Если рассмотреть инновационный стартап в условиях рыночной неопределенности, то необходимо учитывать экономическую целесообразность, связанную со сбором, хранением и эксплуатацией данных, имеющих потенциальную коммерческую ценность, при этом необходимо осуществить оценку окупаемости оборота данных в предпринимательской среде.
Считается, что экономически привлекательные данные отличаются повышенным уровнем процента конверсии. Если окупаемость имеет заметные значения, то с этим информационным массивом необходимо работать дальше, так как он может принести прибыль. В противном случае от использования этих данных, которые не представляют коммерческой ценности, лучше отказаться, так как их содержание становится для «молодой» компании слишком дорогим удовольствием.
Потенциальную оценку прибыли данных можно спрогнозировать на основе анализа успешных кейсов, проведения A/B-тестирования, а также исследования рыночной стоимости данных, доступных на специализированных биржах.
Для стартапа, являющегося небольшой компанией, вполне подойдет такая база данных, как MySQL, которая с учетом теоремы Брюера, отличается профилем «CA», что означает согласованность данных (Сonsistency) и доступность (Availability). Управление данными необходимо обосновывать с учетом Data Science.
