Монетизация данных - Data monetization

Монетизация данных, форма монетизация, может относиться к процессу получения измеримой экономической выгоды из доступных источников данных (аналитика). Реже это может также относиться к акту монетизации услуг передачи данных.^[1] 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 субъектами, например, собранные с помощью электронных устройств и датчиков, участвующих в Интернет вещей. Например, повсеместное распространение Интернет вещей генерирует данные о местоположении и другие данные с датчиков и мобильные устройства со все возрастающей скоростью. Когда эти данные сопоставляются с традиционными базами данных, ценность и полезность обоих источников данных возрастает, что приводит к огромному потенциалу сбора данных для общественного блага, исследований и открытий, а также для достижения бизнес-целей. С монетизацией данных тесно связаны новые данные как услуга модели для транзакций с данными по элементу данных.

Есть три этический и регуляторные векторы, вовлеченные в монетизацию данных из-за иногда конфликтующих интересов субъектов, участвующих в цифровая цепочка 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. Субъект хозяйственной деятельности, который генерирует данные в ходе своей деятельности, такой как операции с финансовыми учреждениями или факторы риска обнаруженный через отзывы клиентов, также имеет претензию 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 некоторой доли владения своими данными в обмен на использование платформы, также имеют законные права на данные. Таким образом, практика монетизации данных, распространенная с 2000 года, в настоящее время привлекает все большее внимание регулирующих органов. В Европейский Союз и Конгресс США начали решать эти вопросы. Например, в сфере финансовых услуг правила, касающиеся данных, включены в Закон Грэмма – Лича – Блайли и Додд-Франк. Некоторые отдельные создатели данных переходят на использование хранилища личных данных^[2] и реализация управление отношениями с поставщиками концепции как отражение растущего сопротивления тому, чтобы их данные были объединены или агрегированы и перепроданы без компенсации. Такие группы, как Консорциум экосистемы персональных данных,^[3] Конфиденциальность пациента права,^[4] и другие также бросают вызов корпоративной кооптации данных без компенсации.

Финансовые услуги компании являются относительно хорошим примером отрасли, ориентированной на получение дохода за счет использования данных. Кредитная карта эмитенты и розничные банки использовать данные о транзакциях клиентов для улучшения таргетинга перекрестная продажа предложения. Партнеры все больше продвигают торговую программы вознаграждения которые используют данные банка и одновременно предоставляют клиентам скидки.

Типы монетизации данных

1. Монетизация внутренних данных - данные организации используются для внутренних целей, что дает экономическую выгоду. Обычно это происходит в организациях, использующих аналитика чтобы раскрыть идеи, которые приведут к увеличению прибыли, экономии затрат или избежанию 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 предоставляют данные, которыми они владеют, на платной основе внешним сторонам или в качестве брокера для них. 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.

Шаги

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. Подключать, агрегировать, атрибутировать, проверять, аутентифицировать и обмениваться данными - это позволяет напрямую преобразовывать данные в полезные или приносящие доход информацию или услуги.
3. Устанавливайте условия и цены и упрощайте торговлю данными - методы проверки, хранения и доступа к данным. Например, многие глобальные корпорации заблокировали и изолировали инфраструктуры хранения данных, что затрудняет эффективный доступ к данным и совместный обмен в режиме реального времени.
4. Выполнить Исследование и аналитика - извлекать прогнозные данные из существующих данных в качестве основы для использования данных для сокращения рисковать, улучшить разработку или производительность продукта или улучшить опыт работы с клиентами или бизнес-результаты.
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.

Ценовые переменные и факторы

• А плата для
  • 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
  • соединение и учетные данные создателя источника данных и покупателя данных - часто через федеративная идентичность
  • подключение источника данных к другим источникам данных для включения в цепочку поставки данных
  • использование интернет-сервиса или других сервисов передачи для загрузки и выгрузки данных - иногда для отдельных лиц через персональное облако
  • использование зашифрованных ключей для обеспечения безопасной передачи данных
  • использование алгоритма поиска, специально разработанного для маркировки источников данных, содержащих точки данных, представляющие ценность для покупателя данных
  • привязка создателя или генератора данных к протоколу или форме сбора данных
  • действия сервера, такие как уведомление, инициируемые обновлением элемента данных или источника данных, включенных в цепочку поставки данных
• Цена или обмен или другое торговая стоимость
  • присваивается создателем или генератором данных элементу данных или источнику данных
  • предлагается покупателем данных создателю данных
  • назначается покупателем данных для элемента данных или источника данных, отформатированных в соответствии с критериями, установленными покупателем данных
• Дополнительная плата, назначаемая покупателем данных за элемент данных или набор данных, масштабируемая с учетом репутации создателя данных.

