StartupClub: Open data: jak na nich vydělat?

292 views

Published on

Setkání s Michalem Bergem.

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

StartupClub: Open data: jak na nich vydělat?

  1. 1. Otevřená  data   -­‐  a  jak  na  nich   vydělat Michal  Berg www.datablog.cz koláž:  Petr  Gremlica pátek, 25. dubna 2014
  2. 2. Žádost  o  informace   (106) pátek, 25. dubna 2014
  3. 3. Výsledek: pátek, 25. dubna 2014
  4. 4. Žádost  o  informace Otevřená  data pátek, 25. dubna 2014
  5. 5. Výsledek: pátek, 25. dubna 2014
  6. 6. Kdy  jsou  data  otevřená • Data  musí  být  úplná  a  snadno   dostupná  (tedy  bez  vyžádání) • Jsou  ve  strojově  zpracovatelném   formátu  dle  volně  dostupného   standardu • Mají  jasně  definované  podmínky   použiM • Jsou  dostupná  při  vynaložení   minimálních  možných  nákladů Datový  katalog XLS,  CSV,  XML,  RDF... Otevřená  licence Zdarma Ideální  stav: pátek, 25. dubna 2014
  7. 7. Přínosy  otevřených  dat 1.Umožňují  odhalovat  korupci  a  nekalosS   2.Pomáhají  k  vyšší  kvalitě  a  efekSvitě   veřejných  služeb 3.Vytváří  nové  příležitosS  pro  byznys pátek, 25. dubna 2014
  8. 8. 1.Data  vám  pomohou  odhalit  korupci  v  útulku “Out  of  a  total  budget  of  1,500,000€   for  2008,  the  dog  catchers  in  Brasov   allocated  only  5,000€  for  the  dog   food,  less  than  3%.  Instead   enormous  gas  quotas  were   approved.  In  Brasov,  4  old  cars  with   were  allocated  about  350-­‐400  l  of   gas  per  month...” hXp://helparomanianstray.blogspot.cz/2012/02/coming-­‐up-­‐ public-­‐shelters-­‐vs.html pátek, 25. dubna 2014
  9. 9. 1.Data  vám  pomohou  odhalit  korupci  v  útulku První  přínos:  transparentnost “Out  of  a  total  budget  of  1,500,000€   for  2008,  the  dog  catchers  in  Brasov   allocated  only  5,000€  for  the  dog   food,  less  than  3%.  Instead   enormous  gas  quotas  were   approved.  In  Brasov,  4  old  cars  with   were  allocated  about  350-­‐400  l  of   gas  per  month...” hXp://helparomanianstray.blogspot.cz/2012/02/coming-­‐up-­‐ public-­‐shelters-­‐vs.html pátek, 25. dubna 2014
  10. 10. 2.  Data  vám  pomohou  najít  neplaKče  za  psy hXp://egov.presov.sk/default.aspx?NavigaSonState=803:0: pátek, 25. dubna 2014
  11. 11. 2.  Data  vám  pomohou  najít  neplaKče  za  psy hXp://egov.presov.sk/default.aspx?NavigaSonState=803:0: Druhý  přínos:  zlepšení  efekKvity  veřejných  služeb pátek, 25. dubna 2014
  12. 12. 3.  Data  vám  pomohou  najít  psa  (a  vydělat  na  tom) hXp://data.vancouver.ca/datacatalogue/ animalInventory.htm hXp://www.bcpetsearch.com/ pátek, 25. dubna 2014
  13. 13. 3.  Data  vám  pomohou  najít  psa  (a  vydělat  na  tom) TřeS  přínos:  podnikatelské  příležitosK hXp://data.vancouver.ca/datacatalogue/ animalInventory.htm hXp://www.bcpetsearch.com/ pátek, 25. dubna 2014
  14. 14. Otevřená  data  na  státní  úrovni: Otevřená  data  na  místní  úrovni: pátek, 25. dubna 2014
  15. 15. Otevřená  data  na  státní  úrovni: • Výsledky  voleb,  veřejné  zakázky,   rozpočty,  dotace,  rejstříky... Otevřená  data  na  místní  úrovni: pátek, 25. dubna 2014
  16. 16. Otevřená  data  na  státní  úrovni: • Výsledky  voleb,  veřejné  zakázky,   rozpočty,  dotace,  rejstříky... Otevřená  data  na  místní  úrovni: • Odtahy,  doprava,  kriminalita,  školy,   životní  prostředí,  zeleň,  jednání   zastupitelstva  (např.  hlasování)... pátek, 25. dubna 2014
