利用外部数据共享来解除转换协作

结合战略重点和满足监管要求为了提高业务效率 AUTHORS 迈克尔·科尔克Michael MajsterJean - Pierre紧身衣安德鲁·麦克米伦,Pinsent泥瓦匠Wouter Seinen,Pinsent泥瓦匠Jeroen Schouten,Pinsent泥瓦匠 数据是业务成功的核心，使更好的决策，新的商业模式，并支持有效的人工智能（AI）。跨生态系统共享数据可以创造更多有价值的数据集，并提供战略优势。然而，外部数据共享对许多人来说仍然是新事物组织，导致对保护的担忧数据、相关知识产权(IP)的丢失，以及确保法规遵从性。组织可以通过结合监管/法律理解和权利战略/技术决策。 -通过分享加强生态系统集体数据和建立透明度，信任和协调，通过单一合作伙伴和合作伙伴之间的真相来源活动的测量，如周围可持续性目标。 理解 数 据 共 享 的 好 处 当前AI的爆炸式发展正在推动新的，快速新兴的商业模式，基于generative and narrow AI. In many areas, we have达到了一个不可逆转的AI奇点消除增长和转型的障碍对于企业。 -提高组织效率 并为所有合作伙伴创造收入流。 -让公司抓住机遇围绕绿色过渡。例如，Arthur D. Little (ADL)和欧洲化学工业理事会(Cefic)关于化学工业(见“数字技术的可持续性欧洲化学工业”)发现数据共享平台是四个最常计划或目前使用的技术和大数据使用随着时间的推移，预计将增长109%。 数据是AI的重要燃料，现在超越内部共享范围更广生态系统。在基本层面上，外部数据共享允许遵守法规(例如，欧盟数据法案和即将推出的欧盟数字产品Passports [DPP]). However, the opportunities and数据共享的好处远远超出了被动合规性，在经济上提供利益社会层面： -支持创建更强大的AI基于更完整的图片的模型事件，数据提供更深入的见解客户和运营。-为数字化转型做出贡献并创建新的用例。 所有这些都会带来有益的飞轮效应随着外部数据共享的成熟(见图1)。数据共享和协作的参与者计划可以持续改善他们的业务建立和建立竞争优势，这反过来又具有吸引更多的良性效果数据和合作伙伴，引导客户和收入增长。 跨不同的系统和设备能源管理和自动化部门。通过利用数据、连接性、参与者优化他们的运营，降低能耗，驱动数字化转型。关于消费者一方面，包括法国在内的多个国家，挪威和丹麦创造了健康公民分享他们的数据平台PII数据使自己和更广泛的健康生态系统。 要 制 作 的 模 型发生数据共享 与合作伙伴和生态系统可以采取之一三种形式： 1.数据作为一般业务的一部分共享 操作。大多数组织已经与他们的供应商分享一些数据客户作为一切照旧的一部分操作，使关系能够正常运行和要履行的合同义务。这可以明确或隐含地涵盖通过合同，并实现更紧密的接触和更高的效率。例如，组织可能会提供分包商使用运营信息来简化商品或服务的供应。 -更广泛的社会，与所有参与者将他们的数据集中在专注于重在绿色过渡。例子包括欧盟数字电池护照（请参阅下面的“欧盟数据经济”）或跟踪范围3二氧化碳排放量供应链。 2.数据在参与者之间汇集。 组织组合其数据资产使用协调的模型和标准参与者同时担任生产者和数据的消费者。这些举措是通常由财团领导，主要参与者，或调节器。例如，Catena - X是第一个协作、开放的数据生态系统对于汽车行业，连接144成员，包括宝马集团、博世、Siemens, Stellantis, and SAP. It aims to make数据可能从最小的跨端到端价值链的分包商汽车制造商。取决于用例，好处积累到： 3.单边数据传输。在此模型中，数据生产者将他们的数据传输给其他方，免费或通过收费服务。这种方法的类型包括： -数据货币化通过出售数据集/直接或通过数据市场的见解。