Waarom (en wanneer) externe data kopen

Het kopen van externe data is niet langer marginaal: de Europese datamarkt bedraagt meer dan €115 miljard en groeit met 11,6% per jaar (Commissie EU), en de wereldwijde markt voor data broking wordt geschat op ongeveer 434 miljard $ in 2025, op weg naar 617 miljard $ in 2030. Voor een bedrijf is externe data een strategische input geworden.

De gebruiksscenario's zijn talrijk: het trainen of verfijnen van een AI (corpus, gelabelde data, RAG), het verrijken van een CRM en de prospectie ervan, het doen van marktintelligentie (marktomvang, concurrentieanalyse), het voeden van risicoscores, of het personaliseren van een product en de targeting ervan. Dezelfde data dient vaak meerdere doeleinden, wat de waarde ervan verklaart. In het tijdperk van generatieve AI vormt propriëtaire of exclusieve data een verdedigbaar concurrentievoordeel — een 'moat' — tot op het punt dat grote spelers het al contant kopen (Reddit sloot met Google een overeenkomst van ongeveer 60 miljoen $ per jaar).

Moeten we kopen of produceren? De vuistregel: koop wanneer de data elders bestaat, verser, breder of completer is dan de uwe, en het duurder zou zijn om intern te reconstrueren; anders, produceer het. Wat betreft wat te kopen, data valt in zeven te gelde te maken families (transactioneel, gedragsmatig, operationeel, sensoren/IoT, geolocatie, geaggregeerde HR, content) — gedetailleerd in de gids « De 7 data-activa ».

Het belangrijkste blijft: kopen met vertrouwen. Slecht gesourcede data (onduidelijke rechten, niet-beheerste GDPR, twijfelachtige kwaliteit) is een risico, geen activum — vandaar het belang van een kopersdue diligence, het onderwerp van de specifieke gids. De eerste concrete stap: de beschikbare datasets op d-nvest verkennen.