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La Valeur Future Des Données – PROJET DE RÉSUMÉ 15 Dec 2018

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Tout au long de 2018, une série de 30 ateliers ont été organisés dans le monde entier afin d'explorer le thème clé de la valeur future des données. Ce projet de recherche de grande envergure, auquel participent environ 1000 experts de 25 pays, a permis d’examiner les principaux problèmes qui amènent le changement en ce qui concerne la valeur des données et leurs implications pour les dix prochaines années - aux niveaux mondial et local.

Ceci est le projet de résumé PPT des résultats de la recherche et fera l'objet d'un rapport de synthèse global détaillé pour le programme "Future Agenda" au cours de la nouvelle année, ainsi que de versions régionales en plusieurs langues.

Si vous avez des commentaires ou des questions sur ce résumé, la recherche ou son utilisation future, n'hésitez pas à contacter tim.jones@futureagenda.org ou caroline.dewing@futureagenda.org ou via twitter @futureagenda et @thevalueofdata

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La Valeur Future Des Données – PROJET DE RÉSUMÉ 15 Dec 2018

  1. 1. La Valeur Future Des Données – PROJET DE RÉSUMÉ Points de vue de multiples discussions d'experts dans le monde entier 15 Décembre 2018
  2. 2. Contexte D’après les connaissances tirées de 30 ateliers d’experts, ce résumé présente les points de vue mondiaux et régionaux sur les changements susceptibles de se produire autour de la "valeur des données" au cours de la prochaine décennie - et identifie les domaines qui pourraient conduire à un changement. Open Data Barometer — https://opendatabarometer.org/ Internet Penetration — https://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.ZS ICT Development Index (2017) — http://www.itu.int/net4/ITU-D/idi/2017/ Level of Privacy Regulation: DLA Piper https://www.dlapiperdataprotection.com Heavy Robust Moderate LimitedC Top 3 Challenges O Top 3 Opportunities E Top 3 Emerging Issues Future Value of Data Key Insights: 2018 COUNTRY ICT Development Index (2017) Australia Canada Chile China Colombia Cote D’Ivoire Denmark Germany India Indonesia Japan Kenya Mexico Nigeria Philippines Senegal Singapore South Africa Spain Sweden Thailand UAE UK USA Open Data Barometer (2016) Internet Penetration % (2016) 8.24 7.77 6.57 8.61 5.36 3.14 8.71 8.39 3.03 4.33 8.43 2.91 5.16 2.60 4.67 2.66 8.05 4.96 7.79 8.41 5.67 7.21 8.65 8.18 81 89 47 20 52 11 71 70 43 38 75 40 73 21 55 9 53 34 73 70 28 26 100 82 88 91 82 89 62 27 97 84 30 25 93 26 64 26 56 26 81 54 81 90 48 91 95 76 London 01 OCT 2018 C Rising Cyber Security Threats Rise of the Machines Fake Data O Open Data Digital Taxation Data Ownership E Hidden Environmental Costs Data Marketplaces Declining Significance of Privacy Host: Imperial College / Royal College of Art Johannesburg 17 MAY 2018 C Digital Literacy / Inclusion Cyber Security Threats Fake Data O Open Data Data Governance Public Good / Human Rights E Data Ethics Data Sovereignty Privatisation of Data Host: Facebook / IBM Research London 13 SEP 2018 C Data Ethics Partial Inclusion Rise of Machines O Contextual Data Sharing Data Ownership Open Data E Transparency Power and Agency Data Bias Host: Mastercard Copenhagen 29 AUG 2018 C Fake Data Rise of the Machines Digital Literacy O Data Ownership Open Data Data as an Asset E Data Marketplaces Democracy and Data Low Trust in Poor Data Host: DTU Executive School of Business Toronto 12 NOV 2018 C Digital Literacy Data Bias Informed Consent O Open Data Individual Custodians Public Good E Data Ethics Rise of Machines Data Imperialism Host: York University Toronto 09 NOV 2018 C Rising Security Threats Digital