Les tenants et aboutissants d'un marché de données

Lors du récent sommet Data & Analytics organisé par CIO.coml'accent mis sur les données comme un atout précieux par de nombreux dirigeants du monde entier prouve clairement que les entreprises recherchent de nouvelles opportunités de revenus à monétiser. Les données. Doug Laney a souligné dans un article de Forbes qu'il existe plusieurs façons de monétiser les données, notamment les produits et services numériques, les données de licence, la monétisation des données inversées et le commerce avec les données. Les leaders de l'industrie des soins de santé, des services financiers, de la vente au détail, de la fabrication et bien d'autres ont priorisé les données en tant qu'actif organisationnel et ont réfléchi aux bonnes données de qualité, au bon niveau, aux bonnes personnes, au bon moment, pour le bon décisions.

Un marché de données est une architecture dans laquelle le partage et la monétisation des données sont activés. Selon la société d'entrepôt de données Cloud Snowflake« un marché de données est un emplacement ou un magasin transactionnel en ligne qui facilite l'achat et la vente de données ». Cela est dû à la vitesse croissante du volume, de la variété et de la vitesse des mégadonnées en tant que données de première partie au sein d'une organisation ou de données de tiers telles que Google Analytics. Une place de marché de données peut également être une plate-forme interne prenant en charge l'optimisation des processus métier et de nouvelles opportunités de revenus en économisant de l'argent.

Voici quelques statistiques révélant la motivation économique des places de marché de données :

• IDC estimations que d'ici 2022, les revenus du big data et de l'analyse atteindront 274 milliards de dollars dans le monde.

• Accenture Research estime que d'ici 2030, plus d'un million d'organisations dans le monde monétiseront leurs actifs de données, débloquant plus de 3 600 milliards de dollars en valeur.

Considérez cet exemple. La clinique Mayo a créé un énorme marché de données numériques sur la santé des patients appelé la plate-forme Clinical Data Analytics. Cette plate-forme comprend des détails sur les patients, y compris les caractéristiques de la maladie, le diagnostic, le traçage numérique et toutes les complications au cours d'un traitement et leur plan de soins correspondant. Avec une sécurité et une conformité appropriées en place, la clinique Mayo a permis à de nombreux organismes de santé, payeurs, fournisseurs et sociétés de sciences de la vie d'accéder aux données anonymisées des patients en utilisant cette approche du marché, grâce à des accords de licence appropriés dans le cadre d'efforts visant à découvrir de nouveaux médicaments, à comprendre des modèles de traitement pour des domaines thérapeutiques spécifiques et sauver des vies.

Voici quelques considérations clés d'un marché de données :

Un marché de données est construit au sein d'une organisation en utilisant une variété de produits de données ou de données en tant que service (DaaS), y compris requêtes (généralement SQL), rapports, services de données, interfaces de programmation d'applications (API), modèles d'apprentissage automatique et vues physiques ou virtuelles, entre autres. Des modèles de tarification et d'incitation appropriés sont créés par les fournisseurs de données.

Si une organisation construit un écosystème de fournisseurs de données et de consommateurs (similaire à l'exemple de la plate-forme d'analyse clinique de Mayo), une stratégie de plate-forme peut être appropriée. C'est là que les producteurs et les consommateurs ont une proposition de valeur commune qui est partagée par la plate-forme.

L'interopérabilité est une fonction clé du marché des données qui est activée par une API – qui, en plus du partage de données léger entre les producteurs de données et les consommateurs , proposera des modèles commerciaux tels que le crowdsourcing et des cas d'utilisation intersectoriels.

Une organisation qui crée un marché de données doit tenir compte de son rôle en tant que fournisseur de données. McKinsey a un bon article qui peut fournir des détails supplémentaires sur les types de fournisseurs de marché de données et leurs fonctions.

Les fonctionnalités clés qui permettent à un marché de données incluent le lignage des données, un catalogue de données intelligent pour définir la signification de des éléments de données critiques, un moteur de métadonnées basé sur l'IA, des produits de données utilisant des API, des tableaux de bord de qualité des données, la sécurité de l'information et une gouvernance des données robuste mais agile avec des politiques et des procédures bien définies.

