L’Institut Fraunhofer ISST vient de publier le rapport « DATAOPS FOR DATA SHARING », défis et exigences en matière de partage interorganisationnel de données
Le processus de création de valeur et d’innovation devient de plus en plus complexe. Aujourd’hui, les entreprises sont de moins en moins capables d’offrir des services et des produits numériques de manière autonome. Cependant elles doivent répondre à des défis stratégiques et opérationnels qui nécessitent des données de haute qualité. Pour répondre á ces défis, de nouvelles structures se forment dans l’économie des données sous la forme d’écosystèmes de données et d’espaces de données.
Toutefois, la participation aux écosystèmes de données et à l’économie des données elle-même exige une gestion stratégique et efficace pour répondre aux besoins de manière efficace et opportune.
Cette étude montre que de nombreuses entreprises ne sont pas en mesure de fournir et de partager les données dont elles ont besoin.
La mise en œuvre de nouveaux environnements de données exige des efforts considérables. Mais on observe que les professionnels des données sont souvent occupés à corriger les erreurs de qualité au lieu de construire de nouveaux pipelines pour participer au partage des données.
Une solution pour établir une gestion des données efficace et efficiente pourrait être le DataOps. DataOps est une pratique de gestion des données qui utilise des structures agiles et légères pour automatiser et standardiser la création de pipelines de données tout en garantissant une qualité élevée des données.
Les Data-Ops permettent aux organisations d’exploiter de nouvelles sources de données et de fournir efficacement des services au-delà des frontières de l’entreprise.
Ce rapport donne un aperçu de la manière dont les DataOps peuvent être mises en place dans une organisation afin d’optimiser la gestion des données stratégiques et de pouvoir ainsi participer efficacement au processus de décision.
L’Institut Fraunhofer ISST pour l’ingénierie des logiciels et des systèmes, identifie, en collaboration avec les entreprises, la valeur stratégique de leurs données et les rend opérationnelles – de la préparation des données au développement de nouveaux modèles commerciaux, elle met en œuvre des solutions système complètes pour l’entreprise.
Les chercheurs de Fraunhofer ISST étudient la valeur des données et leur utilisation souveraine pour la logistique, la santé et l’économie des données. Ils développent des solutions pour la gestion et la mise en place d’architectures de données. En collaboration avec des acteurs du secteur économique et en tant que conseillers politiques, ils créent avec l' »International Data Spaces » le cadre économique global pour une utilisation sûre et contrôlable des données au-delà des frontières de l’entreprise.
L’institut en chiffres :
À la fin de l’année 2019, le Fraunhofer ISST employait 95 personnes. Une partie de ses collaborateurs sont des employés fixes, l’autre partie des collaborateurs étudiants et des apprentis.
Les charges totales du budget de fonctionnement et d’investissement se sont élevées à 5,518 millions d’euros en 2019. Les frais de personnel représentent 74 % de ce montant. Au cours de l’exercice 2019, le Fraunhofer ISST a pu bénéficier de revenu de la recherche et de l’industrie à hauteur de 4,455 millions d’euros. À cela s’ajoute un soutien institutionnel de la société Fraunhofer d’un montant de 1,9 million d’euros.
L’Institut Fraunhofer ISST est, depuis le 1er janvier 2017, dirigé par le professeur Boris Otto (né en 1971 à Hambourg), directeur général de l’Institut Fraunhofer pour la technologie des logiciels et des systèmes ISST à Dortmund et, depuis septembre 2013, titulaire de la chaire de gestion de l’information industrielle (jusqu’au 31 août 2018, chaire de la fondation Audi pour la gestion de l’approvisionnement et des commandes) au LogistikCampus de l’université technique de Dortmund. Il est également membre du conseil d’administration de Gaia-X, European Association for Data and Cloud, AISBL et de l‘International Data Spaces Association (IDSA).
Source : Isst Fraunhofer