Literacy Fake Data O Open Data Individual Custodians Decentralised Secure Data E Data Localisation Informed Consent Data Ethics Host: Lassonde School of Engineering Dakar 26 / 27 JUL 2018 C Data Capital Digital Skills Fake Data O Tax for Development Digital Skills Digital Education E Data Imperialism Human Capital Latent Regulation Host: CRES / Facebook Abidjan 30 JUL 2018 C Cyber Security Data Imperialism Data Ownership O Data Ethics AI and Humanity Skills and Education E Data Inequality Regulation and Control Democracy and Data Host: Africa Content Group / Facebook / UVCI Mexico City 13 NOV 2018 C Data Ethics Rise of the Machines Security Threats O International Bodies Decentralised Secure Data Establishing Accountability E Human Rights Future of Work Algorithmic Discretion Host: CECIED / Escuela Libre de Derecho / Facebook Bogotá 08 NOV 2018 C Digital Literacy Rising Security Threats Democracy and Government O Positive Value of Data Data Ownership Trust in Data Use E Data and Public Policy Data Ethics Talent for a Digital Economy Host: Facebook / Universidad Externado de Colombia Abidjan 29 JUL 2018 C Fake Data Digital Literacy Data Ownership O A Public Good Individual Custodians Common Vocabulary E Data Imperialism Global vs Local Digital Taxation Host: UVCI San Francisco 30 OCT 2018 C Digital Literacy Data Bias China vs. The US O Responsible Sharing Democracy and Government GDPR Setting Standards E The Nature of the Firm Data Ethics Data Imperialism Host: Facebook / Orange Silicon Valley Washington DC 02 NOV 2018 C Digital Literacy Data Bias Cyber Security Threats O Open Data Data Ethics Trust in Data Use E Future of Work Fake Data Data Imperialism Host: Brookings Institution / Facebook Pretoria 21 MAY 2018 C Data Literacy Fake Data Regulation O Data Governance Digital Taxation Human Rights and Data E Data Decolonisation Government as Custodian Data Bias Host: Centre for Human Rights, University of Pretoria Abuja 13 JUL 2018 C Cyber Security Digital Equality Fake Data O Digital Literacy Data for Public Good Transparency and Democracy E Data Governance Digitisation of Culture Educating Government Host: Facebook / Ibadan School of Government and Public Policy Bangkok 23 MAY 2018 C Cyber Threats Data Literacy Data Politics O Data Governance Access Inequality Open Data E Data Ownership Data Ethics Digital Taxation Host: Facebook Hong Kong 20 SEP 2018 C Data Regulation Data Sovereignty Rising Security Threats O Shared Understanding AI Supporting People Demarginalisation E Data Morals Transparency Establishing Accountability Host: Facebook / HKU Women’s Studies Research Centre Dubai 30 APR 2018 C Data Ethics Cyber Security Threats Informed Consent O Data Ownership Open Data Blockchain E Data Sovereignty Trust in Data Use Data Liability Host: DMCC Nairobi 04 JUL 2018 C Cyber Security Data Literacy Identifying Truth O Monetisation of Data Understanding of Value Data for Public Services E Cultural Diversity Empowering National Identity Data Regulation Host: CIPIT / Facebook / KICTAnet Bengaluru 10 JAN 2018 C Informed Consent Privacy Harms Individual Custodianship O Machine Learning India Setting Standards Social Value of Data E Data Ethics Data Sovereignty Data Liability Host: Carnegie India / Facebook Santiago 16 NOV 2018 C Rise of the Machines Democracy and Governance Data Bias O Public Understanding Establishing Accountability Open Data E Transparency Data Ethics Data Politics Host: Facebook / Pontificia Universidad Católica de Chile Tokyo 23 APR 2018 C Cyber Security Threats Fake Data Trust in Data Use O Open Data Metadata Value Digital Skills E Data Liability Data Marketplaces Digital Taxation Host: NISTEP / RISTEX Singapore 27 APR 2018 C Data Ethics / Principles Data Sovereignty Cyber