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Big Data wird immer als eine immens wertvolle Ressource beschrieben, die jedes florierende Unternehmen befeuern kann und Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, Geschäftsmöglichkeiten und überlegene Margen bietet. So wie Rohöl raffiniert werden muss, bevor es in eine wertvolle und nützliche Ressource umgewandelt werden kann, müssen Daten durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) aufbereitet werden, bevor es etwas wert ist. Von der Nutzung zur Verbesserung der Effizienz des Unternehmens bis zur Nutzung zur Schaffung neuer Einnahmequellen können Geschäftsdaten auf viele verschiedene Arten monetarisiert werden.
Tim Sloane, Vice President of Payment Innovation bei Mercator Advisory Group, erklärte: „Bei der Monetarisierung von Daten geht es darum, die vorhandenen Daten über neue Kanäle zu nutzen.“ Schauen wir uns einige konkrete Beispiele an, ohne Zeit zu verlieren. Weil Zeit Geld ist, mein Freund!
Verkauf anonymisierter Kundendaten an Dritte
Kundendaten, die anonymisiert (dh ohne vertrauliche Informationen) oder synthetisiert (dh leicht modifiziert, so dass sie immer noch zu 100% statistisch relevant sind, jedoch nicht auf den ursprünglichen Kunden zurückgeführt werden können) sind an andere Unternehmen zu verkaufen, die sie im Internet benötigen Form von analytischen Produkten. Aggregierte, vorverdaute Daten können monetarisiert werden, da sie möglicherweise einen Wert enthalten, der über die ursprüngliche Verwendung hinausgeht und eine neue Einnahmequelle schafft. Beispielsweise möchte ein Einkaufszentrum wissen, welche Art von Essen von Videospielenthusiasten nach dem Kauf bevorzugt wird, damit ein bestimmter Fast-Food-Stand im selben Bereich wie die Spieleläden platziert werden kann. Oder ein Telekommunikationsunternehmen verkauft möglicherweise Geolokalisierungsdaten von Kunden, mit denen effizientere „Smart City“ -Technologielösungen geplant werden können.
