什么是数据市场？ 数据交换最佳指南

从数据中赚钱并不仅限于硅谷巨头。 当今现代数据市场的发展使任何人都可以从他们的数据中获利。

当企业开始战略性地存储、评估数据洞察并采取行动时，他们很快就会发现他们拥有的信息比他们意识到的要多。 通过出售这些资产，他们建立了一些世界上最大的商业帝国和最知名的品牌。

如今的数据交换平台使数据购物变得比以往任何时候都更加容易。 它们为数据购买者简化了数据采购，并为数据供应商最大化了数据货币化。

但是您应该带着可重复使用的袋子去数据市场吗？ 他们有基于字节的鱼和苹果出售吗？ 或许很多人也有同样的困惑，那么让我们一起来了解一下吧。

数据市场的功能与任何其他促进商品贸易的在线市场类似。 例如，阿里巴巴是一个产品批发平台，而 Airbnb 是一个短期房地产（主要是度假租赁）市场。 值得注意的是，阿里巴巴和 Airbnb 都不拥有在其市场上交换的任何资本。 阿里巴巴不销售食品或零售商品，而爱彼迎则在不拥有任何房屋的情况下运营。

这两个都是双边市场的例子，即商品交换的平台。 市场并不拥有所交换的商品。 相反，它们充当了双方之间的桥梁：买家和卖家、消费者和供应商、需求和供应——你明白了！

数据市场是一个分叉的市场，有两种类型的数据提供商：那些想要将其数据资产货币化的人和那些寻找符合其需求的数据源的人。 数据市场对双方都有利，这就是为什么越来越多的企业转向数据市场来制定有效的数据策略。

数据市场的兴起

在追踪数据市场的迅速崛起时，您必须考虑几个变量。 简而言之，变量是尝试访问、管理外部数据并从中获利时出现的问题的理想解决方案。

数据激增

物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融合，导致市场数据和第三方数据大幅激增。 鉴于数据生产的巨大增长，数据市场提供了三个关键优势。

首先，通过数据市场，我们可以将我们的私人数据商业化，以便实时在线购买。

其次，数据市场让普通个人能够驾驭令人生畏的数据环境。 除了数据科学家和分析师等专家之外，任何人都可以学习使用数据市场。

最后，数据市场所有者通过创建满足各方需求的双边市场，为买家和卖家的业务带来好处。 由于数据市场不需要投资建设基础设施来扩展，因此它们可以进行更大规模的扩展。

外部数据的重要性

数据资本是外部数据的简称，是一种有可能改变无数企业和组织的进程和成功的资源，就像人力和财务资本一样。 如今，外部数据资本市场的活动有所增加。 但为什么？ 因为当公司利用外部洞察增强其专有信息时，优化预测模型、提高效率、数据安全性和最大化投资回报 (ROI) 都变得更加容易。

数据即服务的出现

数据货币化正在迅速成为具有前瞻性思维的公司和企业的可靠且可扩展的收入来源，这就是 DaaS（数据即服务）的出现。 未来，任何企业都可以通过出售资产来转型为DaaS业务。

假设您拥有一家虚拟旅游企业。 贵公司主要为客户提供与度假相关的服务，例如交通、住宿和娱乐。 开展 DaaS 业务可能会为您的组织带来大量额外收入，因为日常业务运营和内部系统产生的大量信息具有价值。 在线旅行社自动收集高需求领域的数据，包括旅行者意见、入住率、交通模式、航班时刻表和网站访问量。

当客户对这些知识有很高的需求时，为什么要让它在内部数据库中休眠呢？ 得益于数据市场，如今将数据货币化变得很简单。 在数据市场的帮助下，企业可以安全、透明地向第三方提供其专有数据。

