مواكبة تشارُك البيانات الاستراتيجي

تعلمتْ معظم المؤسسات كيفية تشارُك البيانات تكتيكياً. لقد أعدَّت البنية التحتية والعمليات التقنية لكي يمكنها نقل البيانات بسهولة عند الضرورة للامتثال للتشريعات Regulations أو تنفيذ المعاملات أو تقديم خدمة. لكن عدداً أقل بكثير من الشركات بدأ في استكشاف الفرص التي أوجدها نهج أكثر استراتيجية لتشارك البيانات.

في الاقتصاد الرقمي حالياً يحتاج قادة الأعمال إلى استراتيجية لتشارك البيانات للسعي إلى تحقيق حلول رقمية جديدة – والتحرك في اتجاهات جديدة للأعمال. وتسمح ممارسات تشارك البيانات الاستراتيجي Strategic data-sharing practices للمؤسسة بتشارك البيانات بسرعة وبالتحكم في فرص محددة مع شركاء محددين، وتشاركها بنحو متكرر، مع التركيز على توليد القيمة. ومع نضج ممارسات تشارك البيانات الاستراتيجي بمرور الوقت، يصبح تشارك البيانات الهادف والسريع والإبداعي هو الأساسَ لابتكار نموذج الأعمال Business model وما ينتج عنها من مردود Payoffs.

ومن الأمثلة على ذلك شركة إدارة الطاقة والأتمتة الصناعية شنايدر إلكتريك Schneider Electric. هي تستخدم منصة Platform إنترنت الأشياء IoT الخاصة بها لتشارك البيانات مع عملائها من رجال الأعمال من أجل اكتشاف حلول إدارة الطاقة وتقديمها.¹J.W. Ross, C.M. Beath, and K. Moloney, “Schneider Electric: Connectivity Inspires a Digital Transformation,” working paper 417, MIT Center for Information Systems Research, Cambridge, Massachusetts, May 2017. في العام 2016 رأى قادة الشركات أن إنترنت الأشياء فرصة مهمة لتطوير منتجات Products وخدمات Services جديدة تستند إلى مراقبة الأصول المتصلة Connected assets وتحليلها. وإلى جانب منصة تشارك البيانات، طوروا أداة لجمع بيانات المؤسسة المهيكَلة Structured وغير المُهيكلة Unstructured حول منتجات الشركة المستخدمة في موقع العميل، بالاعتماد على بيانات الاستشعار Sensor data وسجلات الصيانةMaintenance logs. وباستخدام خوارزمية ديناميكية لرصد المخاطر Dynamic risk monitoring algorithm، تكتشف الأداة مخاطر التشغيل ومصادرها، وتسمح لمديري المنشآت الذين يشترون المنتج بإدارة أداء الأصول بأنفسهم أو استخدام مركز خدمة شنايدر إلكتريك.

في حين أن معظم المواقع التجريبية Pilot sites أبقت البيانات وتحليلها داخل أنظمتها الداخلية، حصل المتبنون الأوائل الذين كانوا على استعداد لتشارك البيانات في السحابة Cloud على قيمة أكبر من خلال الميزات التي استمدت رؤى عميقة (تبصرات) إضافية من خلال تحليل البيانات من مواقع تجريبية متعددة و/أو عملاء متعددين.²R.W. Gregory, O. Henfridsson, E. Kaganer, et al., “The Role of Artificial Intelligence and Data Network Effects for Creating User Value,” Academy of Management Review 46, no. 3 (July 2021): 534-551; and R.W. Gregory, O. Henfridsson, E. Kaganer, et al., “Data Network Effects: Key Conditions, Shared Data, and the Data Value Duality,” Academy of Management Review 47, no. 1 (January 2022): 189-192. وأفادت شنايدر إلكتريك بأن عملاء هيلتون للفنادق والمنتجعات Hilton Hotels & Resorts حققوا توفيراً في الطاقة بنسبة 14,5% منذ العام 2009، استناداً إلى بيانات الاستهلاك Consumption والتسعير Pricing في الوقت الفعلي ومن النتائج الرئيسة، بالنظر إلى أن الطاقة هي ثانية أكبر تكلفة تشغيلية لهيلتون بعد العمالة.³“Sustainable Hospitality,” Schneider Electric, accessed Dec. 19, 2022, www.se.com. وبحلول العام 2021 حققت أعمال شنايدر إلكتريك المتعلقة بالحلول الرقمية ومنصة تكنولوجيا المعلومات إكو ستراكتشر EcoStruxure (التي تضم البرمجيات والضوابط والمنتجات المتصلة والخدمات) أكثر من 50% من إجمالي إيرادات الشركة. 

