Les enjeux de la circulation des données et l’émergence des écosystèmes de données

La circulation des données est devenue un enjeu économique et politique majeur¹. En raison du caractère non rival des données, plusieurs agents peuvent faire un usage simultané des mêmes données². De plus, les données voient leur valeur et leurs possibilités d’usage démultipliées lorsqu’elles sont partagées et croisées avec d’autres jeux de données². C’est donc l’association de différents jeux de données, des données internes et externes à une organisation, qui permet d’en révéler tout le potentiel exploitable².

Dans ce contexte, l’économie fondée sur les données donne lieu à l’émergence d’un écosystème économique à l’intérieur duquel apparaissent de nouveaux modèles d’affaires et des formes originales de collaboration intra et inter-secteurs, privés ou publics².

Un écosystème de données fait référence à une combinaison d’infrastructure d’entreprise et d’applications utilisées pour agréger et analyser les informations³. Il comprend les fournisseurs de données, les services d’analyse de données, les utilisateurs qui utilisent les résultats de l’analyse des données dans leur activité et les consommateurs ou usagers finaux².

Les écosystèmes de données connectées ont pour vocation de capturer toutes les données nécessaires (et uniquement les données nécessaires) pour fournir des renseignements utiles et exploitables ou améliorer l’efficacité des collaborateurs, des processus et des applications d’une entreprise⁴.

En somme, la circulation des données et l’émergence des écosystèmes de données sont des phénomènes qui transforment notre manière de comprendre et d’utiliser les données. Ils ouvrent de nouvelles perspectives pour l’innovation, la création de valeur et la prise de décision éclairée.

Les défis et les difficultés des écosystèmes de données

Les écosystèmes de données sont des réseaux complexes d’acteurs qui collaborent pour extraire de la valeur à partir des données¹. Cependant, la mise en place et le fonctionnement de ces écosystèmes ne sont pas sans défis.

L’un des principaux défis est la qualité des données. Les organisations sont souvent confrontées à des problèmes de qualité des données, tels que des erreurs humaines, des données incorrectes, des informations périmées ou un manque de compétences en matière de données dans l’organisation¹. Ces problèmes peuvent entraîner des risques et des dommages sérieux pour l’entreprise¹.

Un autre défi majeur est la confidentialité des données. Avec la circulation croissante des données, la protection de la confidentialité des données devient de plus en plus importante². Les organisations doivent veiller à ce que les données soient utilisées de manière éthique et conforme à la réglementation en matière de protection des données.

De plus, l’évolutivité et les performances sont également des défis dans l’écosystème du Big Data². Avec l’augmentation du volume de données, il peut être difficile de gérer et d’analyser efficacement ces données.

Enfin, la valorisation des données est souvent complexe et nécessite l’intervention de différentes catégories d’acteurs répartis le long de la chaîne de valeur³. Les acteurs en capacité d’extraire de la valeur à partir des données ne sont pas nécessairement ceux qui les détiennent³.

Malgré ces défis, les écosystèmes de données offrent d’énormes possibilités. Ils permettent de révéler tout le potentiel exploitable des données, d’ouvrir les données à de nouveaux acteurs et de favoriser l’innovation³. Cependant, pour relever ces défis, il est nécessaire de comprendre la nature exacte de ces problèmes et de déterminer comment ils se retrouvent dans le système en premier lieu¹.