Zpeněžení dat - Data monetization

Monetizace dat , forma monetizace , může odkazovat na akt generování měřitelných ekonomických výhod z dostupných zdrojů dat (analytika). Méně často to může také odkazovat na akt zpeněžení datových služeb. V případě analytiky tyto výhody obvykle plynou jako úspory příjmů nebo nákladů, ale mohou zahrnovat také podíl na trhu nebo zvýšení tržní hodnoty společnosti. Monetizace dat využívá data generovaná prostřednictvím obchodních operací, dostupná exogenní data nebo obsah, jakož i data spojená s jednotlivými aktéry, jako jsou ta, která jsou shromažďována prostřednictvím elektronických zařízení a senzorů účastnících se internetu věcí . Například všudypřítomnost internetu věcí generuje údaje o poloze a další data ze senzorů a mobilních zařízení stále rostoucí rychlostí. Když jsou tato data porovnávána s tradičními databázemi, zvyšuje se hodnota a užitečnost obou zdrojů dat, což vede k obrovskému potenciálu k těžbě dat pro sociální blaho, výzkum a objevování a dosažení obchodních cílů. S monetizací dat úzce souvisí vznikající data jako modely služeb pro transakce zahrnující data datovou položkou.

Z důvodu někdy protichůdných zájmů aktérů zapojených do digitálního dodavatelského řetězce jsou do monetizace dat zapojeny tři etické a regulační vektory . Individuální tvůrce dat, který generuje soubory a záznamy vlastním úsilím nebo vlastní zařízení, jako je senzor nebo mobilní telefon, který generuje data, má nárok na vlastnictví dat. Podnikatelský subjekt, který generuje data v průběhu svých operací, jako jsou transakce s finančními institucemi nebo rizikové faktory objevené prostřednictvím zpětné vazby od zákazníků, má rovněž nárok na údaje zachycené prostřednictvím jejich systémů a platforem. Osoba, která k údajům přispěla, však může mít na údaje také oprávněný nárok. Internetové platformy a poskytovatelé služeb, jako je Google nebo Facebook, kteří vyžadují, aby se uživatel vzdal nějakého vlastnického podílu na svých datech výměnou za používání platformy, mají také oprávněný nárok na data. Proto je praxe monetizace dat, ačkoliv je běžná od roku 2000, v současné době stále více pozornosti regulačních orgánů. Evropská unie a Kongres Spojených států začaly tyto problémy řešit. Například v odvětví finančních služeb jsou předpisy zahrnující data zahrnuty v zákonech Gramm – Leach – Bliley a Dodd-Frank . Někteří jednotliví tvůrci dat přecházejí na používání trezorů osobních údajů a implementaci konceptů správy vztahů s dodavateli jako odraz rostoucího odporu vůči tomu, aby jejich data byla federována nebo agregována a znovu prodávána bez náhrady. Skupiny, jako je konsorcium Personal Data Ecosystem Consortium, práva na ochranu osobních údajů pacientů a další, také zpochybňují společnou spolupráci dat bez náhrady.

Společnosti poskytující finanční služby jsou relativně dobrým příkladem odvětví zaměřeného na generování příjmů využíváním údajů. Vydavatelé kreditních karet a maloobchodní banky používají údaje o transakcích zákazníků ke zlepšení cílení na nabídky křížového prodeje . Partneři stále více propagují programy odměn pro obchodníky, které využívají data banky a současně poskytují zákazníkům slevy.


Typy zpeněžení dat

  1. Interní monetizace dat - data organizace se používají interně, což má za následek ekonomický přínos. To je běžný případ v organizacích využívajících analytiku k odhalování vhledů, což vede ke zlepšení zisku, úsporám nákladů nebo vyhýbání se riziku. Monetizace interních dat je v současné době nejběžnější formou monetizace, která ve srovnání s jinými typy vyžaduje mnohem méně zabezpečení, duševního vlastnictví a zákonných opatření. Potenciální ekonomické zisky z tohoto typu monetizace dat jsou omezeny vnitřní strukturou a situací organizace.
  2. Monetizace externích dat - Osoba nebo organizace zpřístupňuje data, která vlastní, za poplatek za poplatek externím stranám nebo jako zprostředkovatel. Tento typ monetizace je méně běžný a vyžaduje různé metody distribuce dat potenciálním kupujícím a spotřebitelům. Ekonomický zisk plynoucí ze sběru dat, jejich balení a distribuce však může být poměrně velký.

