Une synthèse des modèles économiques d'entreprises dont la donnée est le cœur de métier (Bloomberg, Google, ...).
D'après l'article publié par Abraham Thomas, The Economics of data business
https://pivotal.substack.com/p/economics-of-data-biz?utm_source=url
En bref, ces modèles sont longs à construire et inattaquables une fois installés.
💥D'où viennent les données ? - de partenariats, accords, affiliations, achats - de collectes sur le web, par téléphone.., par la consolidation de données externes, par l'ajout de meta-données sur des données existantes - des données métiers (télécommunications pour les opérateurs téléphoniques, transactions pour le NYSE...) - ou dérivées de son métier (shopping apps,...) - des données synthétiques (créées par exemple pour tester des algos) - des données soumises par les clients: les propriétaires de sites web soumettent à Google des données de référencement qui améliorent le moteur de recherche 💰 les entreprises de la donnée vendent des données exclusives qu'elles contrôlent ou des données qu'elles ont transformées pour leur donner plus d'utilité. 🏁Les débuts sont difficiles: un volume minimal de données est nécessaire pour qu'une base de données ait de la valeur. 🏰 Une fois installées les entreprises de la donnée sont des châteaux forts inexpugnables. Bloomberg vend de la donnée financière depuis 1981... Un produit classique sera concurrencé par une version meilleure ou moins chère. Quid de la donnée ? - la valeur de la donnée tient à son utilisation et offrir plus de qualité, plus de volume, plus vite...ne sera pas forcément utile pour les cas d'usage déjà développés. - il est difficile de réduire les coûts de collecte car une donnée est liée à une source définie. On peut réduire la qualité mais cela rend alors les bases inutiles.
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