データ収益化

データ収益化は、収益化の一形態であり、利用可能なデータソース（アナリティクス）から測定可能な経済的利益を生み出す行為を指す場合があります。あまり一般的ではありませんが、データサービスを収益化する行為を指す場合もあります。^{[ 1 ]}アナリティクスの場合、通常、これらの利益は収益または経費削減として発生しますが、市場シェアや企業市場価値の向上も含まれる場合があります。データ収益化は、ビジネスオペレーションを通じて生成されたデータ、利用可能な外部データまたはコンテンツ、およびモノのインターネットに参加する電子機器やセンサーを介して収集されるデータなど、個々のアクターに関連付けられたデータを活用します。たとえば、モノのインターネットの普及により、センサーやモバイルデバイスから位置情報データやその他のデータがますます増加しています。このデータを従来のデータベースと照合すると、両方のデータソースの価値と有用性が向上し、社会貢献、研究と発見、ビジネス目標の達成のためにデータをマイニングする大きな可能性が生まれます。データ収益化と密接に関連しているのは、データアイテムによるデータ取引のための、新たに登場したデータ・アズ・ア・サービスモデルです。

デジタルサプライチェーンに関わる関係者の利害が時に相反するため、データ収益化には3つの倫理的・規制的側面が関わっています。自らの努力でファイルや記録を生成したり、センサーや携帯電話などのデータ生成デバイスを所有したりする個人データ作成者は、データの所有権を主張できます。金融機関との取引や顧客からのフィードバックを通じて発見されたリスク要因など、事業活動の過程でデータを生成する企業も、自社のシステムやプラットフォームを通じて収集したデータに対する権利を主張できます。しかし、データを提供した個人も、データに対する正当な権利を主張できる場合があります。GoogleやFacebookなど、プラットフォームの利用と引き換えにユーザーにデータに対する所有権の一部を放棄させるインターネットプラットフォームやサービスプロバイダーも、データに対する正当な権利を主張できます。このように、2000年以降一般的になっているデータ収益化は、現在、規制当局からますます注目を集めています。欧州連合と米国議会は、これらの問題への取り組みを開始しています。例えば、金融サービス業界では、データに関する規制はグラム・リーチ・ブライリー法やドッド・フランク法に含まれています。データの作成者の中には、データが連合化または集約されて無償で再販されることへの抵抗が高まっていることを反映して、個人データ保管庫^{[ 2 ]}の使用やベンダー関係管理の概念の導入に移行している人もいます。個人データエコシステムコンソーシアム^{[ 3 ]}、患者プライバシー権^{[ 4 ]}などのグループも、企業が無償でデータを利用することに異議を唱えています。

金融サービス企業は、データ活用による収益創出に注力している業界の好例と言えるでしょう。クレジットカード発行会社や小売銀行は、顧客の取引データを利用してクロスセル商品のターゲティング精度を高めています。また、提携企業は、銀行のデータを活用しつつ顧客に割引を提供する加盟店ベースのリワードプログラムをますます積極的に展開しています。

1. 内部データ収益化とは、組織のデータを内部で活用し、経済的利益を得ることです。これは、分析を用いて洞察を引き出し、利益の向上、コスト削減、リスク回避などを実現する組織でよく見られます。内部データ収益化は現在最も一般的な収益化形態であり、他の形態に比べてセキュリティ、知的財産、法的保護に関する対策がはるかに少なくて済みます。ただし、このタイプのデータ収益化による潜在的な経済的利益は、組織の内部構造や状況によって制限されます。
2. 外部データ収益化とは、個人または組織が保有するデータを、有料で外部の関係者に提供したり、仲介者として提供したりする形態です。このタイプの収益化はあまり一般的ではなく、潜在的な購入者や消費者にデータを配信するには様々な方法が必要となります。しかし、データの収集、パッケージ化、配信によって得られる経済的利益は非常に大きいものとなる可能性があります。

