什麼是數據市場？ 數據交換最佳指南

從數據中賺錢並不僅限於矽谷巨頭。 當今現代數據市場的發展使任何人都可以從他們的數據中獲利。

當企業開始戰略性地存儲、評估數據洞察並採取行動時，他們很快就會發現他們擁有的信息比他們意識到的要多。 通過出售這些資產，他們建立了一些世界上最大的商業帝國和最知名的品牌。

如今的數據交換平台使數據購物變得比以往任何時候都更加容易。 它們為數據購買者簡化了數據採購，並為數據供應商最大化了數據貨幣化。

但是您應該帶著可重複使用的袋子去數據市場嗎？ 他們有基於字節的魚和蘋果出售嗎？ 或許很多人也有同樣的困惑，那麼讓我們一起來了解一下吧。

數據市場的功能與任何其他促進商品貿易的在線市場類似。 例如，阿里巴巴是一個產品批發平台，而 Airbnb 是一個短期房地產（主要是度假租賃）市場。 值得注意的是，阿里巴巴和 Airbnb 都不擁有在其市場上交換的任何資本。 阿里巴巴不銷售食品或零售商品，而愛彼迎則在不擁有任何房屋的情況下運營。

這兩個都是雙邊市場的例子，即商品交換的平台。 市場並不擁有所交換的商品。 相反，它們充當了雙方之間的橋樑：買家和賣家、消費者和供應商、需求和供應——你明白了！

數據市場是一個分叉的市場，有兩種類型的數據提供商：那些想要將其數據資產貨幣化的人和那些尋找符合其需求的數據源的人。 數據市場對雙方都有利，這就是為什麼越來越多的企業轉向數據市場來製定有效的數據策略。

數據市場的興起

在追踪數據市場的迅速崛起時，您必須考慮幾個變量。 簡而言之，變量是嘗試訪問、管理外部數據並從中獲利時出現的問題的理想解決方案。

數據激增

物聯網（IoT）、大數據、人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的融合，導致市場數據和第三方數據大幅激增。 鑑於數據生產的巨大增長，數據市場提供了三個關鍵優勢。

首先，通過數據市場，我們可以將我們的私人數據商業化，以便實時在線購買。

其次，數據市場讓普通個人能夠駕馭令人生畏的數據環境。 除了數據科學家和分析師等專家之外，任何人都可以學習使用數據市場。

最後，數據市場所有者通過創建滿足各方需求的雙邊市場，為買家和賣家的業務帶來好處。 由於數據市場不需要投資建設基礎設施來擴展，因此它們可以進行更大規模的擴展。

外部數據的重要性

數據資本是外部數據的簡稱，是一種有可能改變無數企業和組織的進程和成功的資源，就像人力和財務資本一樣。 如今，外部數據資本市場的活動有所增加。 但為什麼？ 因為當公司通過外部洞察增強其專有信息時，優化預測模型、提高效率、數據安全性和最大化投資回報 (ROI) 都變得更加容易。

數據即服務的出現

數據貨幣化正在迅速成為具有前瞻性思維的公司和企業的可靠且可擴展的收入來源，這就是 DaaS（數據即服務）的出現。 未來，任何企業都可以通過出售資產來轉型為DaaS業務。

假設您擁有一家虛擬旅遊企業。 貴公司主要為客戶提供與度假相關的服務，例如交通、住宿和娛樂。 開展 DaaS 業務可能會為您的組織帶來大量額外收入，因為日常業務運營和內部系統產生的大量信息具有價值。 在線旅行社自動收集高需求領域的數據，包括旅行者意見、入住率、交通模式、航班時刻表和網站訪問量。

當客戶對這些知識有很高的需求時，為什麼要讓它在內部數據庫中休眠呢？ 得益於數據市場，如今將數據貨幣化變得很簡單。 在數據市場的幫助下，企業可以安全、透明地向第三方提供其專有數據。