Kroky

  1. Identifikace dostupných zdrojů dat - to zahrnuje data aktuálně dostupná pro zpeněžení a také další externí zdroje dat, které mohou zvýšit hodnotu toho, co je aktuálně k dispozici.
  2. Připojujte, agregujte, přiřazujte, ověřujte, ověřujte a vyměňujte data - to umožňuje data převést přímo na přehled nebo služby generující příjmy nebo příjmy.
  3. Nastavte podmínky a ceny a usnadněte obchodování s daty - metody pro kontrolu dat, ukládání a přístup. Například mnoho globálních korporací zamklo a zablokovalo infrastrukturu pro ukládání dat, což brání efektivnímu přístupu k datům a kooperativní výměně v reálném čase.
  4. Proveďte výzkum a analytiku - čerpejte prediktivní pohledy ze stávajících dat jako základ pro použití dat ke snížení rizika , zlepšení vývoje nebo výkonu produktu nebo zlepšení zákaznických zkušeností nebo obchodních výsledků.
  5. Akce a využití páky - poslední fáze monetizace dat zahrnuje určení alternativních nebo vylepšených produktů, nápadů nebo služeb zaměřených na data. Příklady mohou zahrnovat aktivovatelná aktivovaná oznámení v reálném čase nebo vylepšené kanály, jako jsou mechanismy odezvy na webu nebo v mobilu.

Cenové proměnné a faktory

  • Poplatek za
    • využití platformy k propojení kupujících a prodávajících
    • využití platformy ke konfiguraci, organizaci a jinému zpracování dat zahrnutých v datovém obchodu
    • připojení nebo zahrnutí zařízení nebo senzoru do datového dodavatelského řetězce
    • připojení a pověření tvůrce zdroje dat a kupujícího dat - často prostřednictvím federované identity
    • připojení zdroje dat k jiným zdrojům dat, které mají být zahrnuty do datového dodavatelského řetězce
    • používání internetové služby nebo jiných přenosových služeb pro nahrávání a stahování dat - někdy pro jednotlivce prostřednictvím osobního cloudu
    • použití šifrovaných klíčů k dosažení bezpečného přenosu dat
    • použití vyhledávacího algoritmu specificky navrženého k označování zdrojů dat, které obsahují datové body hodnoty pro kupujícího dat
    • propojení tvůrce nebo generátoru dat s protokolem nebo formulářem pro sběr dat
    • akce serveru - například oznámení - spuštěné aktualizací datové položky nebo zdroje dat zahrnutého v dodavatelském řetězci dat
  • Cena nebo směna nebo jiná obchodní hodnota
    • přiřazené tvůrcem nebo generátorem dat k datové položce nebo zdroji dat
    • nabízené kupujícím dat tvůrci dat
    • přiřazené kupujícím dat pro datovou položku nebo zdroj dat formátované podle kritérií stanovených kupujícím dat
  • Přírůstkový poplatek přidělený kupujícím dat za datovou položku nebo datovou sadu přizpůsobený pověsti tvůrce dat

Výhody

  • Vylepšené rozhodování, které vede k výzkumu v davu v reálném čase , lepší zisky, nižší náklady, nižší riziko a lepší dodržování předpisů
  • Účinnější rozhodnutí (např. Rozhodování v reálném čase)
  • Včasnější (nižší latence) rozhodnutí (např. Prodejce, který dělá doporučení nákupu, zatímco zákazník je stále na telefonu nebo v obchodě, zákazník spojující se s více dodavateli za účelem zjištění nejlepší ceny, spouští oznámení, když jsou dosaženy prahové hodnoty pro hodnoty dat)
  • Podrobnější rozhodnutí (např. Lokalizovaná cenová rozhodnutí na úrovni jednotlivce nebo zařízení nebo senzoru ve srovnání s většími agregáty).
  • Cílený marketing (např. Prodejci s přístupem k velkým datům mohou provádět cílené reklamy konkrétním zákazníkům v rámci stanoveného souboru dat, což snižuje náklady inzerenta a oslovuje zákazníky, kteří mají největší zájem)

Rámce

S monetizací dat souvisí celá řada průmyslových odvětví, firem a obchodních modelů. K pochopení typů používaných obchodních modelů byly nabídnuty následující rámce:

Roger Ehrenberg z IA Ventures, společnosti rizikového kapitálu, která investuje do tohoto odvětví, definoval tři základní typy firem s datovými produkty:

Příspěvkové databáze . Kouzlo těchto obchodů spočívá v tom, že zákazník poskytuje svá vlastní data výměnou za to, že dostane zpět robustnější sadu agregovaných dat, která poskytne vhled do širšího trhu nebo poskytne nástroj pro vyjádření názoru. Dejte trochu, na oplátku dostanete hodně zpět - docela přesvědčivý hodnotový návrh, který často vede k platbě od přispěvatele dat výměnou za příjem obohacených agregovaných dat. Jakmile jsou tyto příspěvkové databáze vyvinuty a zákazníci se stanou závislými na svých poznatcích, stanou se extrémně cennými a trvalými datovými aktivy.