ويمكن أن تنشأ القيمة الاستراتيجية Strategic value أيضاً من تشارك البيانات داخل المنظومة الإيكولوجية للابتكار Innovation ecosystem. تشارك إيليفنس هيلث Elevance Health المزودة لخدمات التأمين الصحي (المعروفة سابقاً باسم أنثم Anthem) البيانات مع الأكاديميين والباحثين والشركاء الآخرين لتحديد طرق الاستنارة بنتائج نمذجات الذكاء الاصطناعي في حل مشكلات الرعاية الصحية المعقدة. وفي العام 2019، جمع فريق الابتكار في شركة أنثم بيانات 12 سنة من المطالبات الطبية مُخفاة الهوية De-identified medical claims، ومطالبات تعويضات الوصفات الطبية، وبيانات تحاليل المختبر المرتبطة بـ45 مليون شخص. ثم أنشأت الشركة منصة التعلم الرقمية Digital sandbox لتشارك البيانات لتوفير الوصول بهدف تطوير اختبار لمجموعات البيانات المنسقة Curated data لتدريب نمذجة الذكاء الاصطناعي AI model training. وبحلول أغسطس 2021 كان ما يقرب من 50 مؤسسة شريكة مُختارة تضم أكثر من 600 مطور وباحث قد ولدت أكثر من 30 مشروعاً يعالج مشكلات الرعاية الصحية الواسعة النطاق. وشملت الحلول تحسين إدارة داء السكري، وتوقع خطر الإصابة بسرطان الثدي، وعلاج أمراض القلب، والحد من معاودة الدخول إلى المستشفيات التي يمكن تجنبها. في المتوسط دخل نحو خمسة مشروعات حيزَ التطوير كل عام من 2019 إلى 2021. وأصبح سي 19 إكسبلورر C19 Explorer، وهو مشروع جرى إطلاقه في العام 2020 بعد شهرين من تطوير اختباري، أحد موارد كوفيد-19 التي جرى تشفيرها في أنثم. ونُقِلت منصة التعلم الرقمية إلى شركة كايرلون Carelon التابعة لإيليفنس والمتخصصة في الخدمات، وهي الآن تحمل علامة تجارية باسم منصات كايرلون الرقمية Carelon Digital Platforms.

توضح أمثلة شنايدر إلكتريك وإيليفنس هيلث فوائدَ وجود ممارسات تشارك البيانات الاستراتيجي التي تساعد المؤسسات على الإبداع المشترك مع العملاء، والانخراط في شراكات جديدة، والسعي إلى استثمار فرص المنظومات الإيكولوجية. منذ العام 2018، درسنا المبادرات الرقمية في 30 مؤسسة تعمل في مجال تشارك البيانات الاستراتيجي. (انظر: البحث، الصفحة 46). حددنا أربعة مجالات ممارسة رئيسة Key practice areas تركز عليها هذه المؤسسات لتعزيز هذه القدرة:

1. إنها تستثمر في ممارسات إدارة البيانات Data management practices التي تزيد من سيولة البيانات Data liquidity، من خلال تحديد أصول البيانات الاستراتيجية Strategic data assets وجعلها قابلة للاستخدام، ومتاحة، وقابلة للدمج Combinable.

2. إنها تقلل من الاحتكاك Reduce friction بين منصات الخدمات وممارسات الرقابة التي تسهل التشارك السلس لأصول البيانات، من خلال تنفيذ ضوابط مرنة والانتقال من أساليب الإدارة البيروقراطية واليدوية إلى عمليات الرقابة المؤتمتة Automated القابلة للتكرار.