安全访问商业数据

在这里，我们谈到了数据市场成功的最后一个也是最关键的因素。 它们提供快速、轻松的数据收集，而不会牺牲数据隐私。 经过验证的数据市场的所有参与者，包括数据的卖方和买方，都必须遵守市场的安全标准。 这意味着希望参与数据市场的用户必须遵守有关收集个人信息的所有适用法律和道德标准。

例如，数据供应商必须证明他们在收集数据时遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 的要求，并在汇总个人识别信息之前将其匿名化。 数据市场仅允许供应商在经过验证和批准后开始销售数据。

某些数据交换在其操作中包括区块链技术以提高安全性。 它们被称为去中心化数据市场，是在线数据交换的新浪潮。

数据市场如何运作？

与任何其他在线市场或电子商务平台一样，数据市场取决于供给和需求。 但顾客购买的不是一件外套或流媒体服务会员资格，而是信息。 它们促进数据商务，其工作原理与其他形式的贸易类似，包括电子商务、实体零售和企业对企业 (B2B) 交换。 数据市场使用以下功能来促进相关数据的交易和采购。

• 数据产品化允许开发、工作流程和维护购买的数据产品。
• 数据发现具有可搜索的库和元数据显示，可帮助用户快速找到所需的数据。
• 应用程序编程接口 (API)、访问控制集成和其他技术控制数据产品访问。
• 数据货币化帮助数据供应商向数据消费者许可和销售其数据产品。
• 数据集成允许数据买家和卖家从各种来源和平台传输和接收信息。

数据市场的类型

根据目标受众和数据来源，将四个一般类别应用于数据市场。 让我们讨论一下数据市场的各个类别。

个人数据市场

个人数据市场是一个相对较新的发展。 与去中心化数据市场一样，它们的形成是因为客户不希望科技企业利用他们的个人和敏感数据来获取商业利益。 个人数据市场使客户能够因同意管理的数据共享而获得补偿。

这意味着用户同意个人数据市场共享有关其在线行为和位置的信息。 个人因每一条共享信息而获得报酬； 数据是在同意的情况下获取和管理的。

个人数据市场是改善外部数据部门的另一种新颖方法。 首先，他们确保个人收到公司收集的有关他们的行为知识的公平部分。

其次，它们是“数据公益”背后的推动力。 个人数据市场包含对特定用例的人类流动性和行为的重要见解，例如灾难和流行病中的位置映射。 这些见解可帮助政府和人道主义团体成功应对问题，而选择提供数据的个人则将获得报酬。 出于安全原因，他们通常通过代金券或礼品卡支付。

Datum、SynapseAI 和 Datawallet 是个人数据市场的示例。

企业对企业 (B2B) 数据市场

B2B 市场用于在公司和组织之间交易数据。 个人代表他们拥有或工作的公司注册该平台。 这是因为企业而不是个人通常对购买数据感兴趣。 公司通常希望大规模地将其数据货币化，因为他们拥有足够的数据来实现盈利。

这就是 B2B 数据市场发挥作用的地方。 它们通过简化数据获取和销售来帮助企业实现商业和运营目标。 这些数据市场充当商业数据供应商和软件即服务（SaaS）供应商的需求创造平台。 它们采用不同的商业模式：有些要求供应商订阅并付费才能显示他们的数据，而另一些则提供了一种可访问的数据货币化途径，供应商只有在数据成功出售时才需要付费。

企业从 B2B 数据市场而不是开源替代方案获取数据，因为 B2B 市场通常提供分析级数据。 这些复杂的数据集和 API 为公司提供了竞争对手不可能拥有的信息，因为它们只能通过购买获得。

Datarade、Snowflake、AWS Data Exchange 和 Eagle Alpha 都是 B2B 数据市场的例子。

内部数据市场

为了满足改进分析的需求，一些企业创建了内部数据市场和目录，这些市场和目录仅供员工和消费者使用。 用户浏览市场并选择适合其项目的数据； 信息和相关元数据立即可用。

Alation Marketplace 和 SAP Datasphere 是两家拥有内部数据市场的公司。 数据供应商可以在这些内部数据市场中列出他们的数据，以便与 Alation 和 SAP 市场买家进行互动。

