Монетизация данных

Монетизация данных, форма монетизации, может относиться к процессу получения измеримой экономической выгоды из доступных источников данных (аналитика). Реже это может также относиться к акту монетизации услуг передачи данных. В случае аналитики, как правило, эти выгоды накапливаются в виде экономии доходов или расходов, но могут также включать в себя увеличение доли рынка или увеличения корпоративной рыночной стоимости. Монетизация данных использует данные, полученные в ходе бизнес-операций, доступные внешние данные или контент, а также данные, связанные с отдельными участниками, например, собранные с помощью электронных устройств и датчиков, участвующих в Интернете вещей. Например, повсеместное распространение Интернета вещей генерирует данные о местоположении и другие данные с датчиков и мобильных устройств с постоянно возрастающей скоростью. Когда эти данные сопоставляются с традиционными базами данных, ценность и полезность обоих источников данных возрастает, что приводит к огромному потенциалу добычи данных для общественного блага, исследований и открытий, а также для достижения бизнес-целей. С монетизацией данных тесно связаны появляющиеся модели данные как услуга для транзакций, включающих данные по элементу данных.

Существует три этических и нормативных вектора, задействованных в монетизации данных из-за иногда конфликтующих интересов субъектов, участвующих в цифровой цепочке поставок. Индивидуальный создатель данных, который создает файлы и записи своими собственными усилиями или владеет таким устройством, как датчик или мобильный телефон, который генерирует данные, имеет право собственности на данные. Бизнес-субъект, который генерирует данные в ходе своих операций, таких как транзакции с финансовыми учреждениями или факторы риска, обнаруженные в результате обратной связи с клиентами, также имеет право собственности на данные, полученные через их системы и платформы. Однако лицо, предоставившее данные, также может иметь законные права на данные. Интернет-платформы и поставщики услуг, такие как Google или Facebook, которые требуют, чтобы пользователь отказался от некоторых прав собственности на свои данные в обмен на использование платформы, также имеют законные права на данные. Таким образом, практика монетизации данных, хотя и распространена с 2000 года, в настоящее время привлекает все большее внимание регулирующих органов. Европейский Союз и Конгресс США начали заниматься этими проблемами. Например, в сфере финансовых услуг правила, касающиеся данных, включены в Закон Грэмма – Лича – Блайли и Додда-Франка. Некоторые индивидуальные создатели данных переходят на использование хранилищ личных данных и реализацию концепций управления взаимоотношениями с поставщиками как отражение растущего сопротивления их объединению или агрегированию и перепродаже без компенсации. Такие группы, как Консорциум экосистемы персональных данных, Конфиденциальность пациентов права и другие, также оспаривают корпоративную кооптацию данных без компенсации.

Финансовые услуги компании являются относительно хорошим примером отрасли, ориентированной на получение дохода за счет использования данных. эмитенты и розничные банки используют данные о транзакциях клиентов для улучшения таргетинга предложений перекрестных продаж. Партнеры все чаще продвигают программы вознаграждения для продавцов, которые используют данные банка и одновременно предоставляют скидки клиентам.

.

• 1 Типы монетизации данных
• 2 этапа
• 3 Ценовые переменные и факторы
• 4 Преимущества
• 5 Структуры
• 6 Примеры
• 7 Пейзаж интеллектуальной собственности
• 8 См. Также
• 9 Ссылки

1. Монетизация внутренних данных - данные организации используются для внутренних целей, что дает экономическую выгоду. Обычно это происходит в организациях, использующих аналитику для получения информации, что приводит к повышению прибыли, экономии затрат или предотвращению рисков. Монетизация внутренних данных в настоящее время является наиболее распространенной формой монетизации, требующей гораздо меньше безопасности, интеллектуальной собственности и юридических мер предосторожности по сравнению с другими типами. Потенциальные экономические выгоды от этого типа монетизации данных ограничены внутренней структурой и ситуацией организации.
2. Монетизация внешних данных - лицо или организация предоставляет данные, которыми они владеют, на платной основе внешним сторонам, или в качестве брокера для того же. Этот тип монетизации менее распространен и требует различных методов для распространения данных среди потенциальных покупателей и потребителей. Однако экономическая выгода от сбора, упаковки и распространения данных может быть довольно большой.