3. إنها تقيم علاقات مربحة للجانبين مع الشركاء، باستخدام السياسات والعمليات لتعزيز الثقة والتعاون حتى في مواجهة مفاضلات القوة Power differentials.

4. إنها تدير مبادرات الابتكار بنحو استباقي كمشروعات تحقق القيمة Value-realizing projects، وتضع أهدافاً محددة للإيرادات Revenue goals، وتخصص لها موارد متناسبة معها، وتوفر لها الاهتمام الإداري اللازم.

دعونا نُلقِ نظرة على كلٍّ من هذه المجالات بالتفصيل.

زيادة سيولة البيانات
يجب أن تكون أصول البيانات سهلة في إعادة الاستخدام وإعادة الدمج.⁴J. Rodriguez, G. Piccoli, and B.H. Wixom, “Increase Data Liquidity by Building Digital Data Assets,” research briefing XXI-11, MIT Center for Information Systems Research, Cambridge, Massachusetts, November 2021. ذلك أن أصول البيانات العالية السيولة دقيقة وموحدة ومضمونة ومناسبة بوجه عام للاستخدام. تنشئ المؤسسات أصول بيانات عالية السيولة من خلال الاعتماد على ممارسات إدارة البيانات – ممارسات أساسية مثل إدارة البيانات Data management وإدارة جودة البيانات Data quality management، والممارسات الوسيطة مثل توحيد البيانات Data standardization وتكامل البيانات Data integration، والممارسات المتقدمة مثل استخدام البيانات الاصطناعية Synthetic data والبيانات التي حُصِل عليها من مصادر خارجية. ولأن هذه الممارسات تتطلب الوقت والمال والمهارات، يجب على المؤسسات تطبيقها فقط على أصول البيانات ذات القيمة الاستراتيجية.

شاركت بيبسيكو PepsiCo أصولها العالية السيولة للبيانات حول مبيعات المنتجات واحتياجات المستهلكين المتخصصة مع عملائها من الأفراد.⁵B.H. Wixom, “PepsiCo Unlocks Granular Growth Using a Data-Driven Understanding of Shoppers,” working paper 439, MIT Center for Information Systems Research, Cambridge, Massachusetts, December 2019. وبُنيت جهود تشارك البيانات هذه على أساس أُنشئ في العام 2012، عندما تبنت الشركة ممارسات إدارة البيانات لتنظيف البيانات Data Cleansing وتوحيد معاييرها وتجميعها Consolidating data من جميع وحدات الأعمال المنعزلة Business silos. وأنشأت وحدة تكنولوجيا المعلومات العامة Global IT التابعة لها تصنيفاً للبيانات Data taxonomy يجمع بين أسماء المنتجات المختلفة والأشكال المستخدمة من قِبل مختلف العمليات القطرية في أنحاء العالم قاطبةً؛ سمح هذا بدمج البيانات من العمليات العالمية في تقرير واحد عن مبيعات المنتجات في أنحاء العالم كلها. وتبنت وحدة تكنولوجيا المعلومات أيضاً ممارسات رئيسة لإدارة البيانات، وأودعت بيانات مبيعات المنتجات في مستودع بيانات واحد مؤسسي Enterprise data warehouse، ثم جرى تحديثه لاحقاً ليصبح ”بحيرة“ بيانات Data lake قائمة على السحابة. وأخيراً وضعت إجراءات دمج البيانات والأدوات التي توفر القدرة على ربط مبيعات منتجات بيبسيكو بأصول البيانات الأخرى، بما في ذلك أصول بيانات المستهلكين لدى الشركة، والتي تغطي سلوك المتسوقين المجهولي الهوية من 110 ملايين أسرة في الولايات المتحدة. أعطت هذه الخدمة تجار التجزئة إدراكاً عميقاً فيما يخص الطلب على منتجات بيبسيكو ككل أو فئات معينة من منتجاتها، حتى في متاجر محددة، واقترحت تحسينات في المبيعات والتسويق. وحالياً، تستخدم بيبسيكو أصول البيانات هذه لتغذية خدمة البيانات المخصصة لتجار التجزئة المتعاملين معها.

