21.02.2024

Модели совместного использования данных, для получения максимальной выгоды

Инновации, основанные на данных, могут стать мощной силой прогресса. Совместное использование данных позволяет организациям повысить полезность и ценность своих действий, получая доступ к дополнительной информации, которую они контролируют сами и контролируемой другими.

Отдельные лица и организации уже собирают и используют большие массивы разноплановых данных, для мониторинга ситуации, получения более глубокой информации при принятии эффективных решений. Эти усилия приводят к получению конкурентного преимущества, в широком спектре областей. Но чтобы правильно, в полной мере, использовать такие информационные потоки, необходимо иметь возможность собирать, безопасно хранить, объединять, дополнять и анализировать информацию из разных источников. В частном секторе обмен знаниями позволяет предприятиям внедрять инновации совместно с партнёрами, например, решать общие проблемы и предоставлять потребителям лучший опыт. В государственном секторе это позволяет правительственным учреждениям опираться на информацию, собранную другими государственными органами, предлагать персонализированные услуги, участвовать в разработке политик, на основе фактической ситуации, получать/внедрять новые идеи. А среди учёных и некоммерческих организаций обмен информацией способствует научным прорывам, позволяя использовать совместный источник знаний для общественного блага.

Но для достижения этих преимуществ необходимо обеспечить возможность совместного использования этого актива в полной мере, чтобы те, кто может продуктивно его использовать, имели к нему доступ. В отличие от большинства ресурсов, таких как земля или нефть, объём данных со временем не уменьшается, а даже растёт, когда их используют другие. Данные могут использоваться для обработки или построения различных моделей множество раз и разными способами, не истощаясь. Хотя многие организации обмениваются данными, пока большинство из этих инициатив носят разовый характер, и существует мало передовых практик корректного обмена. Если люди хотят устойчивости общественных отношений, основанных на использовании искусственного интеллекта, им необходимо предпринять шаги по активизации выработки политики обмена данными.


Подходы к этим процессам могут широко варьироваться и включать различные типы субъектов, а также иметь разные цели. Например, две компании могут использовать контрактные соглашения для облегчения совместной работы над крупномасштабным проектом. Или несколько физических лиц могут обмениваться данными с независимой организацией, в целях получения финансовой выгоды. Модели совместного использования в значительной степени различаются, в зависимости от того, кто предоставляет, имеет легитимный доступ, хранит или управляет данными. Поставщиками могут быть любые субъекты, собирающие или владеющие таким активом, включая физических лиц, частные компании, правительственные учреждения, некоммерческие организации, исследовательские институты.

Аналогичным образом, те же субъекты могут оперировать этими массивами информации, в рамках соглашения об обмене. Например, государственное учреждение может делиться данными о состоянии здоровья с фармацевтическими компаниями, занимающимися исследованиями новых лекарств, или фармацевтическая компания может делиться своей информацией о распространении вакцин с правительством.

Партнёрства предполагают совместные усилия различных структур, таких как академические институты, исследовательские организации, отраслевые структуры, индивидуальные потребители или правительственные учреждения, по совместному использованию данных. Целью могут служить проведения исследований, совместной работы над новыми продуктами и повышения эффективности принятия решений. Эти партнёрские отношения направлены на использование коллективного опыта, ресурсов и хранилищ (дата-центров) множеством сторон, для решения сложных вопросов. Этот тип соглашения обычно требует чётких соглашений, определяющих права доступа к данным, их использования, а также право собственности на интеллектуальную собственность.

Например, здравоохранение — это одна из областей, в которой партнёрские отношения между такими организациями, как больницы, научно-исследовательские институты и поставщики медицинских услуг, могут помочь использовать аналитику и искусственный интеллект (ИИ) для исследований в области здравоохранения. Такое взаимодействие, в конечном счёте улучшает результаты лечения пациентов и оптимизируют предоставление услуг.

Партнёрские отношения также помогают преодолеть ограничения, связанные с одним набором данных, который может быть слишком мал для определённых видов статистического анализа или в котором отсутствует соответствующая информация, необходимая для исследования. В областях, где информация о гражданах часто является высокочувствительной, таких как здравоохранение, необходима защита конфиденциальности пациентов. В этом контексте, регулируемые протоколы взаимодействия позволяют учреждениям сотрудничать, обобщая информацию и не лишний раз не дублируя её. Это не только приводит к экономии времени и денег, но и минимизируя утечку.

В то же время, эта модель имеет некоторые ограничения. Например, когда партнёрские отношения заключаются между двумя конкурирующими учреждениями. Аналогичным образом, такое сотрудничество может включать наборы данных различного качества и стандартов. Эти проблемы должны быть решены до того, как станет возможным какое-либо сотрудничество.

Организации часто вынуждены «изобретать велосипед» и проходить через процесс подписания нового контракта и переговоров каждый раз, когда появляется новая возможность для сотрудничества. Разработка ясной политики в федеральном законодательстве должна устранить это препятствие. Одним из путей может быть разработка шаблонов, которые организации могут брать за основу, только внося некоторые изменения и технические параметры.

Консорциумы позволяют организациям объединять свои интересы в группе заинтересованных сторон. Они представляют собой серию соглашений о взаимном обмене данными, для решения конкретной проблемы, либо на основе общего и постоянного доступа. Например, группа городов, расположенных вдоль реки, может сформировать консорциум для обмена данными о всестороннем состоянии водоёма, биохимических изменениях и т.п. Эти формы объединения уже давно играют определённую роль в прогрессивном развитии. Например, Альянс по клиническим исследованиям существует для ускорения разработки лекарств, путём обмена знаниями, собранными на протяжении всего процесса клинической разработки. Членами консорциума являются биофармацевтические компании, академические институты, некоммерческие организации и группы защиты интересов пациентов.

Основное преимущество консорциумов заключается в том, что они способствуют большему обмену данными и их агрегированию. Только члены данного консорциума могут получить доступ, и все они, как правило, должны вносить свой вклад в банк знаний, создавая эффект переломного момента, при котором более выгодно быть в коллективе единомышленников, чем вне его.

Но и у консорциумов данных есть некоторые недостатки. Прежде чем будет достигнута критическая масса и наступит эффект переломного момента, некоторым организациям, возможно, будет лучше сохранить свою ценную информацию для исключительного использования. Альтернативой может стать возможность дополнительного стимулирования всех заинтересованных сторон, на начальных этапах работы консорциума.