1. Идентификация доступных источников данных - сюда входят данные, доступные в настоящее время для монетизации, а также другие внешние источники данных, которые могут повысить ценность того, что в настоящее время доступно.
2. Подключайте, объединяйте, атрибутируйте, проверяйте, аутентифицируйте и обменивайтесь данными - это позволяет напрямую преобразовывать данные в полезные или приносящие доход аналитические данные или услуги.
3. Устанавливайте условия и цены и упрощайте торговлю данными - методы проверки, хранения и доступа к данным. Например, многие глобальные корпорации имеют заблокированные и разрозненные инфраструктуры хранения данных, что затрудняет эффективный доступ к данным и совместный обмен в реальном времени.
4. Выполняйте исследования и аналитику - извлекать прогнозные данные из существующих данных в качестве основы для использования данных для снижения риска, улучшения разработки или производительности продукта или улучшения качества обслуживания клиентов или бизнес-результатов.
5. Действие и использование - последний этап монетизации данных включает определение альтернативных или улучшенных продуктов, идей или услуг, ориентированных на данные. Примеры могут включать в себя запускаемые уведомления в реальном времени или расширенные каналы, такие как веб- или мобильные механизмы ответа.

• A плата за
  • использование платформы для связи покупателей и продавцов.
  • использование платформы для настройки, организации и иной обработки данных, включенных в обмен данными
  • подключение или включение устройства или датчика в цепочку передачи данных
  • подключение и учетные данные создателя источника данных и покупателя данных - часто через федеративное удостоверение
  • , соединяющее источник данных с другими источниками данных для включения в цепочку поставки данных
  • использование интернет-сервиса или другие услуги передачи для загрузки и выгрузки данных - иногда для отдельных лиц через личное облако
  • использование зашифрованных ключей для обеспечения безопасной передачи данных
  • использование алгоритма поиска, специально разработанного для тегов источники данных, содержащие точки данных, представляющие ценность для покупателя данных
  • , связывающие создателя данных или генератор в протокол сбора данных или формирует
  • действия сервера, такие как уведомление, инициируемые обновлением элемента данных или источника данных, включенного в цепочку поставки данных
• Цена, обмен или другое
  • назначается создателем или генератором данных элементу данных или источнику данных
  • , предлагаемому покупателем данных создателю данных
  • , назначенному покупателем данных для элемента данных, или источник данных, отформатированный в соответствии с критериями, установленными покупателем данных
• Дополнительная плата, назначаемая покупателем данных за элемент данных или набор данных, масштабируемый с учетом репутации создателя данных

• Улучшенное принятие решений что приводит к исследованиям в режиме реального времени краудсорсинговым исследованиям, увеличению прибыли, снижению затрат, снижению рисков и улучшению соблюдения требований
• Более эффективные решения (например, принятие решений в режиме реального времени)
• Более своевременные (с меньшей задержкой) решения (например, продавец дает рекомендации по покупке, пока покупатель еще разговаривает по телефону или в магазине, покупатель подключается через Если несколько поставщиков обнаруживают лучшую цену, инициируют уведомления при достижении пороговых значений для значений данных)
• Более детальные решения (например, локализованные ценовые решения на уровне отдельного человека или устройства или датчика по сравнению с более крупными агрегатами).
• Целевой маркетинг (например, поставщики, имеющие доступ к большим данным, могут размещать целевую рекламу для конкретных клиентов в рамках установленного пула данных, снижая затраты рекламодателя и охватывая наиболее заинтересованных клиентов)

Есть широкий спектр отраслей, фирм и бизнес-моделей, связанных с монетизацией данных. Для понимания используемых типов бизнес-моделей были предложены следующие схемы:

Роджер Эренберг из IA Ventures, венчурной фирмы, инвестирующей в этот сектор, определил три основных типы фирм, выпускающих информационные продукты:

Дополнительные базы данных . Магия этих предприятий заключается в том, что заказчик предоставляет свои собственные данные в обмен на получение более надежного набора агрегированных данных обратно, что дает представление о более широком рынке или предоставляет средство для выражения мнения. Отдавайте немного, получите взамен много - довольно убедительное ценностное предложение, которое часто приводит к оплате от лица, предоставляющего данные, в обмен на получение обогащенных агрегированных данных. Как только эти дополнительные базы данных будут разработаны и клиенты станут полагаться на их идеи, они станут чрезвычайно ценными и постоянными активами данных.