حتى الشركات في البيئات العالية التنظيم Highly regulated environments يمكن أن تجعل الوصول إلى بياناتها أكثر سهولة. عمل فريق إليفينس هيلث ما يقرب من عام لتطوير ممارسات إدارة البيانات التي من شأنها أن تساعد الشركة على زيادة سيولة البيانات مع تلبية متطلبات خصوصية البيانات والأمان الضرورية لتأمين أصول بيانات المرضى بنحو صحيح.⁶B.H. Wixom, G. Piccoli, I.M. Sebastian, et al., “Anthem’s Digital Data Sandbox,” working paper 451, MIT Center for Information Systems Research, Cambridge, Massachusetts, October 2021. وكان على الشركة أن تحمي البيانات الصحية المُنظَّمة بالتشريعات من استخدامها بطرق يمكن أن تعرض الخصوصية لخطر عن غير قصد أو تكشف عن معلومات حساسة. بدأت من خلال إلغاء تعريف De-identifying البيانات الشخصية والسرية والمحمية بحقوق الملكية الفكرية Proprietary كما هو مطلوب بموجب القانون. مثلاً غيَّر الفريق تواريخ الميلاد واستخدم أول رقمين فقط من الرموز البريدية لبيانات الأعضاء والمطالبات. واستبدلت الشركة بالبيانات الحساسة رموزاً – سلاسل عشوائية من البيانات التي لا معنى لها – لذلك ستكون عديمة الفائدة في الأيدي الخطأ. كذلك أنشأت بياناتٍ اصطناعية واستخدمتها عندما كان ذلك ممكناً.⁷F. Lucini, “The Real Deal About Synthetic Data,” MIT Sloan Management Review 63, no. 2 (winter 2022): 11-13.

بعد ذلك عمل فريق إيليفنس على ضمان إمكانية فهم أصول البيانات مِن قِبل شركاء الابتكار وأهميتها بالنسبة إليهم. وأنشأ معجم بيانات عاماً يصف الخصائص التقنية Technical والدلالية Semantic characteristics لأصول البيانات.⁸“Anthem Digital Data Sandbox Public Dictionary: Version 2.0,” PDF file (Chicago: Matter, n.d.), https://matter.health. كذلك اختبر أصول البيانات وعدلها لتكون أكثر فائدة لتدريب نمذجات الذكاء الاصطناعي AI. وللاضطلاع بذلك اعتمدت الشركة على ما يقرب من 4,000 توقع مختلف حول الحالة الصحية للعملاء استناداً إلى البيانات الكاملة المُحتفَظ بها داخلياً، ثم استخدمت هذه الاستنتاجات لإجراء مقارنة معيارية للدقة التي يمكن بها لمجموعات البيانات الجديدة تقديمُ توقعات مماثلة. وبمجرد أن كان المستخدمون الداخليون راضين عن القوة التوقعية لأصول بيانات منصة التعلم الرقمية، شعر الفريق بأنه مستعد لعرض الأصول للتشارك الاستراتيجي للبيانات.

تقليل الاحتكاك الذي يبطئ تشارك البيانات
يجب على المؤسسات الحد من الاحتكاك ذي الصلة بالحصول على إذن ولوجستيات توفير البيانات إذا كان من المقرر تشارك البيانات ذات القيمة الاستراتيجية في الوقت المناسب. في معظم المؤسسات ينطوي تشارك البيانات على استكمال نماذج، وانتظار موافقة شخص ما على الطلب، والعمل معه لإضافة مستخدم إلى نظام وإعداد برمجية وتدريب جديدين له. يمكن أن يكون هذا الاحتكاك بمنزلة فحص للاستخدام غير المقبول للبيانات، لكن عندما يتعلق الأمر بتشارك البيانات الاستراتيجي، يبطئ الاحتكاك الاكتشاف Discovery وتوليد القيمة Value creation. وتستغل المؤسساتُ – التي لديها مبادرات تشارك البيانات الاستراتيجي ناجحة – الضوابطَ المرنة والتكنولوجيا المتقدمة للانتقال من نهج الإدارة البيروقراطية واليدوية إلى عمليات الرقابة المؤتمتة القابلة للتكرار.

