Monétisation Des Données : Cas D'Utilisation, Mise En Œuvre Et Valeur Ajoutée
Les données sont de plus en plus nombreuses, notamment grâce aux capteurs et autres applications web, mais aussi de plus en plus convoitées, à l'heure où les systèmes analytiques permettent d'en dégager de précieuses insights. C'est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises cherchent à monétiser leurs données. Pour les géants du web comme Google et Facebook, la Data Monetization est même devenue une activité centrale de par sa rentabilité inégalable. Quels sont les défis liés à la Data Monetization? La Data Monetization comporte de nombreux avantages pour l'entreprise, mais peut aussi apporter son lot de défis à relever. Tout d'abord, la vente et l'échange de données sont soumis à des réglementations strictes auxquelles l'organisation devra se conformer. C'est par exemple le cas du RGPD dans l'Union européenne. De plus, en décidant de vendre les données de ses clients, une entreprise peut susciter des craintes concernant la confidentialité. On peut citer l'exemple de Facebook, qui s'est enrichi mais s'est mis de nombreux utilisateurs à dos en échangeant les données de ses utilisateurs avec des dizaines de partenaires.
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On peut par exemple miser sur le fait de proposer une partie de ses données pour pouvoir négocier au mieux la vente de son média. Il y a bien entendu une différence entre les données qu'un utilisateur a consenti à donner à un site (soit parce qu'il s'est loggé, soit parce qu'il a accepté une bannière cookie) et les données anonymes qui servent à segmenter et faire des études de marché. En tant que telle, la donnée anonyme n'ayant pas de définition juridique précise, il n'y a donc pas de droit de propriété à proprement parler dessus. Pour autant, une marque peut avoir un droit de propriété sur la base de données qu'elle va concevoir à partir d'une originalité (par exemple, connaître les préférences littéraires d'un client comme c'est le cas pour Hachette Livre). Pierre-Henri Bovis, Avocat et Fiscaliste, Bovis Avocats « Le concept d'anonymisation a permis la libre circulation des données au sein de l'Union Européenne, ce qui n'était pas possible avant avec des données personnelles, nominatives.
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Cependant avant de commercialiser sa donnée, il est indispensable de procéder à un travail d' audit complet, en abordant quelques questions essentielles. Quelles sont les différentes sources de données? Il est d'abord nécessaire de rappeler les différentes sources de cette donnée: Données propriétaires ou first party, données issues d'un partenariat ou 2nd party, données louées/achetées ou données 3rd party, open data Données issues du web ( site centric), du media ( ad centric), données CRM/PRM, transactionnelle (ticket de caisse), offline (trafic en magasin, enquêtes), etc. Quelle est la valeur ajoutée de mes données? Avant de monétiser ses données, il est pertinent de s'interroger sur la valeur ajoutée de ces dernières et donc « pourquoi achèterait-on la donnée que je possède? »: La donnée est-elle est réellement d'actualité et cela engendre-t-il un avantage commercial et marketing à exploiter? – Par exemple: la donnée déménagement dans les Utilities et les TelCo La donnée est-elle rare sur le marché, d'autres acteurs possèdent-ils les mêmes données?
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Ce partage d'informations (sur un périmètre extrêmement restreint) peut être réalisé depuis un registre de données basé sur la blockchain (non distribué). « Soit on vend des données en one shot, soit on crée des services autour de ces données, avec des mises à jour permettant un suivi », précise Benjamin Faraggi. Confidentialité et sécurité Evidemment, le travail de sécurisation des données est colossal. Ce que confirme Liviu Apolozan, CEO de Docprocess, dont la plafeforme exploite 120 millions de documents par an, qui génèrent plusieurs milliards d'euros d'investissement: « Bien sûr, il y a toujours un peu d'informations personnelles ou d'informations confidentielles sur les produits de nos clients dans les documents que nous exploitons, explique-t-il; « Nous effectuons un important travail d'anonymisation avant de tagger, marquer puis exploiter la signification des données ». Et les applications sont multiples: depuis la lutte contre la fraude et le vol, jusqu'à la fourniture de benchmarks aux entreprises pour leur permettre d'évaluer leurs performances.
4-Fixer les conditions et les prix Au cours de cette étape, vous allez déterminer comment les acheteurs accéderont aux données, comment définir les conditions de tout accord et comment votre tarification fonctionnera. Dans cette étape, vous devez prendre en compte tou tes les limites juridiques et de confidentialité, que vous devez équilibrer en autorisant l'accès et créant de la valeur. Vous devrez également déterminer la valeur de vos données et leur prix. Voici les deux principaux types de tarification des produits de data: Tarification basée sur les coûts: basée sur le coût que vous avez engagé pour créer le produit de données plus une majoration. Tarification basée sur la valeur: basée sur la rareté, la pertinence et valeur que le client tirera des données, par conséquent sur ce qu'ils sont prêts à payer. Les facteurs de tarification à prendre en compte comprennent le volume de données, la fréquence à laquelle vous les avez collectées, l'exhaustivité de l'ensemble de données, la rareté de l'information, son organisation, sa fiabilité et leur valeur « marché ».