1. 利用可能なデータソースの特定 – これには、現在収益化に利用可能なデータだけでなく、現在利用可能なデータの価値を高める可能性のあるその他の外部データソースも含まれます。
2. データの接続、集約、属性付け、検証、認証、および交換を行うことで、データを直接、実用的な洞察や収益を生み出すサービスに変換することが可能になります。
3. 条件と価格を設定し、データ取引を円滑化する――データの検証、保存、アクセス方法を確立する。例えば、多くのグローバル企業は、データ保存インフラを閉鎖的で分断した状態にしており、効率的なデータアクセスや協調的かつリアルタイムなデータ交換を阻害している。
4. 調査と分析を実施する– 既存のデータから予測的な洞察を引き出し、それを基にデータを利用してリスクを軽減したり、製品開発やパフォーマンスを向上させたり、顧客体験やビジネス成果を改善したりする。
5. 行動と活用 ― データ収益化の最終段階では、データ中心の代替製品、アイデア、またはサービスを検討し、改善策を講じます。例としては、リアルタイムで実行可能なトリガー通知や、ウェブやモバイルの応答メカニズムなどの強化されたチャネルが挙げられます。

• 料金​​
  • 買い手と売り手をつなぐプラットフォームの利用
  • データ取引に含まれるデータを構成、整理、その他の方法で処理するためのプラットフォームの使用
  • デバイスまたはセンサーをデータサプライチェーンに接続または組み込む
  • データソースの作成者とデータ購入者を接続し、認証する（多くの場合、フェデレーションIDを介して）。
  • データソースを他のデータソースに接続して、データサプライチェーンに含める。
  • データのアップロードとダウンロードには、インターネットサービスまたはその他の伝送サービスを利用する（個人の場合は、パーソナルクラウドを利用することもある）。
  • 暗号化された鍵を使用して安全なデータ転送を実現する
  • データ購入者にとって価値のあるデータポイントを含むデータソースにタグ付けするために特別に設計された検索アルゴリズムの使用
  • データ作成者または生成者をデータ収集プロトコルまたはフォームにリンクする
  • データサプライチェーンに含まれるデータ項目またはデータソースの更新によってトリガーされるサーバーアクション（通知など）。
• 価格、交換価値、またはその他の取引価値
  • データ作成者または生成者によってデータ項目またはデータソースに割り当てられた
  • データ購入者からデータ作成者へ提供される
  • データ購入者によってデータ項目またはデータソースに割り当てられ、データ購入者によって設定された基準に従ってフォーマットされている。
• データ購入者がデータアイテムまたはデータセットに対して設定する追加料金で、データ作成者の評判に応じて変動する。

• リアルタイムのクラウドソーシング調査につながる意思決定の改善、利益の向上、コストの削減、リスクの低減、コンプライアンスの向上
• より影響力のある意思決定（例：リアルタイムでの意思決定）
• より迅速な（低遅延の）意思決定（例：顧客が電話中または店舗にいる間にベンダーが購入を推奨する、顧客が複数のベンダーに接続して最良の価格を見つける、データ値がしきい値に達したときに通知がトリガーされる）
• より詳細な意思決定（例えば、個人、デバイス、センサーレベルでの局所的な価格決定と、より大きな集計レベルでの価格決定）。
• ターゲットマーケティング（例：ビッグデータにアクセスできるベンダーは、設定されたデータプール内の特定の顧客に対してターゲット広告を作成でき、広告主のコストを削減し、最も関心のある顧客にリーチできます）^{[ 5 ]}

データ収益化に関連する業界、企業、ビジネスモデルは多岐にわたります。以下に、使用されているビジネスモデルの種類を理解するのに役立つフレームワークを示します。

この分野に投資するベンチャーキャピタル企業であるIA Venturesのロジャー・エーレンバーグ氏は、データ製品企業を3つの基本的なタイプに分類している。

貢献型データベース。こうしたビジネスの魅力は、顧客が自身のデータを提供することで、より充実した集約データセットを受け取ることができる点にあります。このデータセットは、より広範な市場に関する洞察を提供したり、意見を表明するための手段を提供したりするものです。少しのデータ提供で、多くの見返りを得られる――これは非常に魅力的な価値提案であり、多くの場合、データ提供者は、充実した集約データを受け取る代わりに報酬を受け取ります。こうした貢献型データベースが開発され、顧客がその洞察に依存するようになると、それらは極めて価値が高く、永続的なデータ資産となります。

データ処理プラットフォーム。これらの企業は、複雑なデータアーキテクチャ、独自のアルゴリズム、高度な分析機能を組み合わせることで障壁を作り出し、顧客が好みの形式でデータを利用できるように支援します。多くの場合、これらの企業は主要なデータプロバイダーと特別な関係を築いており、他のデータと組み合わせて全体として処理することで、価値ある差別化と競争上の障壁を生み出します。ブルームバーグは、強力なデータ処理プラットフォームの一例です。ブルームバーグは、幅広いソース（自社で開発したデータを含む）からデータを取り込み、それを統合されたストリームに統合し、ダッシュボードやAPIを通じて利用できるようにし、膨大な数のユースケースに対応する堅牢な分析スイートを提供しています。言うまでもなく、その規模と収益性は業界の羨望の的です。