  17. 17. (Téměř)  ideální  stav:  Vancouver • Transakční  data • Geografická  data • Propojená  data • Popsaná  data pátek, 25. dubna 2014
  18. 18. Co  je  pak  možné  vytvořit:  mapa  kriminality http://vancouver.ca/police/CrimeMaps/tfauto.pdf pátek, 25. dubna 2014
  19. 19. A  co  není:  cena  geodat  v  Liberci http://jdem.cz/2mdc2 pátek, 25. dubna 2014
  20. 20. Konkrétní  příklady pátek, 25. dubna 2014
  21. 21. Průkopníci  byznysu  nad  otevřenými  daty • data  o  počasí  =  vlastní   předpovědi  počasí • GPS  =  vlastní  navigační   soMware • miliardový  byznys pátek, 25. dubna 2014
  22. 22. Zdravotnická  data:  příšS  zlatý  důl? • McKinsey:  350  miliard   dolarů  roční  ekonomický   přínos  (odhad;  chybí  data:) • efekvnější  provoz   zdravotnických  zařízení • kvalitnější  služby • vyšší  svoboda  rozhodování   pacientů pátek, 25. dubna 2014
  23. 23. Výhrady  proK  open  data  byznysu • “Podnikání  na  úkor  státu”:  nikoli,  data  již  byla  pořízena   a  podnikání  s  nimi  naopak  vrací  náklady  na  jejich  pořízení   (přes  daně  či  vyšší  zaměstnanost) • “Mají  za  to  plaKt”:  data  jsou  infrastruktura  jako  každá  jiná,   firmy  si  ji  pla`  v  daních. • “Je  to  cenný  zdroj”:  ano,  ale  na  rozdíl  od  uhlí,  rádiových   frekvencí  nebo  dřeva  v  lese  jej  může  využívat  paralelně   neomezené  množství  firem.   pátek, 25. dubna 2014
  24. 24. Podle  čeho  se  firmy  rozhodují? • Stabilita  dat:  Dlouhodobý  byznys  lze  postavit  jen  pokud   budou  data  k  dispozici  i  v  budoucnu • Technická  kvalita:  data  musí  být  možné  získat  ustálenou   cestou  bez  nutnos  zdroje  příliš  měnit  (ideálně  API) • Úplnost:  Čím  kompletnější  data,  `m  zajímavější  příležitost • Kvalita  dat:  Důležitá  je  chybovost,  nutnost  čištění  nebo   oprav  nebo  zpoždění  publikace  dat  od  jejich  pořízení   • Licenční  podmínky:  Data,  která  mají  vyřešeny  licence,  jsou   pro  podnikání  atrakvnější pátek, 25. dubna 2014
  25. 25. 5  základních  byznys  modelů pátek, 25. dubna 2014
  26. 26. 1.  Suppliers  –  poskytovatelé  otevřených  dat • Otevřená  data  nemusí  být  primárním  byznysem  (podpora   markengu,  širší  strategie,  korporátní  odpovědnost,   zvyšování  důvěry...) • Zveřejněním  otevřených  dat  podporují  jiný  svůj  vlastní   byznys • Poskytovaná  data  umožňují  lepší  rozhodování  zákazníků,  což   je  konkurenční  výhoda  (např.  operátoři,  dopravci,   dodavatelé  služeb...) pátek, 25. dubna 2014
  27. 27. Příklad:  Barclays  Cicle  Hire  London • Půjčovny  jízdních  kol • Poskytují  data   o  obsazení  stojanů,   cenách,  lokaci • Vzniklo  mnoho   aplikací,  které   v  důsledku  podporují   používání  služby   a  `m  i  vyšší  tržby pátek, 25. dubna 2014
  28. 28. 2.  Aggregators  –  sběrači  dat • Zabývají  se  sběrem  dat  z  nejrůznějších  zdrojů • Jejich  přidanou  hodnotou  je  zpracování  těchto  dat:  sběr,   čištění,  kombinace,  formátování... • Často  je  možné  data  získat  i  bez  nich,  ale  je  to  složité,  drahé   nebo  časové  náročné  (viz  Vasmajetek.cz) • Zpracovaná  data  poskytují  prostřednictvím  různých  kanálů:   freemium,  licencování,  specifické  výstupy,  aplikace pátek, 25. dubna 2014