تصور قادة فريق الابتكار في شركة الخدمات المالية الأسترالية إيه إن زد ANZ مكاناً آمناً ومحكوماً جداً حيث يمكن للشركاء الذين جرى تمحيصهم إجراء تحليلات حول أصول البيانات المصرفية غير المُعرَّفة De-identified banking data assets. وأراد الفريق الحد من الاحتكاك من خلال إنشاء إطار قياسي يمكن استخدامه لضم Onboard شركاء تشارك البيانات بطريقة متسقة وفاعلة. وبمساعدة جهة خارجية مزودة للخدمات، حددت الشركة ANZ معايير تعاقدية يمكن تعديلها لإدارة التزامات متميزة فيما يتعلق بمعايير التطوير وحقوق الملكية الفكرية واستخدام البيانات. ثم استخدمت المنصة التقنية الآمنة للجهة المزودة للخدمات للتحكم في الوصول إلى البيانات للشركاء بعد إعداد العقود. ووضعت الشركة ANZ عملية Process مع بوابات لمراحل التطوير Developmental stage gates (مثل الوصول المحدَّد زمنياً Timebound access، وإعدادات الأجهزة القابلة Customizable hardware setup، وخطط تنسيق البيانات Data curation plans، والموافقات Approvals) للسماح بالتعديلات وضمان الإشراف المناسب مع تطوّر المشروع ونشوء احتياجات البيانات الجديدة. وسمح الجمع بين التعاقد ذي المعايير، ومنصة تشارك بيانات آمنة مخصصة، وعملية بوابة المرحلة للشركة ANZ بإنشاء عملية إعادة تشكيل متكررة على الرغم من الاختلافات في شركاء تشارك البيانات وأغراضه. 

إنشاء فرص متكافئة
تتبنى المؤسسات سياسات وعمليات للتعاون مع الشركاء حتى يتمكنوا من الإبداع المشترك لحلول رقمية جديدة حتى في مواجهة مفاضلات القوة. وللاضطلاع بذلك تتابع القيمة المشتركة، وتُنشئ مسارات للتعاون تسمح للناس بحل المشكلات بسرعة، واكتساب فهم شامل لاحتياجات أصحاب المصلحة Stakeholder، ومعاملة الشركاء كعملاء، وإعطاء الأولوية للوضوح عند تطوير الأهداف المشتركة. هذه الممارسات كلها ساعدت المؤسسات التي درسناها على بناء الثقة مع الشركاء وتوليد الإثارة حول الفرص المستقبلية.

واستقطب الوصول إلى أصول البيانات الاستراتيجية لبيبسيكو تجار التجزئة لأنها وعدت بمرئية Visibility لسلوك المتسوقين على نطاق أوسع.⁹Wixom, “PepsiCo Unlocks Granular Growth.” وقيمت الشركة كل شريك محتمل للبيع بالتجزئة Retail partner وفق استعداده وقدرته على السعي إلى تحقيق هدف مشترك وإجراء أي تعديلات مؤسسية قد تكون مطلوبة لتنفيذ الخطة. وحددت فرق من بيبسيكو وكل بائع تجزئة طرقاً تعتمد على البيانات لتحفيز النمو المفيد للطرفين. واستخدمت فرق بيبسيكو براهين على المفهوم Proofs of concept والاختبار Testing للتحقق Validate من فاعلية Effectiveness الحلول المقترحة. وتمكنت من تحديد آثار التغييرات وتحديد أولويات أهداف متاجر التجزئة مثل الربحية عند صياغة الحلول، حتى لو كان ذلك يعني تقديم المشورة في مقابل احتلال منتجات الشركة مساحات أكبر على الرفوف.