Platformy pro zpracování dat . Tyto podniky vytvářejí bariéry díky kombinaci komplexních datových architektur, proprietárních algoritmů a bohaté analytiky, které zákazníkům pomáhají spotřebovávat data v jakékoli podobě. Tyto podniky často mají zvláštní vztahy s klíčovými poskytovateli dat, které v kombinaci s jinými daty a zpracovanými jako celkem vytvářejí hodnotnou diferenciaci a konkurenční bariéry. Bloomberg je příkladem výkonné platformy pro zpracování dat. Získávají data ze široké škály zdrojů (včetně vlastních domácích dat), integrují je do sjednoceného streamu, činí je spotřebitelnými prostřednictvím řídicího panelu nebo prostřednictvím rozhraní API a nabízejí robustní analytickou sadu pro ohromující počet případů použití. Není třeba říkat, že jejich rozsah a ziskovost závidí toto odvětví.

Platformy pro vytváření dat . Tyto podniky řeší nepříjemné problémy pro velký počet uživatelů a ze své podstaty zachycují široké spektrum dat od svých zákazníků. Jak tyto datové sady rostou, stávají se stále cennějšími, protože umožňují společnostem lépe přizpůsobit jejich produkty a funkce a cílit na zákazníky pomocí vysoce kontextových a relevantních nabídek. Zákazníci se nepřihlásí, aby měli přímý prospěch z datového aktiva; produkt je tak cenný, že prostě chtějí funkce nabízené ihned po vybalení. Jak se produkt postupem času zlepšuje, jen posiluje zablokování již úspěšné platformy. Mincovna byla příkladem tohoto druhu podnikání. Lidé viděli hodnotu v hlavním produktu. Produkt se však stále zlepšoval, protože bylo shromažďováno a analyzováno více údajů o zákaznících. Žádné síťové efekty samy o sobě nebyly, ale naprostý rozsah datového aktiva, který byl vytvořen, byl zásadním prvkem zlepšování produktu v průběhu času. “

Selvanathan a Zuk nabízejí rámec, který zahrnuje „metody monetizace, které se vymykají hranicím tradičních systémů pro zachycování hodnot používaných v podniku ... vyladěných tak, aby odpovídaly kontextovým a spotřebním modelům pro cílového zákazníka“. Nabízejí příklady „čtyř odlišných přístupů: platformy, aplikace, data jako služba a profesionální služby“.

Příklady

  • Balení dat (s analytikou), které mají být znovu prodány zákazníkům za účelem sdílení peněženky, podílu na trhu a srovnávání
  • Integrace dat (s analytikou) do nových produktů jako derivát s přidanou hodnotou, jako je On-Star pro vozy General Motors
  • Chytré telefony s podporou GPS
  • Geolokace založené na nabídkách a slevách na umístění, jako jsou ty, které nabízejí Facebook a Groupon, jsou dalšími hlavními příklady zpeněžení dat využívající nové vznikající kanály
  • Cílení na reklamy založené na CRM a atribuce médií, jako jsou ty, které nabízí Circulate
  • Marketingové kampaně založené na velkých datech, jako jsou ty, které nabízí Instarea.
  • Mobilní lokalizační údaje síť jako spouštěč pro marketingové kampaně, stejně jako ty, které nabízí TASIL & Omantel .

Krajina duševního vlastnictví

Mezi patenty vydané od roku 2010 USPTO na zpeněžení dat generovaných jednotlivci patří; 8 271 346, 8 612 307, 8 560 464, 8510 176 a 7 860 760. Obvykle se jedná o třídu 705 související s elektronickým obchodem, zpracováním dat a určováním nákladů a cen. Některé z těchto patentů používají termín, dodavatelský řetězec dat, aby odrážely vznikající technologie ke sdružování a agregaci dat v reálném čase od mnoha jednotlivců a zařízení propojených prostřednictvím internetu věcí . Dalším nově se objevujícím pojmem je informační bankovnictví .

Neprozkoumanou, ale potenciálně rušivou oblastí pro zpeněžení dat je použití bitcoinových mikroplatby za datové transakce. Vzhledem k tomu, že se bitcoiny objevují jako konkurenti platebních služeb jako Visa nebo PayPal, které mohou pohotově povolit a snížit nebo eliminovat transakční náklady, lze transakce usnadnit již od jedné datové položky. Spotřebitelé a podniky, které chtějí zpeněžit svou účast v dodavatelském řetězci dat, mohou mít brzy přístup k burzám a platformám podporujícím bitcoiny v sociálních sítích. Clickbait a únos dat mohou uvadnout, protože mikroplatby za data jsou všudypřítomné a povolené. Potenciálně lze obejít i současnou potřebu vybudovat burzy datového obchodování spravované datovým brokerem. Stanley Smith, který představil pojem dodavatelského řetězce dat, uvedl, že jednoduché mikroplatby za zpeněžení dat jsou klíčem k vývoji všudypřítomné implementace uživatelem konfigurovatelných schémat dodávek dat, což umožňuje zpeněžení dat v univerzálním měřítku pro všechny tvůrce dat, včetně narůstající internet věcí.

Viz také

Reference