Платформы обработки данных . Эти предприятия создают препятствия за счет сочетания сложных архитектур данных, запатентованных алгоритмов и обширной аналитики, чтобы помочь клиентам потреблять данные в любой форме. Часто эти предприятия имеют особые отношения с ключевыми поставщиками данных, которые в сочетании с другими данными и обрабатываются как единое целое, создают ценную дифференциацию и конкурентные барьеры. Bloomberg - пример мощной платформы обработки данных. Они извлекают данные из широкого спектра источников (включая их собственные данные), интегрируют их в единый поток, делают их доступными через панель инструментов или через API и предлагают надежный набор аналитики для ошеломляющего числа вариантов использования. Излишне говорить, что их масштабы и рентабельность - предмет зависти всей отрасли.

Платформы для создания данных . Эти предприятия решают неприятные проблемы для большого числа пользователей и по своей природе собирают широкий спектр данных от своих клиентов. По мере роста этих наборов данных они становятся все более ценными, поскольку позволяют компаниям лучше адаптировать свои продукты и функции и направлять клиентов с помощью контекстных и актуальных предложений. Клиенты не подписываются на прямую выгоду от актива данных; продукт настолько ценен, что им просто нужны готовые к использованию функции. По мере того, как продукт со временем становится лучше, он просто укрепляет блокировку того, что уже является успешной платформой. Монетный двор был примером такого бизнеса. Люди видели ценность в основном продукте. Но продукт продолжал совершенствоваться по мере сбора и анализа большего количества данных о клиентах. По сути, сетевых эффектов не было, но сам масштаб созданного актива данных был важным элементом улучшения продукта с течением времени ».

Селванатан и Зук предлагают структуру, которая включает« внешние методы монетизации ». границы традиционных систем захвата стоимости, используемых на предприятии... настроенных в соответствии с контекстом и моделями потребления для целевого потребителя ». Они предлагают примеры« четырех различных подходов: платформы, приложения, данные как услуга, и профессиональные услуги ".

• Упаковка данных (с аналитикой) для перепродажи клиентам для таких вещей, как доля кошелька, доля рынка и сравнительный анализ
• Интеграция данных (с аналитикой) в новые продукты в качестве дополнительных преимуществ, таких как On-Star для General Motors автомобилей
• GPS с поддержкой смартфонов
• Предложения на основе геолокации и скидки на местоположение, например, предлагаемые Facebook и Groupon, являются другими основными примеры монетизации данных с использованием новых появляющихся каналов
• таргетинга рекламы на основе CRM и атрибуции в СМИ, например, предлагаемых Circulate
• маркетинговых кампаний на основе больших данных , например, предлагаемых Instarea.

Некоторые из патентов, выданных с 2010 г. USPTO для монетизации данных, генерируемых физическими лицами, включают; 8 271 346, 8 612 307, 8 560 464, 8 510 176 и 7 860 760. Обычно они относятся к классу 705, связанному с электронной торговлей, обработкой данных и определением затрат и цен. В некоторых из этих патентов используется термин «цепочка поставок данных», чтобы отразить появляющуюся технологию объединения и агрегирования данных в реальном времени от многих людей и устройств, связанных друг с другом через Интернет вещей. Еще один новый термин -.

Неизведанной, но потенциально опасной ареной для монетизации данных является использование Bitcoin микроплатежей для транзакций с данными. Поскольку биткойны становятся конкурентами платежных сервисов, таких как Visa или PayPal, которые могут легко включать и сокращать или устранять транзакционные издержки, транзакции можно упростить всего лишь для одного элемента данных. Потребители, а также предприятия, которые хотят монетизировать свое участие в цепочке поставок данных, вскоре могут получить доступ к биржам и платформам Биткойн с поддержкой социальных сетей. Clickbait и захват данных могут прекратиться, поскольку микроплатежи за данные повсеместны и включен. Потенциально можно обойти даже текущую потребность в создании обменов данными, управляемыми брокером данных. Стэнли Смит, который представил понятие цепочки поставок данных, сказал, что простые микроплатежи для монетизации данных являются ключом к эволюции повсеместного внедрения настраиваемых пользователем схем предоставления данных, позволяя монетизировать данные в универсальном масштабе для всех создателей данных, включая растущий Интернет вещей.

• Бизнес-аналитика
• Капитализм данных