Security Threats O Democracy and Data Data Education Open Data E Data Marketplaces Data Liability Privatisation of Data Host: Facebook / Lee Kwan Yew School of Public Policy Manila 24 SEP 2018 C Data Silos Information Warfare Fake Data O Personal Data Monetisation Open Data Data Governance E Data Rights Data (In)visibility Data Humans Host: Ateneo Law School / DICT / Facebook Jakarta 17 MAY 2018 C Fake Data Data Literacy Data Imperialism O Data for Development Digital Taxation Access to Data and Analytics E Data Sovereignty Data Ethics Data Bias Host: Facebook Sydney 21 MAY 2018 C Data Ethics Data Ownership Rise of AI O Open Data Common Approach Social Impact E Data Liability / Negligence Informed Consent Data Literacy Host: TAL Stockholm 18 JUN 2018 C Digital Literacy Rising Cyber Security Data Ethics O Open Data Data Marketplaces Broader Collaboration E Data and Democracy Data Liability Privatisation of Data Host: ISPIM / TACIT Frankfurt 08 NOV 2018 C Cyber Security Threats Data Liability Data Bias O Personal Choice New Business Models Transparent Algorithms E Data Ethics Social Impact Data Capital Host: Cognizant Lagos 10 JUL 2018 C Data Collection Data Ethics Data Inequality O Data Regulation Infrastructure Development Data Literacy E Data Ownership Fake Data Data Ethics Host: Facebook / Ibadan School of Government and Public Policy Madrid 22 FEB 2018 C Ulterior Motives Joined Up Regulation Democracy and Data O Data Ownership Data Ethics Education and Social Contract E Data-ism Data Liability Data Sovereignty Host: Facebook
  3. 3. Partenaires Du Projet Ce programme de recherche mondial a été entrepris en partenariat avec 30 organisations différentes qui ont (co) animé les divers ateliers. Nous les remercions, ainsi que tous les participants qui ont donné de leur temps et de leurs idées.
  4. 4. TROIS SECTIONS PRINCIPALES 3| Conclusions • Résumé des implications • Actions potentielles • Des questions 2 |Nos principales idées • Top 20 des problèmes mondiaux • Principales implications 1|Mise en scène • Valeur Les données • Confiance Future Value of Data 01 02 03
  5. 5. DÉFINIR LA SCÈNE
  6. 6. Une Valeur Pour Les Données Les promesses et les possibilités offertes par le Big Data ont conduit de nombreuses organisations à penser que «plus, c’est mieux» - beaucoup se sont précipités pour en saisir le plus possible. Cependant, il n’est pas clair pour l’instant où se situe sa véritable valeur.
  7. 7. Métaphores de Données Le langage utilisé pour décrire la valeur des données regorge de métaphores trompeuses. Est-ce le nouveau pétrole, une monnaie, comme l'eau ou le tableau périodique? Les données peuvent être comme toutes celles-ci, en fonction du contexte, tout en présentant des qualités uniques.
  8. 8. Comment Regarder La Valeur Beaucoup s'accordent pour dire que nous devrions adopter une vision plus globale que la simple prise en compte de la valeur économique des données. Mais comment devrions-nous traiter les données partagées, le PIB, l'APRU et la propriété par rapport à l'accès? Une approche multi-capital fonctionnerait-elle?
  9. 9. Données Personnelles Valeur Les données personnelles peuvent être volontaires, observées ou déduites. Il peut être utilisé dans différents contextes. Cela rend impossible d'attacher une valeur précise. Cependant, les données personnelles volées sont échangées sur le Web sombre, de sorte que la valeur relative peut être acceptée.
  10. 10. Données Machine La plupart des données futures proviendront du M2M et de l'IdO, mais il y a peu de consensus sur le propriétaire et sur la manière dont il convient de le valoriser. Beaucoup proposent des approches concurrentes pour différents secteurs - voitures connectées, villes intelligentes et bâtiments.
