. Par exemple, WB Games, la division des jeux vidéo de Warner Bros. utilise le partage de données pour contribuer au processus créatif du développement de ses jeux. Elle capte, ingère, analyse et agit sur les idées pour aider ses développeurs à devenir plus opportunistes et flexibles dans leur narration.
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Prise de décision orientée données
En partageant les informations de manière transparente, les équipes brisent les silos de données et contribuent à l'amélioration des analyses. L'informatique décisionnelle s'améliore et les parties concernées prennent des décisions influentes à long terme. Par exemple, GE Renewable Energy compte plus de 49 000 éoliennes installées et produisant de l'électricité éolienne dans le monde entier. Les turbines GE sont équipées de capteurs et connectées à des réseaux avancés qui collectent des données sur la température, la vitesse du vent, l'électricité et d'autres facteurs liés aux performances de la turbine. Le système analytique de données GE facilite la prise de décision pour la maintenance et la productivité des turbines.
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Impact social positif
Les autorités et organisations publiques peuvent partager davantage de données de manière sécurisée, légale et respectueuse. Cela crée de nouvelles possibilités de collaboration qui profitent à l'ensemble de la communauté. Par exemple, les efforts de partage des données dans le secteur de la santé contribuent positivement à la recherche médicale, ce qui conduit à des événements tels que des progrès considérables dans le domaine de la recherche génomique.
Quels sont les risques liés au partage des données ?
La divulgation des données comporte des risques en matière de réglementation, de concurrence, de finances et de sécurité. Nous soulignons ci-dessous certaines menaces critiques.
Divulgation de la confidentialité
Chaque organisation a l'obligation légale et éthique de protéger la confidentialité des données clients qu'elle possède. Ils doivent prendre des mesures appropriées pour partager les données sans compromettre la vie privée. Les technologies de préservation de la vie privée telles que le chiffrement et la censure permettent de partager les données en toute sécurité.
Mauvaise interprétation des données
Le manque de communication entre les producteurs et les consommateurs de données peut entraîner des erreurs d'interprétation analytique. Les analystes peuvent émettre des hypothèses incorrectes lorsqu'ils expliquent les rapports et les résultats. Par exemple, une réduction des commandes des clients au cours d'un mois donné peut être attribuée à une baisse du budget marketing, alors que la véritable raison pourrait être un retard dans la disponibilité du produit.
Faible qualité des données
Les consommateurs de données peuvent avoir un contrôle limité sur la qualité et la disponibilité des données. Ils peuvent avoir à faire face à des données manquantes ou en double, à des questions de validité, à un manque de documentation des données et à d'autres problèmes similaires. Des préjugés cachés envers un genre, une race, une religion ou un groupe ethnique particuliers peuvent également être présents dans le jeu de données.
Quelles sont les technologies de partage des données ?
Il existe de nombreuses technologies qui réduisent les frictions entre les producteurs et les consommateurs, atténuent les risques et améliorent la valeur du partage des données. Nous en donnons quelques exemples ci-dessous.
Entreposage de données
Un entrepôt de données est un référentiel central permettant de stocker les données de plusieurs unités opérationnelles. Une architecture d'entrepôt de données est constituée de différents niveaux. Le niveau supérieur représente le client frontal qui affiche les résultats via des outils de création de rapports, d'analyse et d'exploration de données. Le niveau intermédiaire comprend le moteur d'analyse utilisé pour accéder et analyser les données. Le niveau inférieur de l'architecture représente le serveur de base de données, soit l'endroit où les données sont chargées et stockées. Les applications des niveaux supérieur et intermédiaire peuvent partager des jeux de données communs stockés dans le niveau inférieur.
Les entrepôts de données sont utiles pour le partage des données internes. Les charges de travail accédant à des données partagées peuvent être isolées les unes des autres.
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API
Une API est un mécanisme qui permet à deux composants logiciels de communiquer entre eux en utilisant un ensemble de définitions et de protocoles. L'interface peut être considérée comme un contrat de service entre deux applications. Ce contrat définit la manière dont les deux parties communiquent par le biais de requêtes et de réponses. Les API de partage de données prennent en charge des contrôles d'accès précis et spécifient exactement ce que les consommateurs de données peuvent demander.
Apprentissage fédéré
L'apprentissage fédéré est une technologie de machine learning (ML) qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle de s'entraîner sur des jeux de données distribués. Les producteurs de données conservent le contrôle tout en contribuant aux avancées technologiques collaboratives. Par exemple, les algorithmes ML qui détectent le cancer s'entraînent sur des images de tissus cancéreux provenant de diverses institutions médicales.
À propos du machine learning »
Technologie Blockchain ?
La technologie Blockchain est un mécanisme de base de données avancé qui permet un partage transparent des informations au sein d'un réseau d'entreprises. Une base de données Blockchain stocke les données dans des blocs reliés entre eux dans une chaîne. Les données sont chronologiquement cohérentes, car vous ne pouvez pas supprimer ou modifier la chaîne sans le consensus du réseau. Par conséquent, vous pouvez utiliser la technologie Blockchain pour créer un registre inaltérable ou immuable pour le suivi des ordres, des paiements, des comptes et d'autres transactions. En outre, le système dispose de mécanismes intégrés qui permettent à la fois d'empêcher les entrées de transactions non autorisées et de créer une cohérence dans la vue partagée de ces transactions.
Plateformes d'échange de données
Les plateformes de données ouvertes permettent à différentes entités d'enregistrer leurs jeux de données à des fins de consommation publique ; il vous suffit de préparer et de soumettre les données. La plateforme fournit l'infrastructure de stockage et d'accès. N'importe qui peut accéder à vos données.
Comment AWS peut-il soutenir votre démarche de partage des données ?
Lorsque les données sont partagées sur AWS, tout le monde peut les analyser et créer des services à partir d'elles en utilisant une large gamme de produits de calcul et d'analytique de données. Il s'agit notamment d'Amazon Cloud Compute (Amazon EC2), Amazon Athena, AWS Lambda, et Amazon EMR. Le partage des données cloud permet à vos utilisateurs de consacrer plus de temps à l'analyse des données qu'à leur acquisition. Nous donnons quelques exemples de technologies ci-dessous.
- Amazon Redshift est une technologie d'entreposage de données qui permet un accès instantané, granulaire et rapide aux données sans avoir à les copier ou à les déplacer. Vos utilisateurs voient toujours les informations les plus récentes et les plus cohérentes, car elles sont mises à jour dans l'entrepôt de données.
- Amazon Managed Blockchain est un service entièrement géré qui facilite la création et la gestion de réseaux Blockchain évolutifs et de la technologie de registre distribué.
- AWS Data Exchange vous permet de trouver facilement des jeux de données accessibles au public grâce aux services AWS.
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