Veriden para kazanma - Data monetization

Bir para kazanma biçimi olan veriden para kazanma , mevcut veri kaynaklarından (analitik) ölçülebilir ekonomik faydalar üretme eylemini ifade edebilir. Daha az yaygın olarak, veri hizmetlerinden para kazanma eylemine de atıfta bulunabilir. Analitik söz konusu olduğunda, bu faydalar tipik olarak gelir veya gider tasarrufu olarak tahakkuk eder, ancak pazar payı veya kurumsal pazar değeri kazanımlarını da içerebilir. Verilerden para kazanma, iş operasyonları, mevcut dışsal veriler veya içerik aracılığıyla oluşturulan verilerin yanı sıra elektronik cihazlar ve nesnelerin internetine katılan sensörler aracılığıyla toplananlar gibi bireysel aktörlerle ilişkili verilerden yararlanır . Örneğin, nesnelerin internetinin her yerde bulunması, sensörlerden ve mobil cihazlardan konum verileri ve diğer verileri giderek artan bir oranda üretiyor . Bu veriler geleneksel veritabanlarına karşı harmanlandığında, her iki veri kaynağının değeri ve faydası artar, bu da sosyal fayda, araştırma ve keşif ve iş hedeflerine ulaşılması için veri madenciliği için muazzam bir potansiyele yol açar. Veriden para kazanma ile yakından ilişkili olan , veri öğesi tarafından verileri içeren işlemler için bir hizmet olarak ortaya çıkan verilerdir .

Dijital tedarik zincirinde yer alan aktörlerin bazen çatışan çıkarları nedeniyle, verilerin paraya çevrilmesiyle ilgili üç etik ve düzenleyici vektör vardır . Dosyaları ve kayıtları kendi çabalarıyla oluşturan veya sensör veya cep telefonu gibi veri üreten bir cihaza sahip olan bireysel veri yaratıcısı, verilerin mülkiyeti üzerinde hak iddiasında bulunur. Finansal kuruluşlarla yaptığı işlemler veya müşterilerden gelen geri bildirimler yoluyla keşfedilen risk faktörleri gibi faaliyetleri sırasında veri üreten ticari kuruluşun, sistemleri ve platformları aracılığıyla elde ettiği veriler üzerinde de hak iddiası vardır. Ancak, verilere katkıda bulunan kişinin de veriler üzerinde meşru bir iddiası olabilir. Bir kullanıcının, platformun kullanımı karşılığında kendi verilerindeki bazı mülkiyet haklarından vazgeçmesini gerektiren Google veya Facebook gibi internet platformları ve hizmet sağlayıcılarının da veriler üzerinde meşru bir iddiası vardır. Bu nedenle, 2000'den beri yaygın olmasına rağmen, veriden para kazanma uygulaması, şimdi düzenleyicilerin artan ilgisini çekiyor. Avrupa Birliği ve Amerika Birleşik Devletleri Kongresi bu konuları ele almaya başlamıştır. Örneğin, finansal hizmetler endüstrisinde, verileri içeren düzenlemeler Gramm–Leach–Bliley Yasası ve Dodd-Frank'a dahil edilmiştir . Bazı bireysel veri yaratıcıları, verilerinin birleştirilmesine veya toplanmasına ve tazminatsız yeniden satılmasına karşı artan direncin bir yansıması olarak kişisel veri kasalarını kullanmaya ve satıcı ilişki yönetimi kavramlarını uygulamaya geçiyor. Kişisel Veri Ekosistemi Konsorsiyumu, Hasta mahremiyet hakları ve diğerleri gibi gruplar da verilerin kurumsal olarak herhangi bir tazminat ödemeden alınmasına meydan okuyor.

Finansal hizmetler şirketleri, verilerden yararlanarak gelir elde etmeye odaklanan bir sektöre nispeten iyi bir örnektir. Kredi kartı veren kuruluşlar ve perakende bankalar , çapraz satış tekliflerinin hedeflenmesini iyileştirmek için müşteri işlem verilerini kullanır . İş ortakları, bir bankanın verilerinden yararlanan ve aynı zamanda müşterilere indirim sağlayan tüccar tabanlı ödül programlarını giderek daha fazla teşvik ediyor .