安全訪問商業數據

在這裡，我們談到了數據市場成功的最後一個也是最關鍵的因素。 它們提供快速、輕鬆的數據收集，而不會犧牲數據隱私。 經過驗證的數據市場的所有參與者，包括數據的賣方和買方，都必須遵守市場的安全標準。 這意味著希望參與數據市場的用戶必須遵守有關收集個人信息的所有適用法律和道德標準。

例如，數據供應商必須證明他們在收集數據時遵守《通用數據保護條例》(GDPR) 和《加州消費者隱私法案》(CCPA) 的要求，並在匯總個人識別信息之前將其匿名化。 數據市場僅允許供應商在經過驗證和批准後開始銷售數據。

某些數據交換在其操作中包括區塊鏈技術以提高安全性。 它們被稱為去中心化數據市場，是在線數據交換的新浪潮。

數據市場如何運作？

與任何其他在線市場或電子商務平台一樣，數據市場取決於供給和需求。 但顧客購買的不是一件外套或流媒體服務會員資格，而是信息。 它們促進數據商務，其工作原理與其他形式的貿易類似，包括電子商務、實體零售和企業對企業 (B2B) 交換。 數據市場使用以下功能來促進相關數據的交易和採購。

• 數據產品化允許開發、工作流程和維護購買的數據產品。
• 數據發現具有可搜索的庫和元數據顯示，可幫助用戶快速找到所需的數據。
• 應用程序編程接口 (API)、訪問控制集成和其他技術控制數據產品訪問。
• 數據貨幣化幫助數據供應商向數據消費者許可和銷售其數據產品。
• 數據集成允許數據買家和賣家從各種來源和平台傳輸和接收信息。

數據市場的類型

根據目標受眾和數據來源，將四個一般類別應用於數據市場。 讓我們討論一下數據市場的各個類別。

個人數據市場

個人數據市場是一個相對較新的發展。 與去中心化數據市場一樣，它們的形成是因為客戶不希望科技企業利用他們的個人和敏感數據來獲取商業利益。 個人數據市場使客戶能夠因同意管理的數據共享而獲得補償。

這意味著用戶同意個人數據市場共享有關其在線行為和位置的信息。 個人因每一條共享信息而獲得報酬； 數據是在同意的情況下獲取和管理的。

個人數據市場是改善外部數據部門的另一種新穎方法。 首先，他們確保個人收到公司收集的有關他們的行為知識的公平部分。

其次，它們是“數據公益”背後的推動力。 個人數據市場包含對特定用例的人類流動性和行為的重要見解，例如災難和流行病中的位置映射。 這些見解可幫助政府和人道主義團體成功應對問題，而選擇提供數據的個人則將獲得報酬。 出於安全原因，他們通常通過代金券或禮品卡支付。

Datum、SynapseAI 和 Datawallet 是個人數據市場的示例。

企業對企業 (B2B) 數據市場

B2B 市場用於在公司和組織之間交易數據。 個人代表他們擁有或工作的公司註冊該平台。 這是因為企業而不是個人通常對購買數據感興趣。 公司通常希望大規模地將其數據貨幣化，因為他們擁有足夠的數據來實現盈利。

這就是 B2B 數據市場發揮作用的地方。 它們通過簡化數據獲取和銷售來幫助企業實現商業和運營目標。 這些數據市場充當商業數據供應商和軟件即服務（SaaS）供應商的需求創造平台。 它們採用不同的商業模式：有些要求供應商訂閱並付費才能顯示他們的數據，而另一些則提供了一種可訪問的數據貨幣化途徑，供應商只有在數據成功出售時才需要付費。

企業從 B2B 數據市場而不是開源替代方案獲取數據，因為 B2B 市場通常提供分析級數據。 這些複雜的數據集和 API 為公司提供了競爭對手不可能擁有的信息，因為它們只能通過購買獲得。

Datarade、Snowflake、AWS Data Exchange 和 Eagle Alpha 都是 B2B 數據市場的例子。

內部數據市場

為了滿足改進分析的需求，一些企業創建了內部數據市場和目錄，這些市場和目錄僅供員工和消費者使用。 用戶瀏覽市場並選擇適合其項目的數據； 信息和相關元數據立即可用。

Alation Marketplace 和 SAP Datasphere 是兩家擁有內部數據市場的公司。 數據供應商可以在這些內部數據市場中列出他們的數據，以便與 Alation 和 SAP 市場買家進行互動。