Льготы

• Улучшение процесса принятия решений, что приводит к реальное время толпа исследования, повышение прибыли, снижение затрат, снижение риска и повышение соответствия
• Более эффективные решения (например, принятие решений в режиме реального времени)
• Более своевременные (с меньшей задержкой) решения (например, поставщик дает рекомендации по покупке, пока клиент все еще разговаривает по телефону или в магазине, клиент подключается к нескольким поставщикам, чтобы узнать лучшую цену, запускает уведомления при достижении пороговых значений для значений данных)
• Более детальные решения (например, локальные ценовые решения на уровне отдельного человека, 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 для рекламодателя и достигая наиболее заинтересованных клиентов)^[5]

Каркасы

Существует множество отраслей, фирм и бизнес-моделей, связанных с монетизацией данных. Чтобы понять используемые типы бизнес-моделей, были предложены следующие схемы:

Роджер Эренберг из IA Ventures, a венчурный капитал Фирма, инвестирующая в этот сектор, определила три основных типа 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. Отдать немного, получить взамен много - довольно убедительное ценностное предложение, которое часто приводит к выплате 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 собственные данные), интегрируют их в единый поток, делают их доступными через панель управления или через API и предлагают надежный аналитический пакет для огромного количества 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 рода 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 ».^[6]

Сельванатан и Зук^[7] предлагают структуру, которая включает «методы монетизации, выходящие за рамки традиционных систем захвата стоимости, используемых на предприятии ... настроенные в соответствии с контекстом и моделями потребления для целевого потребителя». Они предлагают примеры «четырех различных подходов: платформы, приложения, данные как услуга и профессиональные услуги».

Примеры

• Упаковка данных (с аналитикой) для перепродажи клиентам для таких вещей, как доля кошелька, рыночная доля и сравнительный анализ
• Интеграция данных (с аналитикой) в новые продукты в качестве дополнительных преимуществ, таких как На звезде для Дженерал Моторс легковые автомобили
• GPS включен смартфоны
• Геолокация -основные предложения и скидки на местности, например, предлагаемые Facebook^[8] и Groupon^[9] другие яркие примеры монетизации данных с использованием новых появляющихся каналов
• Таргетинг рекламы на основе CRM и атрибуция в СМИ, например, предлагаемые Circulate
• На основе больших данных маркетинговые кампании как те, что предлагает Instarea.^[10]

Пейзаж интеллектуальной собственности

Некоторые патенты, выданные с 2010 г. USPTO для монетизации данных, созданных отдельными 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 для объединения и агрегирования данных в реальном времени от многих людей и устройств, связанных между собой через Интернет вещей. Еще один новый термин - информационный банкинг.

Неизведанная, но потенциально опасная область для монетизации данных - это использование Биткойн микроплатежи 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 всего лишь для одного элемента данных могут быть упрощены. Потребители, а также предприятия, желающие монетизировать свое участие в цепочке поставок данных, вскоре могут получить доступ к биржам и платформам Биткойн с поддержкой социальных сетей.^[11] Кликбейт а захват данных может прекратиться, поскольку микроплатежи за данные повсеместны и доступны. Потенциально можно обойти даже текущую потребность в создании обменов данными, управляемыми брокером данных. Стэнли Смит,^[12] кто представил понятие цепочки поставки данных, сказал, что простые микроплатежи для монетизации данных являются ключом к эволюции повсеместного внедрения конфигурируемых пользователем схем предоставления данных, позволяя монетизацию данных в универсальном масштабе для всех создателей данных, включая бурно развивающийся Интернет вещи.

Смотрите также

• Бизнес-аналитика
• Капитализм данных

использованная литература

1. https://inform.tmforum.org/digital-transformation-and-maturity/2018/02/four-models-data-monetization/
2. «Система и метод, контролируемые пользователем для сбора, цен и торговых данных». Freepatentsonline.com. Получено 24 августа 2017.
3. [1] В архиве 2014-05-14 в Wayback Machine
4. «Права пациента на конфиденциальность - конфиденциальность - это ваше право. Мы помогаем это осуществить». Patientprivacyrights.org. Получено 24 августа 2017.
5. «Тенденции рынка: способы использования CSP данных о местоположении». Gartner.com. Получено 2018-07-24.
6. Эренберг, Роджер. «Создание конкурентного преимущества с помощью данных». Блог IA Ventures. Архивировано из оригинал 3 декабря 2013 г.. Получено 23 ноября 2013.
7. Реализация больших данных: разработка новых продуктов и услуг на основе данных для стимулирования роста
8. Поцелуй, Джемайма (31 января 2011 г.). "Facebook Places Deals для таргетинга рекламы для местных предприятий в Великобритании и Европе". Хранитель. Получено 24 августа 2017.
9. Парр, Бен. "Передай привет Groupon сейчас и прямо здесь, прямо сейчас предложения". Mashable.com. Получено 24 августа 2017.
10. «Тенденции рынка: способы использования CSP данных о местоположении». www.gartner.com. Получено 2018-07-24.
11. Ломас, Наташа, Techcrunch, 18 августа 2014 г.
12. [2]