全球数据货币化市场是预计到2027年，2020 - 2027年复合年增长率为24.1%，根据Grandview Research的数据货币化示例包括AWS DataExchange，它已经创建了自己的数据市场和电信公司SFR，它出售匿名用户位置数据直接通过其SFR地质统计学服务。 -所有参与者,谁控制数据它们生成(例如在数字双胞胎中或整个供应链)。-共享的最终客户,谁控制客户数据如何，是否个人可识别信息(PII)与否，是在粒度级别使用。作为一个例子，施耐德电气的EcoStruxure平台是一个开放和可扩展的物联网实现互操作性的(IoT)平台 -打开数据推动透明度和innovation. Data is available free under向公民和企业开放许可证。这建立了与公共部门机构的信任并实现开放等创新银行、数据驱动的智慧城市，以及移动数据平台。 这些模型由三个关键启用程序驱动： 3.启用技术。Organizations 现在可以访问全方位的启用技术和创新的新方法来支持外部数据共享。这些包括云技术、数据共享平台，标准化数据模型，联合共享、API、治理框架和高级密码学解决方案，使数据所有者能够共享数据，同时保持对它的控制。 1.数据法规。两者的立法 欧盟和国家层面的目标是促进开放欧洲“数据经济”以确保竞争力和脱碳(见侧栏“欧盟数据经济”）。这是由特定行业计划支持以便更好地利用数据来解决部门/系统层面的问题。 2.业务举措/机会。 新兴的机会和法规是加快转向的需要通过外部共享将数据转化为价值。 欧盟数据经济 之间更容易传输数据(“可移植性”)服务提供商增加售后市场竞争，采取措施防止滥用契约失衡，使公共部门访问和使用私人用于特定公共利益目的的数据，并阐明了特殊的作用关于物联网生成的数据的数据库权利。 欧盟积极促进欧洲的数据经济，创造单一市场数据以增强竞争力和数字化主权以及推动脱碳和可持续性。2020年欧洲战略for Data转化为具体的、具体的法规/举措，包括： -The数据治理法案（2020），寻求增加对数据共享的信任，加强提高数据可用性的机制，以及克服重复使用的技术障碍数据。它将措施引入到： -数字电池护照(预计是 从2027年2月起强制）。第一个DPP，这将提供完整的信息电池生命周期，从制造到回收，目的是创建一个循环和可持续的电池生态系统。它需要跨价值链的数据共享多个参与者和部门。进一步的产品类别将遵循，涵盖诸如纺织品，建筑，消费电子产品，塑料、化学品和汽车。 -促进某些公共部门的重用不能作为可用的数据开放数据（例如，健康数据）。--确保数据中介功能作为值得信赖的数据共享组织者或在欧洲共同内部汇集数据空间。让公民和企业更容易使他们的数据可用于福利社会。 数据空间，从行业到机动性，从欧洲绿色协议到能量和健康Gaia - X是一个早期的例子在这个地区。它将创造一个生态系统数据可以在其中的联网数据空间链接、安全共享和轻松移植在不同的基础设施提供商之间通过固定的标准和开放的接口。 -The数据法(2022)，寻求协调公平获取和使用规则数据，包括物联网生成的数据设备。它澄清了谁可以从数据和在什么条件下。它使 战略挑战 挑 战数据共享 -值。通过深入研究和分析，组织需要确定机会，并了解价值如何与其他参与者共享以交付对所有玩家都有价值。 -知识产权。组织应建立严格的治理流程关于何时应该共享数据和审计并对可能共享到的所有数据进行编目将泄露机密的风险降至最低没有适当信息/商业秘密保障和限制。--竞争。为了防范这种可能性将竞争优势交给竞争对手，组织应探索框架在数据共享与保护之间取得平衡操作/过程信息。Regulation.法规不一定成为数据共享的障碍(请参见侧栏“数据共享-法律视角”)。 组织往往有一系列先入为主的围绕数据共享的想法(见图2)。 克服这些需要文化变革，自上而下。高级管理层需要要了解外部数据共享提供增加了对所有参与者的价值。以及改变心态，组织必须解决围绕三个主要主题的挑战成功：战略、治理和技术实施。 