IDC估计，到2025年全球将有557亿台联网的物联网设备，产生近800亿泽字节的数据；组织继续跨数字平台跨角色连接其内部流程；这些同行组织正在意识到扩展其生态系统以满足市场和客户需求并变得更加灵活和有弹性的重要性。此外，IDC预测，到2021年，超过60%的G2000组织将依赖数字化，到2023年，这一比例在部分行业将接近80%，这将导致行业生态系统内部组织之间以及组织与组织之间的变化。数据流量显着增加。它包含的数据、信息和知识比任何单个实体可以合理预期分析和受益的都要多。组织也意识到他们在资源、知识和技能方面的局限性，有时团体或生态系统会聚集在一起做出更好的决策，而小型内部数据分析小组可以提供这些决策。因此，金融、医疗保健、制造、零售和政府部门的组织正在意识到共享数据和知识以提高弹性、效率和数据货币化的好处。通过共享数据，组织可以获得更高质量和更安全的产品和客户体验、主动服务和更好的客户体验、更高效的供应链执行以及更快更好的产品和软件创新。当数据共享到数字环境中时，例如用于航空安全和服务的Skywise，或用于反洗钱和打击资助恐怖主义的国际洗钱信息网络(IMoLIN)，或用于疫苗开发的全球卫生网络，即信息与其他贡献相结合，并为所有参与成员以指数方式创造价值。为什么生态系统参与者以这种方式工作？一个主要问题可能是，为什么生态系统参与者会以这种方式工作？简而言之，答案是弹性、灵活性和增长。在其博客文章中，IDC分享了行业生态系统的未来：建立在平台和共享经济上，更详细地解释了为什么采用行业生态系统模型对于企业在我们今天生活的数字化转型、颠覆性世界中取得成功至关重要。企业需要不断平衡组织的稳定性（高效运营业务）和活力（促进创新和扩张）。这是一个很难达到的平衡，而行业生态系统可以增强和实现这种平衡。这种增强可以帮助满足市场和客户的需求，构思和开发新产品和服务，或者推进新技术。它还可能是为了患者（医疗保健）、公民（政府）或消费者（CPG、汽车、A&D）的利益或安全。例如，共享有关新病毒或医疗器械质量问题的信息；将交通、停车和地图信息共享到城市或城镇数据库以供公众使用；与消费者共享食品安全问题、采购和供应链采购信息，以进行质量保证和安全验证。利用互联产品的数据是与生态系统合作伙伴合作共享数据和见解的另一个关键原因。一个典型的例子是AWS在汽车行业与大众、福特和丰田的合作：原始设备制造商提供来自互联车辆或运营流程的数据，AWS构建用于数据处理和分析的云平台。这些知识的最终用途是为车主及其乘客提供各种服务，无论他们是拥有车辆还是使用共享交通工具。此信息还可用于改进设计和工程。就大众汽车而言，AWS正在为大众汽车工业云提供平台，以跟踪制造和供应链效率。MicrosoftAzure在其MicrosoftConnectedVehiclePlatform(MCVP)中采用了类似的方法，与大众合作作为大众汽车云的平台，与Ericsson合作用于IVI（车辆信息娱乐），与TomTom合作用于地图数据分析和联合。避免中断并建立对动态市场和需求、天气、地缘政治和流行病等黑天鹅事件的弹性是数据共享和相关见解至关重要的另一个重要原因。当然，为了从数据共享中为行业生态系统参与者提供价值，需要提供洞察力和选项以提供信息和分析以快速做出下一个最佳决策。生态系统中的参与成员拥有自己的专业领域和知识，并且可以共享商定的数据集。但他们也需要分析数据并为生态系统提供见解，以便知识可以自由消费和协作，而不是仅仅将数据和知识倾倒到数据湖中。值得注意的是，并非所有数据和见解都适合在行业生态系统内进行协作和共享。有生态系统参与者互惠互利的数据集和见解，以及专有和竞争优势的来源。生态系统可以节省时间、精力和成本，用于收集基础数据和汇集可以阐明跨社区威胁和机遇的数据。在某些情况下，还可以聚合来自这些数据的见解——例如预期的基于地理的风险事件或产品安全问题，而对于其他用例，数据是聚合的，但见解是由不同的参与者根据自己的专有数据生成的仅根据情况得出的方法符合其战略目标。实现弹性和创新在新的高速、动态的数字化现实以及相应的信息和知识泛滥中，共享数据和见解是一项基本战略和工具集，使企业能够在整个行业生态系统中采用循证文化。创新发展。拥有一套不同的报告和分析工具来提供创新、运营、组织流程和资源进展的历史视图已经不够了；这种观点必须辅之以实时、近乎实时的信息和知识流。因此，在行业生态系统中，共享这些数据可以使组织更具弹性和灵活性。