最直接的方法是加入数据商务云 (DCC)，它允许您使用一个帐户参与这两个方面。 尽管内部数据市场尚未广为人知，但它们具有很高的转化率，因为每个使用它们的人都有一个特定的用例。 他们通常位于销售漏斗的最深处，准备使用外部数据进行分析。

物联网数据市场

物联网数据市场正在开发中，以整合全球信息流。 经过利用和处理后，它们可以使您适应消费者行为、互联网趋势和技术进步。 由于开放网络支持这种类型的数据市场，物联网市场通常相对容易进入，具有可变的定价选择，例如按小时付费。

许多组织发现通过物联网数据市场将数据货币化是一种有吸引力的选择。 随着企业扩大其技术堆栈中硬件的数量和质量，他们会产生更多的数据作为副产品。 这些副产品，即前面提到的“数字双胞胎”，是重要的数据资产。 公司可以通过列出物联网来源的数据并利用他们当前使用的产品来利用简单的现金流。

IOTA 数据市场和 Streamr 是物联网数据市场的两个例子。

在市场上购买数据的 5 个步骤

浏览、比较、采样、购买和审查是共同构成数据市场的五个基本交易阶段。

1.浏览数据

数据市场在单一平台上托管众多数据供应商和提供商。 来自世界各地的供应商利用数据市场，买家可以轻松访问这个全球数据源网络，并与他们原本找不到的供应商进行互动。

数据市场客户可以根据特定数据特征定制搜索，以改善浏览体验。 他们在数据市场上搜索特定数据，同时牢记预算和地理位置，就像他们在亚马逊上输入产品价格范围或在 Airbnb 上根据位置过滤结果时所做的那样。 这使得购买者能够以合适的价格找到具有适当国家/地区覆盖范围的数据集。

2. 数据对比

数据市场为购买者提供了快速比较供应商的方法。 尽管不同平台的详细程度有所不同，但所有数据市场都总结了提供商的数据产品。 一些市场要求消费者联系各个提供商以了解有关其数据解决方案的更多信息，而另一些市场则让购买者轻松了解提供商的数据功能。

与其他数据源技术不同，数据市场特别强调买家体验的这一步。 这是因为数据市场是用于改进决策的自助服务系统。 让数据购买者能够轻松地在数据供应商之间进行公正的比较，增加了购买者发现他们想要的数据的可能性。

3. 样本数据

比较之后，合乎逻辑的下一步是在购买前进行尝试。 当买家将搜索范围缩小到一两个数据提供商选择时，他们几乎总是要求提供数据样本。

购买者在决定购买之前必须确保引起他们兴趣的外部数据适用于他们的用例。 因此，它必须具有准确的洞察力，使人们能够做出数据驱动的决策。 外部数据还必须与组织的内部系统和软件集成。 分析师和数据科学家可以使用数据样本执行测试，以检查数据集、数据服务或 API 是否合适。

4. 购买数据

当数据购买者对数据样本与其组织的软件系统兼容并且适用于他们的用例感到满意时，他们就可以购买数据。 商业数据有多种格式，具体取决于供应商。

5. 审查数据

数据购买者可以在最后一步表示他们的满意度。 买家评论会影响每笔交易，无论是酒店房间还是一双鞋子。 数据市场通过邀请购买者评估他们购买的数据产品，在外部数据领域发挥着重要作用。

审查使生态系统具有显着的透明度。 这促使供应商提供最好的数据解决方案和服务，以获得积极的反馈并从竞争对手中脱颖而出。

数据市场、数据湖、数据仓库

数据仓库和数据湖是本地数据管理和分析系统。 它们有利于处理公司内部的数据。 数据市场中可用的各种数据是更大的湖泊。 根据市场的不同，您可能能够购买任何形式的数据，例如消费者行为、财务、地理位置和技术堆栈数据。

