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Tendances BI 2019

04

La collaboration autour des données a un impact positif important sur le plan social

 

  • Tendances BI 2019
  • 01 L'avènement de l'IA transparente
  • 02 Le langage naturel humanise vos données
  • 03 Les analyses exploitables contextualisent les données
  • 04 La collaboration autour des données a un impact positif important sur le plan social
  • 05 Les codes de déontologie se mettent à jour sur les questions relatives aux données
  • 06 La gestion des données converge avec les plates-formes BI modernes
  • 07 La mise en récit des données est le nouveau langage des entreprises
  • 08 Les entreprises vont plus loin en matière d'adoption de l'analytique
  • 09 La démocratie des données élève le rôle du data scientist
  • 10 L'accélération de la migration de données dans le cloud favorise l'adoption de la BI moderne
  • 11 Votez pour la 11e tendance

Les efforts communs des acteurs du secteur privé et du secteur public contribuent à renforcer le mouvement Data for Good.

Les données ont redéfini les modes de fonctionnement de toutes les structures, y compris des organismes non gouvernementaux (ONG) et des organismes à but non lucratif. À présent, le mouvement Data for Good fait fureur aussi bien dans le secteur public que dans le privé. Une étude Gartner révèle que « les mentions du mouvement Data for Good sur les réseaux sociaux ont augmenté de 68 % l'année dernière ». Cela indique que le grand public est de plus en plus conscient de l'impact positif que le partage de données peut avoir sur la société.

Des entreprises du secteur privé, par exemple l'opérateur multinational de télécommunications Orange, s'appuient sur les informations exploitables décelées dans les données pour mettre au point des projets destinés à avoir un impact positif sur la société. Dans le cadre du projet OPAL, Orange a fondé un comité de gouvernance en partenariat avec les organismes d'État locaux, pour contrôler la façon dont les données sont collectées, rendues anonymes et protégées. Cela lui permet de partager en toute sécurité des indicateurs agrégés dérivés des journaux d'appels avec des organisations œuvrant pour l'intérêt général. Récemment, au Sénégal, les statistiques d'envoi de SMS ont permis d'évaluer le taux d'alphabétisation. Les organismes concernés ont pu s'appuyer sur ces données au moment de décider des ressources à allouer aux programmes d'alphabétisation.

Jusqu'ici, les ONG et les organismes à but non lucratif ne disposaient pas des ressources nécessaires pour investir dans des infrastructures de données sophistiquées ou dans des équipes spécialisées dans l'analyse de données. À présent, grâce à la flexibilité et à la rentabilité du cloud computing, ces organismes peuvent développer des environnements de données sophistiqués sans investissement conséquent sur site, qui ouvrent la voie à davantage d'initiatives sociales guidées par les données.

En résultent notamment l'émergence et la croissance de plates-formes de mise en commun de données, dont l'objectif est le partage et la collaboration des organismes pour atteindre un objectif commun. Le Hutch Data Commonwealth, par exemple, est « une équipe pluridisciplinaire au service des chercheurs du Fred Hutchinson Cancer Research Center. Sa mission consiste à fournir à ces derniers des outils innovants de data science, des capacités en matière d'infrastructure et à leur permettre de collaborer facilement pour accélérer leurs recherches. » Dans un article publié par GeekWire, Matthew Trunnell, directeur des systèmes d'information et directeur exécutif du Hutch Data Commonwealth, explique que le cloud sert « d'espace d'échange des données scientifiques ». « Le cloud devient un lieu de réunion et de collaboration, un lieu où tout le monde se rassemble pour le bien commun ». Cette plate-forme de mise en commun s'appuie sur le partenariat avec d'autres instituts de recherche et fournisseurs de technologie, et met les données au cœur de sa mission.

Grâce à la mise en commun des données, les entreprises peuvent partager des données entre elles et avec le monde extérieur de manière fiable, sécurisée et en protégeant la vie privée des particuliers dont les données sont collectées.
Neal Myrick, responsable Monde de Tableau Foundation

Qu'ils viennent du secteur privé, public ou de ces plates-formes de mise en commun des données, ces partenariats reposent sur la confiance. Les organismes doivent déterminer les éléments essentiels d'un partenariat réussi, y compris les implications juridiques et les normes de gouvernance requises en matière de partage des données. Il leur faut donc estimer les risques en matière de confidentialité et mettre en place des protections autour du partage de données à caractère personnel.

Le Governance Lab de l'Université polytechnique de New York vient de publier un rapport sur les difficultés liées au partage de données relatives aux réseaux sociaux entre les organismes du secteur public et privé. Les principes qu'il établit peuvent s'appliquer à bien d'autres types de partenariats en matière de partage. Le GovLab prédit qu'à l'avenir, davantage d'entreprises feront appel à des responsables des données pour gérer les collaborations de ce type. L'objectif sera d'assurer l'établissement d'un « processus clair pour répondre aux demandes relatives aux données, d'un système pour filtrer ou prioriser certains types d'informations et d'une méthode pour garantir que les données publiées répondent bien à la demande et aux besoins du public ».

L'accès à une mine de sources de données diverses, si, comme dans le cas de Fred Hutch, il est accompagné de mécanismes de contrôle adaptés, peut avoir un impact considérable. Même si ces projets collaboratifs à grande échelle présentent d'autres difficultés, le mouvement Data for Good prouve le potentiel altruiste du partage de données. Avec les avancées technologiques, l'augmentation de la maîtrise des données et l'accent mis sur la collaboration, nous créons un environnement adapté pour résoudre certains des plus grands problèmes de la planète.

Tendances BI 2019

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01
L'avènement de l'IA transparente
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Le langage naturel humanise vos données
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Les analyses exploitables contextualisent les données
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