Il n’ existe pas une bonne méthode de partage des données, ou, du moins, aucun modèle n’a encore vu le jour pour rendre toutes les autres options inadaptées ou obsolètes. Dans cette section, nous observons et documentons les pratiques expérimentales ou établies des entreprises, des gouvernements et des organisations d’un pays et d’un secteur à l’autre.
Notre ambition est de montrer l’existence de modèles prometteurs de partage de données et de donner un aperçu des dispositions juridiques sous-jacentes, des mécanismes techniques et des avantages économiques potentiels pour les acteurs concernés.
La série que nous avons sélectionnée jusqu’à présent n’est qu’un point de départ et va se développer au fil du temps, à mesure que nous identifions et documentons davantage de cas. Nous voulons également vous entendre. Vous avez la de noter les exemples de pratiques afin d’aider d’autres lecteurs à identifier les plus utiles pour vous et de es commenter, que ce soit sur cette page ou en discutant avec d’autres acteurs sur le forum des utilisateurs.
Avez-vous connaissance de pratiques intéressantes en matière de partage de données? Contactez-nous à l’ aide du formulaire de soutien et faites-nous part de votre histoire!
“Violation of personal data protection is not always with evil intent but often rooted in human errors.
IBM is actively involved in many mainstream technology projects and more recently, its interest extends to the space of open data and data sharing.
This article is a follow-up on the practice example on iSHARE: Sharing Dutch transport and logistics data.
Data sharing is crucial for organisations to stay competitive and increase efficiency.
Discover the BDVA's position paper on data sharing practices across Europe.
Social Science One's challenge to share with social science researchers the biggest and most private dataset ever.
Niek Bouman explains multi party computation (MPC): s a toolbox of cryptographic techniques that enable the distributed computation on data without the need to share it.
Discover Technology Industries Finland’s model terms and conditions for data sharing.
The Data Sharing Toolkit collects lessons learned, resources, and recommendations that span from the access, exploitation, and evaluation of data on one side, to the creation of sustainable businesses on the other.
Discover Ctrl-Shift's work on data sharing - building on the individual's right to data portability.
Find out how the governments of Estonia and Finland cooperate in NIIS to enable cross-border data sharing.
Discover how JoinData enables data sharing in the Dutch agricultural sector.
Read how MaaSMadrid improves transport services by combining multiple data sources.