Verilerden Para Kazanma Türleri

  1. Dahili verilerden para kazanma - Bir kuruluşun verileri dahili olarak kullanılır ve bu da ekonomik fayda sağlar. Bu, içgörüleri ortaya çıkarmak için analitiği kullanan kuruluşlarda yaygın olarak görülen bir durumdur , bu da daha iyi kâr, maliyet tasarrufu veya riskten kaçınma ile sonuçlanır. Dahili veriden para kazanma şu anda en yaygın para kazanma biçimidir ve diğer türlere kıyasla çok daha az güvenlik, fikri mülkiyet ve yasal önlem gerektirir. Bu tür verilerden para kazanmanın potansiyel ekonomik kazanımları, kuruluşun iç yapısı ve durumu ile sınırlıdır.
  2. Harici veriden para kazanma - Bir kişi veya kuruluş, sahip olduğu verileri harici taraflara ücretli olarak veya aynı şekilde aracı olarak sunar. Bu tür para kazanma daha az yaygındır ve verileri potansiyel alıcılara ve tüketicilere dağıtmak için çeşitli yöntemler gerektirir. Ancak, verilerin toplanmasından, paketlenmesinden ve dağıtılmasından kaynaklanan ekonomik kazanç oldukça büyük olabilir.

adımlar

  1. Mevcut veri kaynaklarının belirlenmesi – bu, şu anda mevcut olanın değerini artırabilecek diğer harici veri kaynaklarının yanı sıra para kazanma için mevcut olan verileri içerir.
  2. Verileri bağlayın, toplayın, ilişkilendirin, doğrulayın, doğrulayın ve değiş tokuş yapın - bu, verilerin doğrudan eyleme dönüştürülebilir veya gelir getirici içgörü veya hizmetlere dönüştürülmesine olanak tanır.
  3. Şartları ve fiyatları belirleyin ve veri ticaretini kolaylaştırın - veri inceleme, depolama ve erişim yöntemleri. Örneğin, birçok küresel şirket, verilere verimli erişimi ve işbirlikçi ve gerçek zamanlı alışverişi engelleyen kilitli ve silolanmış veri depolama altyapılarına sahiptir.
  4. Araştırma ve analitik gerçekleştirin – riski azaltmak , ürün geliştirmeyi veya performansı artırmak veya müşteri deneyimini veya iş sonuçlarını iyileştirmek için verileri kullanmak için temel olarak mevcut verilerden tahmine dayalı içgörüler elde edin .
  5. Eylem ve kaldıraç - verilerden para kazanmanın son aşaması, alternatif veya geliştirilmiş veri merkezli ürünler, fikirler veya hizmetler belirlemeyi içerir. Örnekler, gerçek zamanlı eyleme geçirilebilir tetiklenen bildirimleri veya web veya mobil yanıt mekanizmaları gibi gelişmiş kanalları içerebilir.

Fiyatlandırma değişkenleri ve faktörleri

  • Bir ücret için
    • alıcıları ve satıcıları birbirine bağlamak için bir platform kullanımı
    • bir veri ticaretine dahil olan verileri yapılandırmak, düzenlemek ve başka şekilde işlemek için bir platformun kullanılması
    • bir cihazı veya sensörü bir veri tedarik zincirine bağlamak veya dahil etmek
    • bir veri kaynağının yaratıcısı ile bir veri alıcısını birbirine bağlamak ve doğrulamak – genellikle federe bir kimlik aracılığıyla
    • bir veri kaynağının bir veri tedarik zincirine dahil edilecek diğer veri kaynaklarına bağlanması
    • veri yüklemek ve indirmek için bir internet hizmetinin veya diğer iletim hizmetlerinin kullanımı - bazen bir kişi için, kişisel bir bulut aracılığıyla
    • güvenli veri aktarımı sağlamak için şifreli anahtarların kullanılması
    • veri alıcısı için değerli veri noktaları içeren veri kaynaklarını etiketlemek için özel olarak tasarlanmış bir arama algoritmasının kullanılması
    • bir veri oluşturucuyu veya oluşturucuyu bir veri toplama protokolüne veya formuna bağlama
    • bir veri tedarik zincirinde yer alan bir veri öğesi veya veri kaynağında yapılan bir güncelleme tarafından tetiklenen bir bildirim gibi sunucu eylemleri
  • Bir fiyat veya takas veya başka bir ticari değer
    • bir veri oluşturucu veya oluşturucu tarafından bir veri öğesine veya bir veri kaynağına atanan
    • bir veri alıcısı tarafından bir veri oluşturucuya sunulan
    • Bir veri alıcısı tarafından belirlenen ölçütlere göre biçimlendirilmiş bir veri öğesi veya veri kaynağı için bir veri alıcısı tarafından atanan
  • Veri alıcısı tarafından bir veri öğesi veya veri oluşturucunun itibarına göre ölçeklendirilen bir veri kümesi için atanan ek ücret