  29. 29. Příklad:  OpenCorporates.com • Sbírají  data  o  firmách   celého  světa • Nabízí  speciální   výstupy,  experzu,   ale  i  volně  dostupná   data • “Ušetříte,  když  nám   zapla`te” pátek, 25. dubna 2014
  30. 30. 3.  Developers  –  vývojáři  aplikací • Nejrozšířenější  byznys  model • Aplikace  jeposkytovány  zdarma  (placené  reklamou,  veřejně   prospěšné  aplikace)  nebo  za  peníze:  freemium,  za   jednorázovou  platbu,  za  transakce,  časové  období... • Aplikace  jako  doplněk  k  “core”  byznysu:  realitní  kancelář,   která  má  na  webu  aplikaci  poskytující  informace  o  dopravní   dostupnos  jednotlivých  domů • Také  tvorba  aplikací  nad  daty  na  zakázku  pro  klienty  -­‐   veřejný  sektor  nebo  korporace pátek, 25. dubna 2014
  31. 31. Příklad:  Nuberhood.net • Sbírají  data  o   lokalitách  ve  Velké   Británii • Nabízí  část  dat   zdarma,  podrobné   v  placené  sekci   aplikace • Pro  rozhodování  při   stěhování  nebo   otevírání  firmy pátek, 25. dubna 2014
  32. 32. Příklad:  iTriage • Nabízí  kontakty  na   lékaře  a  kliniky • Pla`  lékaři  a  nemocnice   např.  za  přednostní   výpisy  při  vyhledávání • V  USA  velmi   konkurenční  prostředí  -­‐   proto  aplikace pátek, 25. dubna 2014
  33. 33. 4.  Enrichers  –  obohaKtelé • Přidávají  k  datům  vlastní  exper`zu  a  tu  poskytují  jako  službu   nebo  jako  koncový  produkt  (informace) • Otevřená  data  mohou  kombinovat  s  vlastními  zdroji • Mohou  obohat  i  soukromá  data  (analýza  vyúčtování   telefonních  operátorů  či  jiných  osobních  dat)  -­‐>  vede  k   emancipaci  zákazníků • Čím  více  bude  suppliers,  `m  více  bude  enrichers pátek, 25. dubna 2014
  34. 34. Příklad:  BrightScope.com   • Analyzuje  penzijní   plány  firem  (401k),   které  jsou  volně   dostupné • Digitalizuje  a  hodno`   dostupné  materiály • Nabízí  analýzy   a  podklady  pro  výběr   toho  nejlepšího   programu pátek, 25. dubna 2014
  35. 35. 5.  Enablers  –  zpřístupnitelé • Přináší  nástroje,  kterými  je  možné  s  otevřenými  daty   (snadněji)  pracovat • Práce  s  daty  vždy  vyžaduje  určitou  kvalifikaci,  enablers  ji   alespoň  částečně  přináší • Placené  (iCharts.net)  i  neplacené  nástroje  (Google  Refine,   Fusion  tables,  Data  Explorer...) • Součás`  mohou  být  konzultace,  školení,  evangelizace... pátek, 25. dubna 2014
  36. 36. Příklad:  Socrata.com   • Poskytuje  plarormu   pro  publikování   otevřených  dat • Zákazníky  jsou   města,  státy,   instuce • Poskytuje   i  odbornou  pomoc   (Open  data  field   guide) pátek, 25. dubna 2014
  37. 37. Závěr • Má  smysl  se  hrabat  v  datech  -­‐  jsou  v  nich  (i)  peníze • Jak  na  byznys?  Kde  jsou  oči,  tam  jsou  i  peníze • U  nás  je  to  pole  neorané  -­‐>  velká  příležitost  být  první pátek, 25. dubna 2014
  38. 38. Kam  dál: •cz.okfn.org  +  mailing  list •www.nasstat.cz •www.otevrenadata.cz   •www.datamind.cz •www.datastory.cz •www.databouque.cz •blog.vizualizacedat.cz •data.blog.ihned.cz •gregor.blog.ihned.cz •blog.rozpocetverejne.cz •www.osf.cz/blog •kohovoliteu.blog.idnes.cz •dobadatova.blogspot.cz •www.goloveparametry.cz pátek, 25. dubna 2014
  39. 39. To  je  vše www.datablog.cz   @michalberg michal.berg@seznam.cz pátek, 25. dubna 2014

×