音频文字.

埃里克：尼克，感谢您今天加入我们的播客。

尼克：谢谢你邀请我，埃里克。

埃里克：太好了。好吧，尼克，我总是喜欢和创始人交谈。这是一个特别有趣的商业模式，专注于数据货币化。我想这是每个人都在思考的话题。很多人，包括我自己，都不太确定如何做好，比方说，当你进入细节时。所以，我真的很期待参与其中。

也许在我们进入主题和您的公司之前，我们可以谈谈您。您在 Yahoo、Demdex 和 Adobe 的职业生涯非常成功。现在你是创始人了。所以，了解是什么导致你离开成功的、高薪的、稳定的，我想是的职业，跳入未知世界，这将是一件很有趣的事情。

尼克：是的，多年来我意识到，我真正的热情是解决问题。我必须解决所有这些公司中真正有趣的问题。在我创立 Narrative 之前，我上一家公司是一家名为 Tapad 的公司。我发现了一个我们内部刚刚遇到的问题。在公司。我们既是数据的大买家，也是数据的大卖家。这个过程无可救药地被打破了。也许这是我一生中经历过的最低效的业务流程之一。天真，我对自己说，“哦，肯定有人解决了这个问题。我会找到那个人或那个公司，然后我会拿他们的产品。然后我会把它整合到我的工作流程中。”我看得越多，就越找不到任何接近解决问题的人。

于是，我发现了一个问题。同样，我热衷于解决问题。第二步是说，我有解决问题的方法吗？这可能是一个我也无法弄清楚的问题。所以，我给了自己大约六个月的时间来思考这个想法，白板，让有趣的同事做一些事情。在那六个月结束时，我基本上决定我认为我有办法解决既独特又有效的问题。我开始 Narrative，基本上是因为我看到了一个我无法忽视的问题。我认为这个问题很重要，需要解决，如果我不去尝试解决它，我就无法忍受自己。

埃里克：太好了。 Tapad——卖掉了，对吧？收购后离开了吗？那里的时间表是什么？

尼克：是的，也许是我职业生涯中最幸运的时机之一。一开始我就有了 Narrative 的想法——我会搞错年份，因为这么多年过去了。让我们称之为 2015 年初吧。我真的给了自己六个月的时间来说服自己这是个好主意。我有成百上千的想法，我想说其中大部分可能都很糟糕。因此，仅凭一个想法并不是开办公司的好理由。

所以，我在那年的 10 月或 11 月做出了最终决定，我要离开并创办这家公司。我实际上去了我们的首席执行官，因为我在我们的管理团队中。我说，“嘿，我真的找到了我热爱的东西。我想去。我想去开办这家公司。我不会提前两周通知你。我现在告诉你。未来两三个月再想个过渡方案吧，说不定假期过后，我就不会回公司了。”

从字面上看，下周，大约六天后，首席执行官给我发了电子邮件。他说，“嘿，挪威电信的管理咨询团队下周将在办公室工作 30 分钟。你能和我坐在一起，帮助他们了解我们的工作吗？”我不知道那次会议是如何安排的以及意图是什么的所有细节。但我怀疑不是，“嘿，这家公司想收购我们。”因为这是与一个甚至不在公司工作的人会面 30 分钟。他们必须聘请这个人来寻找挪威以外的机会。

那场原定30分钟的会议持续了三个半小时。他们问我们，“嘿，你们可以下周来挪威进一步讨论吗？因为我们对收购很感兴趣。”我认为他们可能将其称为战略合作伙伴关系或类似的东西。所以，这笔交易进行得相当快。我会说在 45 天内，他们有一份条款清单，他们将在其中提出收购公司的要约。在交易完成之前，还有几个月的尽职调查。

所以，我经历了所有这些。但交易完成的那天，基本上是我在 Tapad 工作的最后一天。那是我开始叙事的时候。所以，幸运的是，我有成为一家以 4 亿美元退出的公司的高级领导者的优势。所以，这是一个相当大的出口。它实际上给了我一些个人跑道去做愚蠢的事情，那就是开办自己的公司，几年内不用自己付钱，而不必担心我将如何把食物放在餐桌上。

