小处想。选择 个重点突出的区域，并对经营业务和供应链的实际需要进行“深入研究”。
确定您已经拥有的数据以及其需要的“完美”程度。实时，100％干净，准确的数据非常昂贵，对于大多数业务决策而言并非必需。
使用“数据交易”来获取新数据，这将使您的生活更美好。不要依靠善意，伙伴关系，协作来获取新数据！相反，请确保您交易对您的数据合作伙伴有价值的东西，以便他们有动力为您提供所需的东西。
数据交易是可能的，而且我已经看到它可以工作。DSCI同事Craig Moss 与许多组织合作，这些组织从体育用品到软件再到制药，应有尽有。我和克雷格（Craig）曾与 大型体育用品公司合作，该公司通过独立的零售店出售。这 体育用品公司需要有关谁购买产品的更具体的数据。他们知道谁使用了他们的产品，但零售商从未完全披露谁是购物者是。我们弄清需要什么数据（每个月的年龄和性别），并开发出 些东西来为零售合作伙伴提供回报。我们无法详细说明，但是数据交易为每个公司提供了他们所需的东西。与所有可能的客户数据相比，这是很小的数据。但是小数据帮助他们扩大了业务规模，并使供应链更加高效。他们发现特定的新数据将有助于需求预测，库存优化和风险管理。制定销售预测的旧模型从未奏效。如果销售团队无法达到预期的销售量，那么供应链人员 终将承担库存并看上去很糟糕。
数据的价值是相对的
供应链中每个公司的数据价值都不同。您拥有对您来说价值不高的数据，这对于您的供应商或客户之 可能非常有价值。这可能是他们困惑中的缺失部分，就像他们可能将困惑中的缺失部分保留 样。
数据交易的三种方法：数据交易的关键是将注意力集中在特定的数据上。不要从广义上考虑大数据交换。谈判将花费太长时间，需要太多的批准并且很难治理。
内部1：1数据交易 -两个部门之间的 对 交易。我们听到许多有关 个部门从另 个部门获取数据的困难的例子。跨部门使用算法需要数据交易，这是有效实施数字供应链策略的关键组成部分。
外部1：1数据交易 -公司需要来自客户和供应商的更多数据。他们必须明确他们要寻找的数据，以及他们愿意交换的数据。评估您所拥有的价值，并为所需的特定数据提供价值。
外部增值数据/服务捆绑包（ 对多）在当今的数字经济中，平台业务模型在链接买方和供应商方面起着相似的作用。在这两种情况下，中间的公司都像沙漏的腰部。价值链中的这 位置为数据交易创造了独特的机会。 些公司将从事获取和交易数据的业务，而另 些公司则将数据捆绑在现有产品或服务中。
数据交易框架
准备-周到的准备是基础。激光聚焦是必不可少的元素。 好通过组建 个小型团队来 导项目来完成数据交易。理想情况下，它将包括来自各个职能部门的人员。明确定义商机并设定可衡量的目标（例如：使用新数据在6个月内将XYZ产品的需求预测提高10％）。准确确定需要什么新数据以及将在何处存在。
谈判-数据交易谈判有 些特定 域需要解决。示例是所需的形式，频率和详细程度。关于需要多少细节以及经常实际使用数据要现实 些。您的要求越简单越好。
治理-数据治理，数据保护和相关的网络安全控制是数据交易以及整个数字供应链的关键考虑因素。避免交易个人身份信息（PII），以避免法规问题。您可能需要与法律部门联系。
呼吁采取行动
数据交易可以帮助您解决各种各样的问题，从需求管理到动态定价，再到库存分配到供应商风险。它与B2B和B2C业务合作。
每个人都在谈论“大数据”，但是有时候成功的秘诀就是从小处着手。选择 个重点 域，并准确确定所需的数据，何时需要以及有谁。现在翻过来，想 想对他们有价值的东西。进行交易。如果您想了解有关如何进行数据交易的更多信息，请单击此处。
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