In den letzten zehn Jahren wurden große Fortschritte bei den Monetarisierungsmöglichkeiten erzielt, aber es gibt immer noch Herausforderungen, wenn es darum geht, Big-Data-Analysen zu generieren, die für Modelle des maschinellen Lernens verwendet werden können. Das Wichtigste, worauf Unternehmen achten müssen, ist sicherzustellen, dass die Daten, die sie zu Geld machen wollen, den regionalen Gesetzen zum Datenschutz und zu personenbezogenen Daten entsprechen. Es gibt eine ganze Reihe von Datenbrokern, die bereit wären, Ihnen dabei zu helfen, damit Sie als KMU verkaufen können. Der Fokus muss bei innovativen Startups darauf liegen, kleinen Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre Daten zu strukturieren und für kleine Unternehmen zu optimieren.
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Oliver Hale
Tech Gründer und CEO von Trovalo
In den letzten zehn Jahren gab es große Fortschritte bei den Monetarisierungsmöglichkeiten, aber es gibt immer noch Herausforderungen, wenn es darum geht, Big-Data-Analysen zu generieren, die für maschinelle Lernmodelle verwendet werden können
Jede Organisation, ob groß oder klein, produziert nützliche Daten, die zum breiteren Big Data-Ökosystem beitragen. Nehmen Sie zum Beispiel Ihr lokales unabhängiges Geschäft, das die Kaufgewohnheiten bestimmter Stammkunden wahrscheinlich 100-mal besser versteht als Ihre großen Supermarktketten, aber monetarisieren und verkaufen sie Daten?
In den letzten zehn Jahren wurden große Fortschritte bei den Monetarisierungsmöglichkeiten erzielt, aber es gibt immer noch Herausforderungen, wenn es darum geht, Big-Data-Analysen zu generieren, die für Modelle des maschinellen Lernens verwendet werden können.
Allgemeiner Mangel an Verständnis
Die Zeiten haben sich geändert, Sie brauchen kein komplettes Team von Datenwissenschaftlern mehr, um mit Ihren Daten Geld zu verdienen. Stattdessen können Sie Dienste von Drittanbietern wie Trovalo (www.trovalo.io) oder Tableau (www.tableau.com) nutzen, um bei der Strukturierung zu helfen Ihre Daten für Sie.
Das Wichtigste, worauf Unternehmen achten müssen, ist sicherzustellen, dass die Daten, die sie zu monetarisieren versuchen, den regionalen Gesetzen zum Datenschutz und zu personenbezogenen Daten entsprechen:
Angesichts dieses potenziellen Minenfelds betrachten Unternehmen dies oft als einen kosten- und arbeitsintensiven Prozess. Vielleicht stimmt das gerade jetzt, innovative Startups müssen sich mehr darauf konzentrieren, kleinen und mittleren Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre Daten zu strukturieren und für die Datenmonetarisierung zu optimieren.
Die Umsatzvorteile des Datenverkaufs überwiegen jedoch bei weitem die damit verbundenen Kosten am Anfang. Wenn Sie bereit sind, Daten zu verkaufen, gibt es eine ganze Reihe von Datenbrokern, die Ihnen dabei helfen würden.
Einige Beispiele für Daten, die Sie als KMU verkaufen können, sind:
E-Mail-Marketing-Daten
Telefonnummerndaten
Standortdaten
Mailinglisten
Fehlendes Engagement
Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen beim Verkauf von Daten ist das Engagement. Ein Datenaggregator zu werden und Ihre Daten zu verkaufen, ist eine weitere Einnahmequelle und damit auch Verantwortung.
Was einige Unternehmen nicht verstehen, ist, dass Sie diese Datenquellen regelmäßig aktualisieren müssen, wenn eine andere Organisation Daten kauft, die sie erwarten, einen einzigartigen Einblick zu erhalten, und dies ist bei Massendatentransaktionen selten der Fall. Massendatentransaktionen sind am nützlichsten, um grundlegende Trends zu identifizieren und frühere Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren.
Daten werden isoliert
Daten in etablierten Unternehmen werden oft isoliert und weggesperrt, was den Zugriff erschweren und kostspielig machen kann. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, von Anfang an Möglichkeiten der Datenmonetarisierung zu implementieren.
Im heutigen Ökosystem sind Daten der Schlüssel zur Entscheidungsfindung für alle Unternehmen. Datenbasierte Entscheidungen schaffen Wettbewerbsvorteile und können zu längerfristigem Erfolg und zusätzlichen Einnahmequellen führen. Wenn Sie Daten monetarisieren möchten, muss Ihr Unternehmen Recherchen durchführen, um den wahren Marktwert aller von Ihnen generierten Informationen zu verstehen.
Vorteile der Monetarisierung von Daten
Unternehmen, die ihre Daten monetarisieren, sehen oft viele Vorteile, darunter neue Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle sowie eine erhöhte Kundenbindung und -loyalität.
Es gibt viele Möglichkeiten zur Monetarisierung, einschließlich Benchmarking und Profilerstellung von Kunden, Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugserkennung und Analyse von Kauf- und Bestellprozessen.
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