Une plongée conceptuelle dans les écosystèmes de données : une revue systématique de la littérature

Le partage de données dans les écosystèmes de données suscite de l'intérêt comme moyen d'innovation dans l'industrie, le milieu universitaire et les gouvernements. Bien qu'il existe une abondance de littérature sur les écosystèmes de données et que des travaux fondamentaux tels que Oliveira et al. (Knowl Inf Syst 61(2):589–630, 2019) (pré-2017) offrent des définitions de base des écosystèmes de données, des études récentes indiquent encore que celles-ci restent peu claires, compliquant la discussion et l'analyse des écosystèmes de données. De plus, des développements tels que les Common European Data Spaces et l'International Data Space Association, issus de la stratégie européenne pour les données, nécessitent une étude actualisée. Cette étude comble cette lacune à travers une revue systématique de la littérature sur la manière dont les écosystèmes de données ont été définis dans la littérature depuis 2017. Nous constatons que (1) bien qu'une définition généralement acceptée existe, à savoir « Les écosystèmes de données sont constitués d'un ensemble lâche d'acteurs interagissant qui consomment, produisent ou fournissent directement ou indirectement des données et d'autres ressources connexes », l'étendue de cette définition requiert une attention particulière dans son application. (2) Les écosystèmes de données trouvent leur origine dans la théorie des plateformes et des écosystèmes, chacune offrant une perspective différente sur leur fonctionnement, contribuant à l'opérationnalisation contextuelle des écosystèmes de données. Cela conduit à six concepts clés des écosystèmes de données : interconnexion et interdépendance, réseau de valeur des données, métaphore d'écosystème, socio-technique, réseaux d'acteurs humains et non-humains, auto-organisation. (3) Le terme écosystème de données est susceptible d'être influencé par les tendances et utilisé pour reconditionner des concepts établis comme innovants. Comprendre ces perspectives est important pour assurer le succès des écosystèmes de données dans la pratique. Cette approche nuancée souligne l'importance de contextualiser les écosystèmes de données, plutôt que d'utiliser une définition rigide.