埃里克：哇。好的。这是个好时机。我想，你会得到一点点运气，而你是通过把自己放在正确的位置而赢得的。但是，时机仍然很好。有趣的。你在这里提到了这个问题，你正在为买卖数据而苦苦挣扎，而且非常沮丧。我认为很多正在倾听此事的人可能会处于这样一种境地，即他们的组织可能参与其中，但他们个人可能并不了解这些挑战。那么，如果您尝试买卖数据，现状或情况是什么样的？

尼克：有趣的是，因为我们是一家风险投资支持的公司，所以从最早的时候到今天，我们都在与风险投资界和投资界进行交流。通常，当我与对买卖数据一无所知的人交谈时，他们会说，“好吧，你给别人开了一张支票，他们给你寄了一个拇指驱动器。这就是你买卖数据的方式。”我可以肯定地说，这不是买卖数据的方式。

第一个挑战是，我们谈论数据时就好像它是一个整体，就好像它是同质的。从字面上看，数据以无数种形式出现。即使代表相似事物的数据集也往往采用不同的模式、不同的格式、不同的度量单位，以及所有这些不同的事物。通常，买卖数据的早期部分是买卖双方相互寻找对方。从历史上看，还没有供想要买卖数据的人使用的目录。所以，他们必须填写。然后有很长一段时间他们在谈论，你有什么数据？你如何收集数据？在这些场景中数据会发生什么？

有一个几乎是翻译层，买家以一种非常具体的方式考虑数据。卖家以非常具体的方式考虑数据。他们必须将他们对数据的看法转化为一些共同点，以确定是否有交易可谈。如果有交易，那就太好了。这是一路上的复选标记。但是然后，你开始讨论我们如何围绕这个建立商业协议？在数据以任何方式受到监管的情况下，我们如何关注政府和法规？数据如何从 A 点传输到 B 点的技术含义是什么？然后，最终，我们如何可能在其他合作伙伴之间冲洗和重复该过程——无论是在买方还是卖方？

所以，我们通常会告诉人们，如果你要手动进行交易——只是我是买家，我想从卖家那里购买数据——如果一切顺利，从开始到结束可能需要六个月——从当你说，“嘿，我有一个需要我购买数据的计划，”到实际将数据生产化并签署商业协议，并开始使用该数据。如果一切顺利，大约需要六个月。

埃里克：好的。这听起来非常劳动密集型和非常昂贵的劳动力——很多决策，很多律师和其他专家参与这个过程，很多开销。

让我们快速了解一下我们正在谈论的数据。因为我想当我们谈论物联网时，我们几乎可以谈论任何事情，从社交媒体、用于营销的个人身份创新数据，到用于新设备研发或供应链管理的数据.你在这里专注于特定类型的数据集，还是这是一个可能支持任何潜在数据集交易的水平平台？

尼克：是的，这是一个水平平台。事实上，我们认为底层技术基本上就是一个数据库。我们有很多相同的数据库结构。公司可以创建表格。他们可以使用任意模式填充这些表。我们有查询语言。我们有 ACL 或访问规则来确定谁可以在什么条件下访问什么数据。所以，它在很大程度上是一个水平平台。

我想说我们今天不关注的主要领域是二进制数据 BLOB。我们不使用卫星图像、激光雷达或产生真正非结构化数据的东西。我们可以用这种类型的数据做一些事情。但我们更关注包含在这些 BLOB 中的元数据层，而不是我们试图弄清楚卫星图像是纽约州北部沃尔玛停车场的图片。

一般来说，因为数据可以是任何东西，如果我们说“嘿，我们的平台只能处理一种类型的数据”，我们真的会限制自己。因为我认为，随着时间的推移，大多数人可能会从他们关心的单一类型的数据开始。但很快，他们想开始混合和加入，并将其扩展到更多种类的数据集。

埃里克：那么，今天的市场在哪里？是否仍主要是买家与卖家会面，他们确定交易机会？那么他们会在像您这样的平台上进行交易，而不是过去存在的手动流程吗？或者它更像是一个市场，你可以在其中进行微交易并说，“我打算花 300 美元购买少量数据，然后进行测试。然后也许我会扩大规模。我可以扩大规模并就像我在使用云服务一样？”我们今天在哪里，一对一交易与市场动态？