データ作成プラットフォーム。これらのビジネスは、多数のユーザーにとって厄介な問題を解決し、その性質上、顧客から幅広いデータを収集します。これらのデータセットが大きくなるにつれて、企業が製品や機能をより適切にカスタマイズし、高度に文脈的で関連性の高いオファーで顧客をターゲットにすることを可能にする上で、ますます価値が高まります。顧客はデータ資産から直接利益を得るために登録するのではなく、製品が非常に価値があるため、すぐに提供される機能だけを求めているのです。製品が時間の経過とともに改善されるにつれて、すでに成功しているプラ​​ットフォームの囲い込みがさらに強固になります。Mint はこの種のビジネスの一例でした。人々はコア製品に価値を見出しました。しかし、より多くの顧客データが収集および分析されるにつれて、製品は改善され続けました。ネットワーク効果そのものがあったわけではありませんが、作成されたデータ資産の規模の大きさが、時間の経過とともに製品を改善する上で不可欠な要素でした。^{[ 6 ]}

セルバナサンとズック^{[ 7 ]は}、「企業が採用する従来の価値獲得システムの枠を超えた収益化手法…対象顧客の状況と消費モデルに合わせて調整されたもの」を含むフレームワークを提案している。彼らは「プラットフォーム、アプリケーション、データ・アズ・ア・サービス、プロフェッショナル・サービス」という4つの異なるアプローチの例を示す。

• 顧客のウォレットシェア、市場シェア、ベンチマークなどの目的で顧客に再販するためのデータ（分析機能付き）のパッケージ化
• ゼネラルモーターズの自動車向けOn-Starのように、データ（分析機能を含む）を新製品に統合することで、付加価値の高い差別化を図る。
• GPS対応スマートフォン
• Facebook ^{[ 8 ]}やGroupon ^{[ 9 ]}などが提供するような位置情報に基づくオファーや地域割引は、新たなチャネルを活用したデータ収益化の代表的な例である。
• CRMベースの広告ターゲティングとメディアアトリビューション（Circulateが提供するようなもの）
• Instareaが提供するようなビッグデータに基づいたマーケティングキャンペーン。 ^{[ 10 ]}
• ^{TASIL [ 11 ]}やOmantelなどが提供するようなマーケティングキャンペーンのトリガーとして、モバイルネットワークの位置情報データを使用する。

2010年以降、米国特許商標庁（USPTO）が個人が生成したデータの収益化に関して発行した特許には、8,271,346、8,612,307、8,560,464、8,510,176、7,860,760などがあります。これらは通常、電子商取引、データ処理、コストと価格の決定に関連するクラス705に属します。これらの特許の中には、モノのインターネット（IoT）を介して接続された多数の個人やデバイスからリアルタイムでデータを統合および集約する新興技術を反映して、「データサプライチェーン」という用語を使用しているものもあります。もう1つの新興用語は「情報バンキング」です。

データ収益化の未開拓ながら破壊的になりうる分野として、データ取引にビットコインのマイクロペイメントを使用することが挙げられます。ビットコインは、VisaやPayPalのような決済サービスと競合する存在として台頭しており、取引コストを容易に削減または排除できるため、1つのデータ項目という小さな取引も容易になります。消費者だけでなく、データサプライチェーンへの参加を収益化したい企業も、ソーシャルネットワーク対応のビットコイン取引所やプラットフォームに間もなくアクセスできるようになるかもしれません。^{[ 12 ]}データのマイクロペイメントが普及し可能になれば、クリックベイトやデータハイジャックは衰退する可能性があります。データブローカーが管理するデータ取引所を構築する必要性さえも回避できるかもしれません。データサプライチェーンの概念を導入したスタンレー・スミス^{[ 13 ]}は、データ収益化のためのシンプルなマイクロペイメントが、ユーザーが構成可能なデータ供給スキーマのユビキタスな実装の進化の鍵であり、急成長しているモノのインターネットを含むすべてのデータ作成者に対して普遍的な規模でのデータ収益化を可能にすると述べています。

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