Si deseo monetizar mis datos, ¿debo usar una API de “datos como servicio” de un tercero o debo desarrollar mi propio “carrito de compras de datos”?

Monetizar datos es un desafío tecnológico y operativo difícil. Si su objetivo es desbloquear el potencial de ingresos total de sus datos, debe poder llegar a todos los compradores de datos posibles y llegar a ellos de manera eficiente, pero hacerlo con una solución interna requiere mucho esfuerzo:

Por ejemplo, los compradores que buscan datos que puedan integrarse en sus propias aplicaciones pueden preferir los datos en forma de API. Crear una API de mejores prácticas que se ajuste a todos los estándares necesarios (p. Ej. REST, XML, JSON) y tenga el mecanismo de autenticación / clave de API correcto, el mecanismo de medición / fijación de precios correcto, el nivel correcto de documentación, etc., es una tarea difícil en sí mismo.

Otros compradores de datos pueden estar buscando descargar datos en masa, ya sea en su totalidad o en parte (por ejemplo, para analizarlos en una hoja de cálculo). Aquí, uno necesita crear una herramienta en línea para seleccionar, pagar, descargar y, a menudo, volver a descargar el subconjunto de datos correcto; La herramienta debe tener una capacidad de uso suficiente para los compradores de datos no técnicos y debe admitir todos los formatos de datos necesarios, una vez más, un conjunto difícil de desafíos.

Independientemente de cómo se entreguen los datos, un proveedor de datos debe proporcionar un mecanismo para que los compradores de datos se registren y paguen los datos en línea de manera autoservicio. También se necesitan mecanismos para que los proveedores de datos validen a los compradores y eviten el fraude, para ver informes / análisis sobre la actividad de compra de datos, para establecer reglas de precios de datos (que a menudo pueden ser bastante complejas) u otros planes de acceso, como pruebas y promociones gratuitas.

Finalmente, están los desafíos operativos: los pagos deben ser procesados ​​por los compradores de datos, los problemas de pago deben resolverse, se debe proporcionar soporte técnico (que es especialmente difícil en el caso de los compradores que acceden a los datos a través de API), los SLA deben mantenerse , los datos deben ser alojados y actualizados continuamente.

WebServius, así como varias otras compañías, se propusieron resolver todos los desafíos anteriores. Aquí hay economías de escala en juego, y es mucho más eficiente que estos desafíos se resuelvan una vez para todos los proveedores de datos en una plataforma en particular, que para cada proveedor reinventar la rueda.

Para los proveedores de datos, nos proponemos ofrecer una verdadera experiencia de monetización de datos de extremo a extremo: si nos proporciona acceso a datos valiosos, le proporcionaremos una forma de monetizarlos en una variedad de formas convincentes (API, masivo descarga de datos, etc.), sin que tenga que preocuparse por ninguno de los problemas difíciles anteriores, y con el control total de los precios, la marca y los términos.

Una analogía aquí es la venta de bienes físicos: si está vendiendo bienes físicos en línea, a menudo es mucho más eficiente aprovechar una plataforma existente (Amazon Stores, Amazon FBA, eBay, etc.) que construir un comercio electrónico completo solución desde cero. Veo WebServius y algunos de nuestros competidores como el “Amazon / eBay de datos”.

Eugene Osovetsky hace una serie de buenos puntos en su respuesta, pero un problema importante que Eugene no menciona anteriormente es la conveniencia del desarrollador.

Es poco probable que alguien construya una aplicación solo con sus datos; plataformas como SimpleGeo y Timetric (compañía) (la última de las cuales es mi compañía) normalizan los datos de una gran cantidad de fuentes, lo que hace que sea más fácil construir cosas con una visión del mundo más, digamos, politeísta.

Esto no es un problema si eres Twitter, pero muy pocas personas son Twitter.

Pregunta seria: ¿por qué asumir que sacar provecho de sus datos es el resultado directo de venderlo a alguien?

Como señalan Eugene Osovetsky y Michelle Greer, la infraestructura para alojar datos de manera flexible es difícil. Aceptar pagos es difícil. Desembolsar pagos a proveedores de datos es difícil.

En los negocios, difícil es una manera rápida de decir “es costoso, lleva mucho tiempo hacerlo bien, se cometerán errores y al final del día no hay garantía de que tengamos éxito”.

En igualdad de condiciones, es solo cuestión de tiempo antes de que la mayoría de las personas que trabajan con datos se den cuenta de que el valor real de los datos proviene de establecer el contexto, la humanización a través de la narrativa y hacer que sea más difícil para los mentirosos.

Resuelva los problemas en esos dominios, y ganará mucho más dinero que si trata de vender sus datos de la misma manera que su proveedor vende plátanos.