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ECONOMIA DIGITAL

Quatro modelos viáveis de compartilhamento de dados

Eles ajudam as empresas a gerar valor em um mundo data-driven. Mas existem muitos desafios

Por Redação The Shift 17/02/2021

A maioria das empresas tem se concentrado hoje na criação de valor econômico a partir de dados. Ou melhor, a partir do compartilhamento de dados. Apesar de a informação ter se tornado algo extremamente valioso no mundo corporativo, mantê-la para si pode não ser o melhor a fazer. Por si só, a maioria dos dados tem valor limitado. Mas, quando agregados a outros dados e transformados em insights, podem transformar negócios, criar um valor enorme e ajudar a resolver problemas.

O BCG explorou mais de 550 projetos de compartilhamento de dados e iniciativas de negócios inovadoras ou sustentáveis. Destes, identificou 220 exemplos de compartilhamento de dados para mega-casos de uso.

O escopo dessas iniciativas é amplo, abrangendo mais de sete setores. Como os mesmos dados compartilhados podem ser usados ​​para muitos propósitos, não é surpreendente que um terço dos projetos identificados beneficiem dois ou mais setores. Por exemplo, um conjunto de dados de geolocalização compartilhado ajuda nos esforços para rastrear a propagação potencial de um vírus (saúde), informa medidas para reduzir a poluição do ar (meio ambiente) e ajuda na tomada de decisão de infraestrutura baseada em dados (mobilidade).

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Portanto, o compartilhamento de dados é facilitado por ecossistemas de dados que abrangem várias partes dentro e fora do setor de uma empresa individual. Esses ecossistemas podem superar algumas das principais barreiras ao compartilhamento de dados, incluindo o valor incerto dos dados no ponto de geração e a necessidade de inteligência coletiva para identificar e combinar os participantes com oportunidades de criação de valor. De modo geral, os ecossistemas de dados são veículos importantes para alinhar as empresas em torno de objetivos comuns, ao mesmo tempo que lhes dá a agilidade necessária para inovar.

Todos os casos de uso acima dependem desses ecossistemas de compartilhamento de dados, o que implica em riscos e ramificações que podem impedir muitas empresas de atuar em oportunidades potenciais. Para que todos ganhem é preciso equilibrar o valor, os riscos e os custos envolvidos no acesso e uso dos dados.

São dois os motores de inovação no compartilhamento de dados: agregação e acesso. A agregação de dados de fontes distintas pode levar a mais inovação à medida que relacionamentos ocultos são revelados. A agregação de mais e mais dados da mesma fonte no tempo e no espaço pode facilitar comparações de benchmark e gerar insights sobre tendências. Da mesma forma, maior acesso e plataformas mais abertas desbloqueiam a inovação, permitindo uma base mais ampla de talentos para resolver problemas.

Os desafios da agregação de dados levaram ao surgimento de plataformas e ecossistemas que facilitam o compartilhamento de dados . Eles estão crescendo em tamanho e número e cada vez mais estão possibilitando soluções integradas centradas no cidadão e nos negócios que usam dados de fontes distintas.

À medida que os benefícios da agregação de dados aumentam, quatro modelos parecem mais propensos a facilitar o amplo compartilhamento de dados dentro e entre ecossistemas e setores: plataformas verticais, super plataformas, infraestrutura compartilhada e espaços distribuídos.

Dentro de setores individuais, plataformas verticais foram formadas a fim de compartilhar dados e fornecer soluções para as necessidades específicas, como manutenção preditiva, otimização da cadeia de suprimentos, eficiência operacional e otimização de rede. Elas estão redefinindo a concorrência e desenvolvendo novas oportunidade, especialmente em indústrias B2B. Mas seu escopo tende a ser limitado a clientes diretos, fornecedores ou parceiros dentro de uma única indústria ou setor.

Por conta disso, muitas empresas estão procurando expandir suas plataformas verticais para o modelo de super plataformas. A maioria delas tem sido focada no consumidor, mas também existem exemplos iniciais que agregam dados para usos industriais e B2B. Considere, por exemplo, os movimentos da Amazon, Apple e Google para agregar dados de smartphones, assistentes domésticos e de dispositivos de IoT. E também as plataformas de dados abertos das cidades inteligentes. São todos bons exemplos de super plataformas.

Um grande problema para as superplataformas é garantir às entidades de dados que elas terão uma palavra a dizer sobre onde e como seus dados são usados ​​- e que não serão usados ​​indevidamente. A Apple tem sido rigorosa em não compartilhar dados de clientes com terceiros, por exe plo. Mas vem sendo bastante criticada pela concorrência.

Outra tendência é a de migração de pelo menos alguns dos dados e da infraestrutura de TI das empresas para serviços em nuvem fornecidos pelos chamados hyperscalers,como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure, alguns dos quais também fornecem super plataformas.

Mas os dados concentrados nas mãos de algumas empresas também podem prejudicar a inovação se essas empresas agregarem apenas tipos de dados limitados ou buscarem controlar o acesso. À medida que gigantes da tecnologia e outros criam infraestrutura e serviços para consolidar dados, o impacto dos efeitos de rede os impulsiona a posições poderosas no mercado.

Então, a tendência, segundo o BCG, é o surgimento de um quarto modelo de compartilhamento de dados: os espaços distribuídos. Estruturas nas quais os dados são gerados, armazenados e compartilhados de maneira descentralizada. Entre os exemplos estão abordagens como as de computação distribuída, aprendizagem federada e armazenamento distribuído.

Esses vários modelos de compartilhamento de dados apresentam diferentes escolhas e desafios, dependendo da função desejada pela empresa em um determinado ecossistema. Os espaços distribuídos, por exemplo, exigem governança, padrões e ferramentas de “disputa” fortes para tornar os dados adequados para uso.

Regras simples e eficazes de governança podem ajudar a superar esses desafios. E a entender que o compartilhamento de dados em um ecossistema é fundamentalmente uma questão de cooperação, com regras que orientam o bom comportamento e definem os termos de engajamento.

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