Faydalar

  • Gerçek zamanlı kitle kaynaklı araştırma, artan karlar, azalan maliyetler, azaltılmış risk ve daha iyi uyumluluk sağlayan gelişmiş karar verme
  • Daha etkili kararlar (örneğin, gerçek zamanlı kararlar verin)
  • Daha zamanında (daha düşük gecikme süresi) kararlar (örneğin, müşteri telefonda veya mağazadayken satın alma önerilerinde bulunan bir satıcı, en iyi fiyatı keşfetmek için birden fazla satıcıyla bağlantı kuran bir müşteri, veri değerleri için eşiklere ulaşıldığında tetiklenen bildirimler)
  • Daha ayrıntılı kararlar (örneğin, daha büyük kümelere karşı bir kişi veya cihaz veya sensör düzeyinde yerelleştirilmiş fiyatlandırma kararları).
  • Hedefli Pazarlama (örneğin, büyük verilere erişimi olan Satıcılar, belirli bir veri havuzu içinde belirli müşterilere hedefli reklamlar yapabilir ve reklam verenin maliyetlerini düşürür ve en çok ilgilenen müşterilere ulaşabilir)

çerçeveler

Veriden para kazanma ile ilgili çok çeşitli endüstriler, firmalar ve iş modelleri vardır. Kullanılan iş modeli türlerinin anlaşılmasına yardımcı olmak için aşağıdaki çerçeveler sunulmuştur:

Bu sektöre yatırım yapan bir risk sermayesi şirketi olan IA Ventures'tan Roger Ehrenberg, üç temel veri ürünü firması tanımladı:

Katılımcı veritabanları . Bu işletmelerin büyüsü, bir müşterinin, daha geniş pazara ilişkin içgörü sağlayan veya bir görüşü ifade etmek için bir araç sağlayan daha sağlam bir kümelenmiş veri seti alması karşılığında kendi verilerini sağlamasıdır. Biraz verin, karşılığında çok şey alın – oldukça zorlayıcı bir değer önerisi ve zenginleştirilmiş, toplu veri alma karşılığında sıklıkla veriye katkıda bulunandan bir ödeme ile sonuçlanan bir teklif. Bu katkı sağlayan veritabanları geliştirildikten ve müşteriler içgörülerine güvendikten sonra, son derece değerli ve kalıcı veri varlıkları haline gelirler.

Veri işleme platformları . Bu işletmeler, müşterilerin verileri istedikleri biçimde tüketmelerine yardımcı olmak için karmaşık veri mimarileri, özel algoritmalar ve zengin analitiklerin bir kombinasyonu aracılığıyla engeller oluşturur. Genellikle bu işletmelerin, diğer verilerle birleştirildiğinde ve bir bütün olarak işlendiğinde değerli farklılaşma ve rekabet engelleri yaratan önemli veri sağlayıcılarıyla özel ilişkileri vardır. Bloomberg, güçlü bir veri işleme platformuna bir örnektir. Çok çeşitli kaynaklardan (kendi yerel verileri dahil) veri çekerler, bunları birleşik bir akışa entegre ederler, bir gösterge panosu veya bir API aracılığıyla tüketilebilir hale getirirler ve şaşırtıcı sayıda kullanım durumu için sağlam bir analiz paketi sunarlar. Söylemeye gerek yok, ölçekleri ve karlılıkları endüstrinin kıskançlığı.

Veri oluşturma platformları . Bu işletmeler, çok sayıda kullanıcı için can sıkıcı sorunları çözer ve doğaları gereği, müşterilerinden geniş bir veri alanı yakalar. Bu veri kümeleri büyüdükçe, şirketlerin ürünlerini ve özelliklerini daha iyi uyarlamalarını ve son derece bağlamsal ve alakalı tekliflerle müşterileri hedeflemelerini sağlamada giderek daha değerli hale geliyorlar. Müşteriler, veri varlığından doğrudan yararlanmak için kaydolmazlar; ürün o kadar değerli ki, sadece kutudan çıktığı gibi sunulan özellikleri istiyorlar. Ürün zamanla daha iyi hale geldikçe, zaten başarılı bir platformun kilitlenmesini sağlamlaştırıyor. Nane bu tür bir iş örneğiydi. İnsanlar temel üründe değer gördü. Ancak ürün, daha fazla müşteri verisi toplanıp analiz edildikçe daha iyi olmaya devam etti. Kendi başına ağ etkileri yoktu, ancak oluşturulan veri varlığının katıksız ölçeği, ürünü zaman içinde iyileştirmenin temel bir unsuruydu."