O R G A N I Z A T I O N S应 该 是X P L O R EF R A M E工 程平 衡 数 据 共 享带 保 护 数据共享-法律视角 法律约束通常被视为阻碍者用于数据共享实践。但是，这不是必然如此。事实上，法规可以甚至在某些领域启用外部数据共享。 2.共享商业敏感 与竞争对手的信息(CSI)违反竞争法。These可以通过以下方式克服担忧： -与第三方共享数据不是真正的或潜在的竞争对手。--共享非CSI。证明数据共享是必要的和相称的实现某些有利于竞争的效率/传递给消费者的好处超过任何反竞争的影响；范围限于什么是绝对必要的，以实现这一目标效率/效益；并且不会大幅消除竞争在市场上。 组织通常持有三种常见的围绕外部法律方面的担忧数据共享: 1.那是困难的/不可能的下 一般数据保护条例和其他数据保护立法。在现实中,数据保护立法鼓励通过将组织定向到建立一个明确定义的目的分享，提供了一些理由哪些个人数据可以共享和制作确保个人数据本身是准确的，并且保持最新。与普遍的担忧相反，组织不需要总是获得同意数据主体分享个人数据，但可以依靠其他理由如“合法利益”进行共享。强大的隐私和网络安全反映立法的框架要求也是建立公众和利益相关者的信任。例如，敏感个人数据的共享是关键丹麦世界级数字的成功卫生基础设施，看到高水平由于其强大的IT安全性，根据世界卫生的一份报告组织。 3.共享带来知识产权风险，即损失控制公司自己有价值的知识产权。这些担忧可以通过以下方式缓解： -确定哪些IP权利和机密信息可能存在于数据中。-认识到知识产权本身将不保护您的数据和建筑并将数据“所有权”维护到合同通过意识到同意可能侵蚀该控件的术语。-建立保密制度这使得利益相关者意识到无意披露的可操作风险或意外接收的污染这种材料。 -实施客户同意。扩展数据共享需要组织操作化和规模寻找和提供客户同意。例如，荷兰能源电网运营商与ADL合作，发起了新能源市场便利化框架。这将启用基于权限的共享客户的个人能源使用量，例如当他们申请绿色银行贷款/太阳能翻新和电池存储或提供了新的服务来管理电动汽车电池，如预测维护和优化充电。 治理/信任/流程挑战 -信任。建立之间的关系通常竞争的组织可以显得复杂。因此，生态系统需要清晰地工作，并且透明地建立信任和护栏用于数据共享，同时还确保安排不便于串通，反竞争丧失抵押品赎回权，或以其他方式导致潜在的竞争法侵权。--角色。定义每个玩家的角色至关重要，任务和决策过程很明显生态系统是如何运作的以及为每个合作伙伴创造价值的地方。道德。在共享和重用外部数据可能是完全合法的，某些用途可能被视为不道德的。因此，这是至关重要的对数据的方式和原因保持透明正在共享，谁有权访问它。--标准。在技术层面上，组织必须就互操作性方法达成一致，标准和自动化流程简化数据共享。资金。组织应该解锁通过确定必要的投资外部数据共享的业务优势带来了效率、创新、新收入和合规性，并将其用于解锁共享能力的融资。 加 入 生 态 系 统需 要 一 个 结 构 化 的进 近 最 好 的 做 法外 部 数 据 共 享 卓越的数据共享和协作开始战略决策，然后依靠关于建立势头和值。该过程中的步骤包括： -首先确定战略目标外部数据共享与协作: -遵守法规。-构建生态系统以获得竞争优势。--创造新的价值。加入一个生态系统来加强当前位置。-跟随其他玩家以防止被未来的发展所忽视。 技术实施挑战 -平台。在技术层面，生态系统需要建立在精心设计的基础上，可互操作和可维护的平台。-对齐。生态系统参与者将具有不同级别的数据成熟度和多样化的数据架构。平台必须因此能够与范围集成跨不同格式的技术。-创新。要解锁未来的用例，技术必须能够利用创新的解决方案，如区块链和多方计算。 -然后定义可接受的风险水平打开数据与公开数据的价值太广泛了。 --接下来，确定潜在的数据生态系统创建、开发或输入和定义组织在其中的作用