وإذ أصبحت أهداف بيبسيكو أكثر توجها نحو الشركاء، تحولت مقاييس نجاحها من انعكاس لتقدم بيبسيكو ومنتجاتها إلى انعكاس لفوز الأطراف الثلاثة: المتسوق، وتاجر التجزئة، والشركة. وبنحوٍ جماعي أثرت هذه الممارسات بنمط إيجابي في سمعة بيبسيكو كشريك: على مدى السنوات الست الماضية، احتلت المرتبة الأولى بين الشركات المصنعة في تقرير باو رانكنغ PoweRanking الصادر عن كانتار Kantar، استنادا إلى الاستطلاعات السنوية لشركاء أعمال التجزئة.¹⁰“PepsiCo and Walmart Claim Top Spots in Kantar PoweRanking,” Kantar, accessed Dec. 7, 2022, https://cdne.kantar.com.

إدارة عملية الطرح وتوليد القيمة
لا يمكن للحلول الرقمية أن تؤتي ثمارها إذا لم تُستخدَم. ترعى المؤسسات التي تنجح في تشارك البيانات الاستراتيجي بنشاط المبادرات من التفكير إلى التسليم، مع مراعاة النتائج. وهي تفعل ذلك من خلال الاعتماد على ممارسات إدارة الابتكار التي تنشئ المساءلة عن الأهداف، وتنشئ الاستعداد للتغيير، وتضمن تطبيق الحلول.

اختار فريق الابتكار في إيليفنس هيلث الشركاء عن قصد باستخدام كلٍّ من عملية داخلية (أنشأ الفريق بعض المشكلات ذات الأولوية وبحث عن الشركاء الذين يمكنهم المساعدة في حلها) وعمليةٍ خارجية (أنشأ الفريق لوحة تصميم إكلينيكي استعرضت طلبات الشراكة الواردة). ووضع الفريق معايير تقنية للحلول لكي يمكن دمجُها بسهولة في المنصة الرقمية المؤسسية. في بداية كل مشروع أنشأ الفريق خطة تطبيق وضعت استراتيجية تكامل للمشروع وحددت المجموعة داخل الشركة التي كانت ملتزمة بتطبيق الحل. في العام 2021 أُنشئ فريق تنفيذ رسمي للعمل مع الشركاء وضمان دمج الحلول في أنشطة أعمال الشركة وحقق التأثير المطلوب.

وكانت شنايدر إلكتريك أيضاً عازمة على ضمان أن تؤتي منتجات إكو ستراكتشر الخاصة بها ثمارَها. ووضعت الشركة إطاراً يسمى الحذَّافة الرقمية Digital Flywheel يتابع نوع القيمة التي يولدها المنتج ومقدارها. وتحتوي الحذافة الرقمية على أربعة مكونات رئيسة، تمثل الأجزاء الأربعة لنظام إكو ستراكتشر: المنتجات القابلة للربط Connectable Products، والتحكم في الميزات Edge Control، والرقميات والبرمجيات Digital and Software، والخدمات الميدانية Field Services.¹¹For more information, see P. Weill and S.L. Woerner, “Dashboarding Pays Off,” research briefing XXII-1, MIT Sloan Center for Information Systems Research, Cambridge, Massachusetts, January 2022. وترصد الشركة الأداء المالي المرتبط بكل مكون وتتابعه.

كيفية إتقان تشارك البيانات الاستراتيجي
يستغرق تبني ممارسات تشارك البيانات – وإتقانها – وقتاً طويلاً. وكما أظهرنا يتطلب تشارك البيانات الاستراتيجي بعض العمل المتقدم والمبني على أسس إدارة البيانات. تشير أبحاثنا إلى أن لدى المؤسسات نهجين يمكن أن تتخذهما للبدء في بناء قواها على صعيد تشارك البيانات الاستراتيجي.

الطريقة الأولى هي تحديد فرصة تشارك استراتيجية جذابة ذات نطاق صغير وهدف واضح والسعي إلى تحقيقها. مثلاً يمكنكم تجربة مشروع تجريبي مع عميل موثوق به ثم رصد ما تعلمتموه قبل تجربة آخر. مع مرور الوقت ستعزز قدرة مؤسستكم على زيادة سيولة البيانات، والحد من أي احتكاك من التشارك، وإعداد مقترحات قيمة Value propositions مربحة للجانبين، وتحسين احتمال تطبيق الحلول عند تبني ممارسات التشارك الجديدة والتعلم منها. عملت بيبسيكو مع تجار التجزئة الكبار للتطوير المشترك للحلول؛ عندما اعتقد الفريق بإمكانية توسيع نطاق الحل المخصص بفاعلية لجهة التكلفة لحل مشكلات تجار التجزئة الآخرين، حولت الحل إلى تطبيق جاهز، وفي الأغلب مع واجهة مستخدم جديدة.