Selvanathan ve Zuk, "bir kuruluş tarafından kullanılan geleneksel değer yakalama sistemlerinin sınırları dışında kalan... hedef müşteri için bağlam ve tüketim modellerine uyacak şekilde ayarlanmış para kazanma yöntemleri" içeren bir çerçeve sunar. "Dört farklı yaklaşıma ilişkin örnekler sunarlar: platformlar, uygulamalar, hizmet olarak veri ve profesyonel hizmetler".

Örnekler

  • Cüzdan payı, pazar payı ve kıyaslama gibi şeyler için müşterilere yeniden satılacak verilerin (analitiklerle) paketlenmesi
  • General Motors otomobilleri için On-Star gibi katma değerli bir farklılaştırıcı olarak verilerin (analitiklerle) yeni ürünlere entegrasyonu
  • GPS özellikli akıllı telefonlar
  • Facebook ve Groupon tarafından sunulanlar gibi coğrafi konum tabanlı teklifler ve konum indirimleri, yeni ortaya çıkan kanallardan yararlanarak veriden para kazanmanın diğer başlıca örnekleridir.
  • Circulate tarafından sunulanlar gibi CRM tabanlı reklam hedefleme ve medya ilişkilendirmesi
  • Instarea tarafından sunulanlar gibi Büyük Veri tabanlı pazarlama kampanyaları .
  • TASIL & Omantel tarafından sunulanlar gibi pazarlama kampanyaları için tetikleyici olarak mobil ağ konum verileri .

Fikri mülkiyet ortamı

2010'dan beri USPTO tarafından bireyler tarafından oluşturulan verilerden para kazanmak için verilen patentlerden bazıları; 8.271.346, 8.612.307, 8.560.464, 8.510.176 ve 7.860.760. Bunlar genellikle elektronik ticaret, veri işleme ve maliyet ve fiyat belirleme ile ilgili sınıf 705'tedir. Bu patentlerin bazıları, nesnelerin interneti aracılığıyla birbirine bağlı birçok kişiden ve cihazdan gelen verileri gerçek zamanlı olarak birleştirmek ve toplamak için gelişen teknolojiyi yansıtmak için veri tedarik zinciri terimini kullanır . Ortaya çıkan bir diğer terim ise bilgi bankacılığıdır .

Veri para kazanma için keşfedilmemiş ancak potansiyel olarak yıkıcı bir alan , veri işlemleri için Bitcoin mikro ödemelerinin kullanılmasıdır . Bitcoins, Visa veya PayPal gibi işlem maliyetlerini kolayca etkinleştirebilen ve azaltabilen veya ortadan kaldırabilen ödeme hizmetleriyle rakipler olarak ortaya çıktığından, tek bir veri öğesi kadar küçük işlemler kolaylaştırılabilir. Bir veri tedarik zincirine katılımlarından para kazanmak isteyen işletmelerin yanı sıra tüketiciler de yakında sosyal ağ destekli Bitcoin borsalarına ve platformlarına erişebilecekler. Veriler için mikro ödemeler her yerde ve etkin olduğundan, tıklama tuzağı ve veri hırsızlığı ortadan kalkabilir . Potansiyel olarak, veri komisyoncusu tarafından yönetilen veri ticareti değiş tokuşları oluşturmaya yönelik mevcut ihtiyaç bile atlanabilir. Veri tedarik zinciri kavramını ortaya atan Stanley Smith, veri para kazanma için basit mikro ödemelerin, kullanıcı tarafından yapılandırılabilen veri tedarik şemalarının her yerde uygulanmasının evriminin anahtarı olduğunu ve tüm veri yaratıcıları için evrensel bir ölçekte veri para kazanmayı mümkün kıldığını söyledi. gelişen nesnelerin interneti.

Ayrıca bakınız

Referanslar