最直接的方法是加入數據商務雲 (DCC)，它允許您使用一個帳戶參與這兩個方面。 儘管內部數據市場尚未廣為人知，但它們具有很高的轉化率，因為每個使用它們的人都有一個特定的用例。 他們通常位於銷售漏斗的最深處，準備使用外部數據進行分析。

物聯網數據市場

物聯網數據市場正在開發中，以整合全球信息流。 經過利用和處理後，它們可以使您適應消費者行為、互聯網趨勢和技術進步。 由於開放網絡支持這種類型的數據市場，物聯網市場通常相對容易進入，具有可變的定價選擇，例如按小時付費。

許多組織發現通過物聯網數據市場將數據貨幣化是一種有吸引力的選擇。 隨著企業擴大其技術堆棧中硬件的數量和質量，他們會產生更多的數據作為副產品。 這些副產品，即前面提到的“數字雙胞胎”，是重要的數據資產。 公司可以通過列出物聯網來源的數據並利用他們當前使用的產品來利用簡單的現金流。

IOTA 數據市場和 Streamr 是物聯網數據市場的兩個例子。

在市場上購買數據的 5 個步驟

瀏覽、比較、採樣、購買和審查是共同構成數據市場的五個基本交易階段。

1.瀏覽數據

數據市場在單一平台上託管眾多數據供應商和提供商。 來自世界各地的供應商利用數據市場，買家可以輕鬆訪問這個全球數據源網絡，並與他們原本找不到的供應商進行互動。

數據市場客戶可以根據特定數據特徵定制搜索，以改善瀏覽體驗。 他們在數據市場上搜索特定數據，同時牢記預算和地理位置，就像他們在亞馬遜上輸入產品價格範圍或在 Airbnb 上根據位置過濾結果時所做的那樣。 這使得購買者能夠以合適的價格找到具有適當國家/地區覆蓋範圍的數據集。

2. 數據對比

數據市場為購買者提供了快速比較供應商的方法。 儘管不同平台的詳細程度有所不同，但所有數據市場都總結了提供商的數據產品。 一些市場要求消費者聯繫各個提供商以了解有關其數據解決方案的更多信息，而另一些市場則讓購買者輕鬆了解提供商的數據功能。

與其他數據源技術不同，數據市場特別強調買家體驗的這一步。 這是因為數據市場是用於改進決策的自助服務系統。 讓數據購買者能夠輕鬆地在數據供應商之間進行公正的比較，增加了購買者發現他們想要的數據的可能性。

3. 樣本數據

比較之後，合乎邏輯的下一步是在購買前進行嘗試。 當買家將搜索範圍縮小到一兩個數據提供商選擇時，他們幾乎總是要求提供數據樣本。

購買者在決定購買之前必須確保引起他們興趣的外部數據適用於他們的用例。 因此，它必須具有準確的洞察力，使人們能夠做出數據驅動的決策。 外部數據還必須與組織的內部系統和軟件集成。 分析師和數據科學家可以使用數據樣本執行測試，以檢查數據集、數據服務或 API 是否合適。

4. 購買數據

當數據購買者對數據樣本與其組織的軟件系統兼容並且適用於他們的用例感到滿意時，他們就可以購買數據。 商業數據有多種格式，具體取決於供應商。

5. 審查數據

數據購買者可以在最後一步表示他們的滿意度。 買家評論會影響每筆交易，無論是酒店房間還是一雙鞋子。 數據市場通過邀請購買者評估他們購買的數據產品，在外部數據領域發揮著重要作用。

審查使生態系統具有顯著的透明度。 這促使供應商提供最好的數據解決方案和服務，以獲得積極的反饋並從競爭對手中脫穎而出。

數據市場、數據湖、數據倉庫

數據倉庫和數據湖是本地數據管理和分析系統。 它們有利於處理公司內部的數據。 數據市場中可用的各種數據是更大的湖泊。 根據市場的不同，您可能能夠購買任何形式的數據，例如消費者行為、財務、地理位置和技術堆棧數據。