  11. 11. Une Chaîne De Valeur De Données Certains préconisent que nous examinions également différents types de données de manière appropriée, en reconnaissant la valeur croissante de celles-ci au fur et à mesure de leur progression dans la chaîne de valeur, de la création à la consommation et à la monétisation. CREATION STORAGE PROCESSING CONSUMPTION MONETISATION DATA VALUE CHAIN Source: Visconti et al (2017)
  12. 12. Confiance vs Confiance, Vérité et Transparence Les organisations cherchent à créer, à conserver ou à instaurer la confiance dans l'utilisation des données afin de soutenir la fidélité à la marque. Cependant, il s’agit de plus en plus d’être digne de confiance, d’être crédible, véridique et plus transparent.
  13. 13. Dix Questions La question centrale de «Quelle est la valeur future des données?» A de nombreuses facettes. Il est clair qu'il n'y a pas qu'une seule question à traiter mais plusieurs. Ce projet a exploré ce que nous considérons comme dix questions essentielles. 1. Pouvons-nous convenir de la manière de valoriser utilement les données à l'avenir d'un point de vue économique? 2. Est-il possible d'atteindre cet objectif dans une perspective plus large des contextes sociaux, sociétaux et autres? 3. Si les données sont partagées, est-ce que cela augmente ou diminue sa valeur? 4. La valeur change-t-elle avec sa propriété? 5. Qu'est-ce qui rend un ensemble de données plus précieux qu'un autre? 6. Voyons-nous un alignement collaboratif mondial sur l'avenir des données ou sera-t-il fragmenté? 7. Une plus grande confidentialité renforce-t-elle ou diminue-t-elle la valeur des données d’un individu? 8. Qui devrait régir la valeur future des données et comment? 9. Quelles sont, le cas échéant, les entreprises qui dirigent aujourd'hui et qui pourraient le faire à l'avenir? 10. Comment les gouvernements utiliseront-ils au mieux la réglementation pour gérer les changements au cours de la prochaine décennie?
  14. 14. NOS PRINCIPALES IDEES
  15. 15. Les Compétences Numériques Avoir une meilleure compréhension de la manière dont les données sont acquises et utilisées détermine l’économie des données. Une société plus informée accroît la confiance du public tandis qu'un langage commun pour les données surmonte l'incompréhension et facilite la prise de décision.
  16. 16. Un Accord Informé Le consentement est ambigu, mal compris et de moins en moins pratique. Repenser notre vision de ce que le consentement est conçu pour réaliser dans des domaines clés entraîne une nouvelle approche - avec un transfert de responsabilités associé.
  17. 17. Les Connées Comme Un Atout Si les données sont considérées comme un atout, elles font l'objet d'un suivi rigoureux et les organisations sont tenues de rendre compte de ce qu'elles possèdent ou ont accès. Ils sont légalement tenus de déclarer leur portefeuille de données et sont taxés à ce titre.
  18. 18. Responsabilité de Données Les données constituent un passif et les organisations sont responsables de leur conservation. Pour certains, les coûts et les risques liés à la sécurisation des données dépassent leurs avantages. Pour d'autres, cela crée des opportunités pour de nouveaux modèles commerciaux et politiques.
  19. 19. Les Données en Tant Que Capitale Les données sont ajoutées en tant que 7ème capital dans le modèle multi-capital qui sous-tend le reporting intégré: si les données sont considérées comme distinctes, il peut être nécessaire de créer des rapports séparés par les entreprises, les régions et les gouvernements. Data capital
  20. 20. Data Marketplaces Les marchés de données transparents, interactifs et multidimensionnels deviennent une réalité. Outre les prix et les délais, les marchés multipartites et axés sur le secteur définissent et négocient des données dans lesquelles la valeur comprend le contexte de la clientèle, l'accès et l'utilisation.
