Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Привет! Меня зовут Андрей Шмиг, я основатель и разработчик платформы DataHub - Crowd Data Sourcing at Hand, своего рода GitHub для данных. В этой статье покажу, каким образом можно монетизировать имеющиеся у вас структурированные и неструктурированные данные будь вы разработчик, data-scientist или ML-специалист.
Предыдущие статьи
В прошлой статье я продемонстрировал, каким образом можно создавать репозитории данных типа FREE (бесплатные) и SPONSORED (спонсируемые), что из себя представляют репозитории данных и как выглядят хранилища данных.
Полный список связанных статей:
DataHub: как делиться структурированными данными и получать за них донаты?
Типы репозиториев данных
Платформа DataHub поддерживает три типа репозиториев:
FREE (бесплатный);
SPONSORED (спонсируемый);
COMMERCIAL (коммерческий).
Первые два типа репозитория данных позволяют получать бесплатный доступ к данным, а отличаются только возможностью финансирования автора для поддержания репозитория данных в актуальном состоянии. Например, логично было бы репозиторий данных со списком стран мира сделать типа FREE, а репозиторий с данными со списком улиц города (если представим, что эти данные требуют обновления с некой периодичностью) типа SPONSORED.
COMMERCIAL тип репозитория данных поддерживает несколько форматов (способов) оплаты доступа к данным:
Pay per row;
Pay per query;
Pay by function;
О каждом из этих форматов расскажу ниже.
Меняем тип репозитория данных
Из прошлой статьи у нас остался демо-репозиторий, который мы и будем использовать сейчас - база стран всего мира (демо).
Переходим в режим редактирования репозитория данных - его основной информации:
Переключаем репозиторий с типа FREE на тип COMMERCIAL:
Тип репозитория данных COMMERCIAL поддерживает три режима (формата) оплаты за доступ к данным:
Pay per row;
Pay per query;
Pay by function;
Pay per row: при использовании данного режима (формата) оплаты стоимость конечной выборки данных зависит от количества строк (rows) в результате выполнения запроса через Visual Query Builder или Predefined Queries. В поле со стоимостью указывается стоимость 1 строки данных, а конечная стоимость вычисляется как произведение стоимости одной строки данных на общее количество в результатирующей выборке.
Pay per query: при использовании данного режима (формата) оплаты стоимость конечной выборки фиксирована и не зависит от количества строк (rows) в результатирующей выборке. В поле со стоимостью указывается стоимость одного запроса к репозиторию данных, вне зависимости от количества строк (rows), которые были в ответе.
Pay by function: при использовании данного режима (формата) оплаты стоимость конечной выборки вычисляется указанной JS-функцией, которая на входе получает объект с полями storage и rows. Поле storage - объект с информацией о хранилище к которому выполняется запрос, а rows - результатирующий набор данных полученный в результате выполнения запроса либо через Visual Query Builder, либо через Predefined Queries.
JS-функция формирования стоимости должна возвращать значение типа Number - в любом другом случае платформа установит стоимость выборки данных равной нулю (0.00)
На выполнение функции даётся 10с, после чего выполнение прерывается и значение стоимости устанавливается в 0.00 рублей. В функции доступны глобальные объекты Math и некоторые другие.
Использование JS-функции в качестве метода формирования стоимости удобно, когда в одном репозитории несколько хранилищ данных и доступ к каждому из них должен быть тарифицирован по-разному.
Как вы уже, наверно, догадались - коммерческий репозиторий может быть бесплатным (точнее - к части данных предоставлять бесплатный доступ, например, к демо-данным), если в соответствующих полях указывать нулевые стоимости строк / запросов.
Воспользуюсь Pay per row форматом оплаты и установлю стоимость одной строки данных равно 0.5 коп. Сохраню репозиторий и перейду в публичное его представление.
Обратите внимание, что в правом блоке с базовой информацией о репозитории данных появилась отметка, что это коммерческий репозиторий и указан алгоритм определения стоимости.
Так как до Predefined Queries мы ещё не дошли в наших статьях - воспользуюсь демонстрацией Visual Query Builder на главном экране репозитория.
Переключаемся на вкладку Builder и выбираем таблицу countries:
В прошлой статье мы создавали эту таблицу и добавляли в неё три страны. В левом нижнем углу видим, что в выборке (без каких-либо других условий) содержится 3 строки (rows) и стоимость этой выборки 1.50 руб.
Если мы добавим какое-то условие во вкладке Conditions и изменим количество строк в выборке, то автоматически пересчитается и стоимость:
Конечный пользователь может выбрать один из форматов в которых необходимо выгрузить данные - JSON, XML, XLS и по клику на кнопку "Download" получить необходимый набор данных (только в том случае, если на балансе будет достаточно средств для списания).
Надеюсь, что возможности DataHub позволят вам монетизировать имеющиеся у вас данные эффективно!
В следующих статьях рассмотрим с вами возможности предоставления более гибких способов доступа к данным репозитория конечным пользователям через Predefined Queries.
Если вам понравилась статья - ставьте лайк и оставляйте комментарий. Подписывайтесь на мой блог про DataHub на Хабре, а так же на Телеграм канал поддержки сервиса.
Мой публичный профиль на DataHub - @aashmig.
Буду рад ответить на ваши вопросы и дополнить статью.