數據市場提供可供各行各業使用的數據。 內部數據源（例如數據倉庫）可能包含難以理解的數據，因為它僅供內部使用。 市場對數據進行分類並定義其特徵，以便數據科學家可以專注於收集見解，而不是提取、轉換和加載 (ETL) 操作。

數據市場的好處

數據市場為企業帶來了許多顯著的好處和應用。

• 訪問大量數據：您可以訪問來自多個來源的大量數據，從而更輕鬆地發現所需的信息。
• 提高數據質量：數據提供商銷售或共享高質量的數據產品，影響市場的聲譽和用戶的認可度。
• 數據治理：市場可以控制數據訪問、使用和合規性，以保證數據得到安全和負責任的處理。
• 提高效率：市場可以幫助企業簡化數據獲取流程，減少收集所需數據所需的時間和資源。
• 加強合作：促進企業之間和內部的協作，幫助打破數據孤島並改善信息流。
• 新的收入來源：企業可以將其數據貨幣化，建立新的收入來源。
• 競爭優勢：獲取高質量數據可以提供競爭優勢，使企業能夠做出明智的決策並保持領先地位。
• 更好的決策：通過讓企業訪問各種數據，市場可以幫助做出更明智的決策，從而提高數據驅動洞察的準確性和有效性。

使用數據市場的公司

以下公司利用數據來指導業務選擇、增強商品和服務並在競爭中保持領先地位。

• 鄧白氏為企業和金融機構提供各種業務數據目錄和分析。
• Epsilon 提供數據驅動的見解和解決方案來幫助指導營銷工作。
• Zillow 向用戶提供重要的房地產市場數據和分析，以幫助用戶做出購房和出售選擇。
• Experian 向企業和金融機構提供信貸和營銷數據。
• 美國國家航空航天局 (NASA) 管理著一個數據市場，為學術界和某些公司提供衛星圖像、氣候數據和其他科學數據集。

數據市場與數據交換

數據市場在數據履行行業中使用，是一個術語，表示允許消費者購買和銷售數據的在線平台（通常基於雲）。 這些平台上的數據被捆綁到商品中，可以像從亞馬遜或其他電子商務網站購買產品一樣購買商品。

另一方面，數據交換  對於那些不出售數據而是認為與另一家公司（通常在同一行業，但不一定）交換數據有價值的公司來說，這是一種替代方案。 公司無需為數據付費，而是通過交換數據來互惠互利。

由於類似的技術進步，數據市場和數據交換這兩個詞變得相對相同。 在某些情況下，購買和出售數據以及數據交換都是可能的。 可以根據用戶的不同對不同的前置環境進行優先級排序。

因此，公共用戶可能會看到待售的數據產品，而已建立的數據交換網絡的私人用戶成員可能會看到可供免費下載的相同產品。 數據履行（購買、出售或共享）在單個集中式平台上進行管理。

數據交換平台

公司轉向數據交換平台來發送、獲取或豐富數據，而不會在整個獲取過程中改變其基本含義。 數據被傳輸，以便接收系統可以攝取數據，通常是通過完全標準化來實現。 作為這些交換的基本組成部分，數據即服務功能經常被使用，其中可以批量收集行業、市場、源或主題數據，以提供數據驅動的見解和商業智能。

數據交換軟件買家想要的一些好處包括：

• 快速數據採集和報告
• 細粒度數據能力
• 批量數據管理
• 與其他面向數據的解決方案集成

數字數據細節深入

自互聯網早期以來，專門從事數據市場的公司通過彌合數據供應商和用戶之間的差距而激增。 數據市場自然會開發新型現代數據平台，以繼續提供和消費數據，以滿足數據提供者和消費者的需求。

然而，數據市場中出現的缺陷並不令人震驚。 雖然克服這些障礙確實具有挑戰性，但用創造性的解決方案來滿足這些障礙也至關重要，因為企業發現消化和使用這些障礙不再是一件苦差事，而且大數據蓬勃發展。

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