النهج الثاني هو التركيز على إتقان تشارك البيانات داخل المؤسسة، من خلال نضج ممارسات البيانات الخاصة بكم وتطوير الاستعداد لاحتضان فرص تشارك البيانات الاستراتيجي في المستقبل عندما يحين الوقت. مثلاً يمكنكم تجديد التشارك الداخلي لضمان كفاءات فورية للموظفين الذين يستخدمون البيانات بكثافة. فعلت فيديليتي إنفستمنتس Fidelity Investments ذلك في العام 2019، عندما بدأت برنامجاً مدته أربع سنوات لإعادة تشكيل البيانات لترشيد مستودعات البيانات ومخازن التحليلات التي يزيد عددها على 100 مخزن إلى منصة تحليلات مشتركة. واستفادت فيديليتي من عديد من الممارسات نفسها التي تمكّن تشارك البيانات الاستراتيجي، مثل إعداد أصول البيانات القابلة للاستخدام وحمايتها من الاستخدام غير المقبول. بحلول العام 2021، كان علماء البيانات في فيديليتي يقضون على المشكلات التجارية والنماذج وقتاً أكثر مما يفعلون على جمع البيانات وتنظيفها. كذلك قللت الشركة من الجهد المطلوب لجمع البيانات لإلحاق حالات استخدام التحليلات الجديدة بنسبة 60% إلى 80% وتحسين قدرتها على الاستفادة من البيانات الخارجية.¹²B.H. Wixom, G. Piccoli, and J. Rodriguez, “Fast-Track Data Monetization With Strategic Data Assets,” MIT Sloan Management Review, July 29, 2021, https://sloanreview.mit.edu. وركزت فيديليتي أولاً على تحفيز المشاركة الداخلية، مع سوق داخلية ساهم فيها أصحابُ البيانات المحليون في أصول البيانات الاستراتيجية من خلال مطابقة البيانات الجديدة مع التصنيف المؤسسي. واستطاع المستهلكون الداخليون أخذ البيانات من عديد من المنتجين الداخليين، والجمع بين البيانات، وبناء الحلول المحلية، ما داموا اتبعوا قواعد المنصات الأساسية.¹³Wixom et al., “Fast-Track Data Monetization.”

لذا اختاروا طريقاً لتطوير قدرات تشارك البيانات الاستراتيجي الخاصة بكم، وابدؤوا – إنه الطريق إلى تعزيز العائد من استثماراتكم الرقمية إلى حده الأقصى على المدى الطويل. ستكونون مستعدين بنحو أفضل لتطوير نماذج أعمال جديدة، ولديكم مزيد من الخيارات لتوليد قيمة لعملائكم، ولتكونوا طرفاً فاعلاً أكثر مهارة في المنظومات الإيكولوجية الرقمية، سواء كمشاركين أو منسقين.

باربرا إتش. ويكسوم Barbara H. Wixom

باحثة رئيسة في مركز أبحاث أنظمة المعلومات Center for Information Systems Research (CISR) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Massachusetts Institute of Technology (MIT).

إينا إم. سيباستيان Ina M. Sebastian

عالمة أبحاث في مركز أبحاث أنظمة المعلومات لدى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

روبرت دبليو. غريغوري Robert W. Gregory

أستاذ مشارك في تكنولوجيا الأعمال في مدرسة ميامي هربرت للأعمال Miami Herbert Business School.

غابرييل بيكولي Gabriele Piccoli

أستاذة ورئيسة وقفية إدوارد جي. شليدر لعلوم المعلومات Edward G. Schlieder Endowed Chair of Information Sciences في كلية إي. جاي. أورسو للأعمال E.J. Ourso College of Business بجامعة ولاية لويزيانا Louisiana State University، وأستاذة مشاركة لأنظمة المعلومات في جامعة بافيا University of Pavia.