Alors que les organisations doivent s'efforcer de construire des IA intelligentes, marchés de données pilotés, la conception centrée sur l'humain joue un rôle clé dans la consommation de données pour une utilisation significative. Une interface utilisateur facile à utiliser et capable de fournir des données via plusieurs facteurs de forme (par exemple, smartphone, tablette, ordinateur) est essentielle pour l'adoption du marché.

Un marché de données peut également être un outil interne servant des cas d'utilisation analytiques tels que en tant que segmentation de la clientèle, des fiches d'évaluation de la qualité des données qui suivent la qualité d'un système interne en termes de dimensions, telles que l'exhaustivité et l'exactitude, et un catalogue de données qui peut effectivement servir de « Google » à l'entreprise pour rechercher et découvrir les actifs de données d'entreprise.[19659007]Voici quelques exemples de marchés de données :

• Marchés de données ouverts certifiés et régis par le gouvernement des États-Unis tels que l'OCDE et Data.gov et ensembles de données financières ouvertes par la Banque mondiale.
• Marchés de données internationaux tels que Nikkei Asia.[19659017]Marchés de données de niche tels que les fournisseurs de données géospatiales ou d'identité des consommateurs.
• Marché de données Google proposé dans Google Big query sous licence par des partenaires de données Google tels que D ow Jones, AccuWeather et Xignite.
• La place de marché des données Snowflake.
• La place de marché des données Adobe.

Voici les prochaines étapes pour une organisation souhaitant se lancer dans une place de marché des données :

1. Identifier la valeur des données vous fournissez vos données de première partie et la catégorie de fournisseur de marché de données que vous souhaitez jouer (fournisseur de données brutes, agrégateur de données, fournisseur de plate-forme, etc.).
2. Identifiez deux catégories principales ou personas qui prendront en charge le marché de données, y compris les consommateurs de données qui utiliseront les données et les partenaires de données qui enrichiront les données.
3. Créer une architecture de référence pour la plate-forme de données permettant le marché des données, des plans de contrôle et une gouvernance des données appropriés, ainsi que les technologies qui permettront le marché.[19659017]Mettre en place les modèles de licence et les contrats appropriés avant d'exposer les données aux consommateurs.
4. Construire les composants du marché des données, y compris la collecte de données, la conservation des données, la gouvernance des données ance, des API servant de produits de données et des niveaux appropriés de sécurité et de conformité des données.
5. Créer des fonctions continues pour surveiller, mesurer et améliorer en permanence les produits et fonctionnalités de données.

Selon Forbes Senior Contributor Gil Press , la décennie précédente a vu une croissance de près de 5 000 % de « la quantité de données créées, capturées, copiées et consommées dans le monde ». Les organisations remarquent que les données sont un atout clé qui peut générer des revenus, optimiser les processus métier et innover dans les produits numériques. Ma recommandation est que les entreprises envisagent d'évaluer ce besoin et d'identifier comment améliorer leur architecture existante pour établir un marché de données.

Cet article a été initialement publié ici.

À propos de l'auteur <!– : amurali, Chief Data Strategist–>

Arvind Murali est le Chief Data Strategist pour la gouvernance des données avec Perficient. Son rôle comprend la définition de la stratégie et de la gouvernance des données pour fournir des plateformes de données transformatrices. Arvind a été conseiller exécutif pour la stratégie et la gouvernance des données auprès d'organisations de plusieurs secteurs. Le dévouement d'Arvind à résoudre les défis et à identifier de nouvelles opportunités a fourni des résultats commerciaux précieux pour les clients, tels que la fourniture d'un accès en libre-service aux données pour les équipes de vente mondiales ; aider les médecins à créer des plans de bien-être éclairés; et fournir des informations sur les stocks actuels de la chaîne d'approvisionnement.
Il est un Vlogger passionné sur YouTube et discute des informations du monde réel, des tendances des plateformes de données et de l'importance de la gouvernance alors que le Big Data poursuit sa croissance exponentielle.

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