  21. 21. Données Ouvertes Par Rapport Aux Données Privées La dynamique autour des données ouvertes croît dans plusieurs secteurs, mais elle est limitée par la concurrence, la privatisation des données publiques et des problèmes de sécurité accrus. Cela limite le potentiel des «données pour de bon» ainsi que le partage et l’utilisation plus larges.
  22. 22. Données Biaisées, Médiocres et Fausses Alors que nous recherchons des données plus précises pour éclairer les décisions, les préoccupations concernant les données biaisées, médiocres et fausses augmentent. Le nettoyage et la validation des données constituent un champ de bataille social, politique et commercial croissant.
  23. 23. Propriétaires Contre Dépositaires Le débat sur la propriété et l'accès aux données passe à la conservation. De nouveaux modèles de gouvernance sont développés pour répondre à cela et la responsabilité des détenteurs de données évolue au-delà de la sécurité, de l'utilisation et de la monétisation.
  24. 24. Propriété des Données de la Machine En l'absence d'une approche convenue, des discussions sur qui a quels droits sur quelles données sont construites. Les questions sur le titre, la possession, le contrôle et l'utilisation des données tout au long de la chaîne d'approvisionnement conduisent les secteurs à adopter des points de vue différents sur le partage de la valeur.
  25. 25. Décentralisation et Centralisation La hausse des coûts des cyberattaques pousse beaucoup à investir dans une meilleure protection des données - mais l'approche la plus efficace reste floue. Le débat sur les avantages de la décentralisation des données aux niveaux mondial, régional et local se poursuit.
  26. 26. Souveraineté des Données De plus en plus de gouvernements s'opposent à Big Tech pour lutter pour le contrôle des données. Limiter le flux de données est perçu comme une protection des droits des citoyens et de l’économie - le partage est donc limité à des systèmes spécifiques (susceptibles de se chevaucher).
  27. 27. Localisation de Données Les pays exigent des copies de toutes les données des citoyens et des machines dans les centres de données régionaux. Plusieurs organismes publics et entreprises locales ont accès à des données auparavant «exclusives», qui sont de plus en plus difficiles à surveiller et à monétiser.
  28. 28. Gouvernance, Gouvernement et Démocratie Les préoccupations croissantes relatives à l'utilisation de l'accès aux données, de l'extraction et de l'analyse de données pour influencer l'opinion publique mènent à des appels en faveur d'une meilleure gouvernance et d'une meilleure responsabilisation. Les décideurs politiques recherchent une approche plus cohérente de la réglementation des données.
  29. 29. Réglementation Mondiale vs Régionale vs Locale Il existe une ambition générale pour des normes mondiales de gestion des politiques de données. Peu de gens croient que l'autorégulation est une approche efficace mais, de même, il n'y a pas de consensus autour duquel les organisations sont capables de se mettre à la tâche.
  30. 30. L'avenir de La Vie Privée Certains croient fermement dans le droit à la confidentialité et à la sécurité des données. Cependant, nombreux sont ceux qui voient dans la vie privée un concept contradictoire et dépassé. Certains avancent que la sécurité est impossible sans surveillance accrue.
  31. 31. Une Question d’Ethique Alors que l'éthique évolue dans le numérique, nombreux sont ceux qui ont du mal à définir et à adopter une approche intersectorielle universelle et mondiale. Différents secteurs ont initialement défini leurs propres normes qui se sont finalement alignées sur des principes communs.
  32. 32. Responsabilité Organisationnelle La gestion des données nécessite une approche du 21e siècle et non pas du 17e siècle. Le numérique devenant la norme pour la plupart des organisations, une responsabilité claire pour des décisions de plus en plus automatisées est une source croissante de différenciation.
  33. 33. CONCLUSIONS
  34. 34. Résumé des Implications La conclusion du rapport rassemblera les implications mondiales et régionales avec certaines actions potentielles à prendre. Il se termine par des questions pour les particuliers, les entreprises et les gouvernements.
  35. 35. Future Agenda, 84 Brook Street, London W1K 5EH +44 203 0088 141 www.futureagenda.org | www.futureagenda.net | @futureagenda

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