Data-gedreven business modellen zijn een belangrijke motor van onze digitaliserende samenleving. Voor data-gedreven innovaties is het van belang dat ook bedrijven data delen. Bijvoorbeeld met concurrenten om inzicht te krijgen in veranderend klantgedrag, of met partners om goederen slimmer te kunnen leveren. Er bestaan al verschillende open data marktplaatsen, maar die komen niet echt goed van de grond en blijven vaak in de pilot fase hangen. Met het project SafeDEED wil TU Delft met een consortium van Europese bedrijven en universiteiten technologieën ontwikkelen die ervoor zorgen dat dergelijke marktplaatsen uit een impasse komen. Mark de Reuver en Tobias Fiebig leiden het driejarige project vanuit de faculteit TBM.
Privacy technologieën
“De open datamarktplaatsen worden nu nauwelijks gebruikt. Dit wordt veroorzaakt door een gebrek aan vertrouwen van bedrijven onderling, maar ook door strengere privacy regels rondom datagebruik. Dit maakt bedrijven angstig om data te delen, want als gegevens niet goed geanonimiseerd zijn riskeren zij hoge boetes,” aldus De Reuver. Om deze situatie op te lossen moeten er privacy technologieën (privacy enhancing technologies) ontwikkeld worden. Bijvoorbeeld technologie om vooraf te kunnen checken dat data niet herleidbaar zijn naar individuen. “Met dit soort technologie gaan we in dit project aan de slag. Ook uniek is dat we tools gaan maken op basis van multi-party computation. Dit concept stelt partijen in staat om data, verkregen uit een gezamenlijke data set, te bewerken zonder dat zij daadwerkelijk hun eigen data hoeven uit te wisselen op een marktplaats”. Voorheen was dit niet mogelijk omdat er onvoldoende rekenkracht was voor multi-party computation, maar nu is de techniek zover dat het wél kan. Hiermee kunnen bedrijven betere oplossingen vinden door gebruik van de data van de concurrent, zonder hier daadwerkelijk toegang toe te krijgen. Een voorbeeld is het verbeteren van de productieketen ter vermindering van de CO2 voetprint, of de berekening van een optimum prijs voor een product. Binnen dit project gaan we ook bouwen aan technologie die bedrijven in staat stelt om de waarde van hun data te schatten, voordat ze die delen.
Optimale oplossingen vinden
Infinion, een grote fabrikant die computer chips maakt, en partner in het project, is een van de partijen die de technologie gaat testen. Sensor chips in bijvoorbeeld smartphones maken zo’n snelle ontwikkeling door, maar dat wat mogelijk is, is niet altijd benodigd. Wanneer men kan kiezen uit een nieuwe generatie chip is, kan dat interessant zijn voor sommige klanten, ook als men daar iets extra voor moet betalen. Maar hoeveel meer, daar zullen ze niet zo open over zijn want dan is Infinion in het voordeel. Met de multi-party computation kunnen klanten anoniem aangeven welke prijs zij willen betalen voor een zekere functie en hoeveel zij willen afnemen. Dit helpt bedrijven om een betere overweging te maken om de gewenste functie daadwerkelijk aan te bieden.
Data delen
Ook voor bijvoorbeeld telecombedrijven is dit rekenmodel interessant. Zij zien hun klanten steeds meer gebruik maken van YouTube en Netflix in plaats van kabel-TV. Gebruiksdata kan een schat van informatie opleveren om effectiever in te spelen op veranderende klantwensen. Een probleem is dat afdelingen in telecombedrijven dat soort data niet met elkaar mogen delen. Dat maakt dat zij de data niet proactief kunnen gebruiken om beter in te haken op klantbehoeften. Door data te anonimiseren, via een vertrouwde datamarktplaats te delen en gebruik te maken van multi-party computation kunnen deze problemen worden opgelost.
Betrokkenheid van TBM
De wetenschappers van TBM zijn in dit project vooral betrokken bij het onderzoek naar de waarde van deze technische tools: hoe dragen ze bij aan businessmodellen? Hoe kunnen de tools bedrijven aansporen om data te delen? In welke mate verbetert de bedrijfsvoering van je bedrijf door veel data? In modellen worden bedreigingen en prikkels in kaart gebracht voor het delen van data in datamarktplaatsen. Ook worden gebruikersevaluaties gedaan.
Uitdagingen
Hoewel in dit onderzoek de nadruk ligt op economische scenario’s, zijn deze tools zeker ook te gebruiken voor meer maatschappelijke thema’s zoals het delen van gezondheidsdata om tot betere behandelingen te komen of het delen van food/agri data om voedselketens transparant te maken, aldus De Reuver. Om tot een bredere toepassing te komen, moeten we nog wel wat uitdagingen aangaan want er is nog maar minimaal wetenschappelijk onderzoek gedaan naar data gedreven businessmodellen. Daar moet dit project de komende drie jaar verandering inbrengen.
Mark de Reuver
Tobias Fiebig
Meer informatie
Mark de Reuver is universitair hoofddocent en Tobias Fiebig is universitair docent. Beiden zijn werkzaam bij de sectie Information and Communication Technology binnen de afdeling Engineering Systems and Services (ESS).
