Hoeveel is een dataset waard? 4 waarderingsmethoden

Hoeveel is een dataset waard? De vraag is verraderlijk, want de waarde van data is niet af te lezen uit de balans: ongeveer 90% van de waarde van de S&P 500 is tegenwoordig immaterieel (tegenover 17% in 1975, Ocean Tomo), maar data staat er bijna nooit in (Laney, Infonomics). Vier methoden maken het mogelijk om dit te schatten.

De kostprijsmethode meet hoeveel het zou kosten om de data te recreëren: eenvoudig, nuttig als vangnet, maar het meet de uitgave en niet de waarde (OECD, 2022). De marktmethode vergelijkt met vergelijkbare data die elders worden verkocht; aangezien vergelijkbare data schaars en ondoorzichtig zijn, dient het vooral als consistentiecontrole. De methode van de waarde voor de koper (uplift, relief-from-royalty, with-and-without) kwantificeert de winst die de data aan de koper oplevert; de moeilijkheid hiervan is het isoleren van het waardedeel dat daadwerkelijk aan de data kan worden toegeschreven. Ten slotte berekent de methode van de verdisconteerde toekomstige kasstromen (DCF) de huidige waarde van toekomstige inkomsten die eraan kunnen worden toegeschreven — dit is de kwantitatieve vorm van de waarde-voor-de-koper-benadering (Cheong et al., 2023). Erkende kaders tellen er vaak slechts drie (kosten / markt / inkomsten), waarbij de DCF een variant is van de derde.

Vervolgens spelen verschillende factoren een rol in premie of korting: actualiteit, exclusiviteit, volume, granulariteit, nauwkeurigheid, rechten/licentie, en vooral AVG-conformiteit — zonder wettelijke basis daalt de waarde vrijwel tot nul. Dominante regel: vraag en aanbod prevaleren boven intrinsieke waarde. Wat betreft indicaties, de mediaan van marktplaatsen ligt rond de 1.400 $/maand (of ~2.200 $ eenmalig, arXiv 2021), een B2B-contact is enkele centen tot 1,50 $ waard, en tekstlicenties voor AI nemen de vorm aan van vaste bedragen (Reddit, ~60 M$/jaar).

De belangrijkste les: eenzelfde B2B-klantendossier dat 1 M$/jaar aan toewijsbare inkomsten genereert, kan worden gewaardeerd op ~150 k$ via de kosten, ~133 k$ via vermeden royalty's, of ~3,8 M$ via excess earnings — een factor ~25 afhankelijk van de methode. Vandaar de conclusie: we kiezen geen methode, we combineren ze, confronteren ze met echte vergelijkbare data en omkaderen het resultaat met een betrouwbaarheidsindex. Dit is precies wat het d-nvest-waardeberekeningsrapport oplevert.