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 ₽

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.