数据市场提供可供各行各业使用的数据。 内部数据源（例如数据仓库）可能包含难以理解的数据，因为它仅供内部使用。 市场对数据进行分类并定义其特征，以便数据科学家可以专注于收集见解，而不是提取、转换和加载 (ETL) 操作。

数据市场的好处

数据市场为企业带来了许多显着的好处和应用。

• 访问大量数据：您可以访问来自多个来源的大量数据，从而更轻松地发现所需的信息。
• 提高数据质量：数据提供商销售或共享高质量的数据产品，影响市场的声誉和用户的认可度。
• 数据治理：市场可以控制数据访问、使用和合规性，以保证数据得到安全和负责任的处理。
• 提高效率：市场可以帮助企业简化数据获取流程，减少收集所需数据所需的时间和资源。
• 加强合作：促进企业之间和内部的协作，帮助打破数据孤岛并改善信息流。
• 新的收入来源：企业可以将其数据货币化，建立新的收入来源。
• 竞争优势：获取高质量数据可以提供竞争优势，使企业能够做出明智的决策并保持领先地位。
• 更好的决策：通过让企业访问各种数据，市场可以帮助做出更明智的决策，从而提高数据驱动洞察的准确性和有效性。

使用数据市场的公司

以下公司利用数据来指导业务选择、增强商品和服务并在竞争中保持领先地位。

• 邓白氏为企业和金融机构提供各种业务数据目录和分析。
• Epsilon 提供数据驱动的见解和解决方案来帮助指导营销工作。
• Zillow 向用户提供重要的房地产市场数据和分析，以帮助他们做出购房和出售选择。
• Experian 向企业和金融机构提供信贷和营销数据。
• 美国国家航空航天局 (NASA) 管理着一个数据市场，为学术界和某些公司提供卫星图像、气候数据和其他科学数据集。

数据市场与数据交换

数据市场在数据履行行业中使用，是一个术语，表示允许消费者购买和销售数据的在线平台（通常基于云）。 这些平台上的数据被捆绑到商品中，可以像从亚马逊或其他电子商务网站购买产品一样购买商品。

另一方面，数据交换  对于那些不出售数据而是认为与另一家公司（通常在同一行业，但不一定）交换数据有价值的公司来说，这是一种替代方案。 公司无需为数据付费，而是通过交换数据来互惠互利。

由于类似的技术进步，数据市场和数据交换这两个词变得相对相同。 在某些情况下，购买和出售数据以及数据交换都是可能的。 可以根据用户的不同对不同的前置环境进行优先级排序。

因此，公共用户可能会看到待售的数据产品，而已建立的数据交换网络的私人用户成员可能会看到可供免费下载的相同产品。 数据履行（购买、出售或共享）在单个集中式平台上进行管理。

数据交换平台

公司转向数据交换平台来发送、获取或丰富数据，而不会在整个获取过程中改变其基本含义。 数据被传输，以便接收系统可以摄取数据，通常是通过完全标准化来实现。 作为这些交换的基本组成部分，数据即服务功能经常被使用，其中可以批量收集行业、市场、源或主题数据，以提供数据驱动的见解和商业智能。

数据交换软件买家想要的一些好处包括：

• 快速数据采集和报告
• 细粒度数据能力
• 批量数据管理
• 与其他面向数据的解决方案集成

数字数据细节深入

自互联网早期以来，专门从事数据市场的公司通过弥合数据供应商和用户之间的差距而激增。 数据市场自然会开发新型现代数据平台，以继续提供和消费数据，以满足数据提供者和消费者的需求。

然而，数据市场中出现的缺陷并不令人震惊。 虽然克服这些障碍确实具有挑战性，但用创造性的解决方案来满足这些障碍也至关重要，因为企业发现消化和使用这些障碍不再是一件苦差事，而且大数据蓬勃发展。

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