尼克：是的，很可能是后者。我们支持前者。但我认为我们在平台上的重大创新之一是因为我们将软件视为数据库，作为买家，您实际上可以运行查询。

假设您正在寻找覆盖农业集团所有农田的特定区域的天气数据。作为数据的购买者，你可以进去说，“我正在寻找天气数据，包括土壤温度、气温、降水率、相对湿度，这些数据是在 2022 年 6 月 1 日到 2022 年 9 月 1 日之间的纬度之间收集的和 x, y, x, y 的经度。”假设数据在平台中，并且平台上的卖家愿意将其出售给您，我们的查询引擎——同样，这几乎是一个 SQL 语句——基本上会逐条记录以确保那些中的每条记录跨多个提供商的数据集符合您的标准。我们市场中的交易模型是，您实际上是在逐条记录的基础上购买数据。因此，从技术上讲，没有人会购买数据集。他们购买了数千、数百万或数十亿条记录的集合，其中实际价格与这些记录中的每一条相关联。

我们有人说，“好吧，你的市场有多少笔交易？”我看着他们，我说去年大约有 9 万亿。平均交易规模是千分之一美分或非常非常小的东西。但我们在很大程度上采用了市场的微观经济模型。再一次，没有人买一张唱片。通常，他们仍在购买数百万张唱片。但是他们可以根据自己的标准制定一个执行，让他们获得他们想要的完全正确的百万条记录，而不是购买一个可能包含 3000 万条记录的数据集，他们将丢弃其中的 95%，因为它是与他们试图解决的问题无关。

埃里克：好的。伟大的。这非常有趣。我认为我们必须从几个不同的角度来处理它。所以，让我们一次一个。我可能会遗漏一些东西，最后你必须帮我填补一些空白。但也许我们可以从这里技术性较低的部分开始。

如果我们看一下用例，我想，营销数据可能是人们首先想到的。但我想，将会有一个非常长的用例尾巴。然后可能有一个更常见用例的候选清单。也许我们可以涵盖更常见的，也许还有您看到平台用户采用的一些更有趣的长尾用例。

尼克：当然。当然有营销用例。我们与许多与他们的客户有关系的客户合作。他们有 CRM，但他们对客户的了解非常有限。你可以想象如果你卖饮料，如果你卖可乐给顾客。首先，可能有一些人与你没有直接关系，因为人们不会直接去可口可乐和百事可乐买饮料。他们去杂货店、杂货店和亚马逊购买饮料。但是他们可能会举办活动，在这些活动中他们实际上能够收集喝他们选择的饮料的人的信息。但即使在这些例子中，他们对客户的了解也很少。他们可能知道自己的电子邮件地址。他们可能知道他们报名参加了针对特定产品的促销活动。但除此之外，他们对客户是谁的了解非常有限。

因此，他们针对该平台执行的一个用例基本上是通过有关客户的额外信息来丰富他们的 CRM，这样他们就可以创建更好的群组或更好地了解谁在购买和消费他们的产品。因此，我们的平台允许他们将现有的 CRM 推送到我们的系统中。比如说，我想购买有关这些用户的额外信息。我可能特别想购买他们的家庭收入，或者如果他们更喜欢在 Kroger 或 Piggly Wiggly 购物。回到微交易的概念，他们只购买已经在他们系统中的用户的数据，这对于效率游戏来说很重要。然后他们可以选择他们想要购买的关于这些用户的哪些数据，以在他们的 CRM 中填写额外的信息，这样他们的营销团队或他们的销售团队就可以根据他们新发现的知识来执行。

埃里克：好的。所以，那是有直觉意义的。我认为很多企业都围绕该用例获取了一些数据集。我们的播客显然非常注重物联网。我认为那里有很多有趣的领域值得探索，但在获取物联网数据方面也有很多复杂性——交通数据、天气数据、传感器数据，无论是什么。您今天是否已经在处理物联网数据？您认为该市场的潜力是什么？

尼克：是的，我们是。我们看到了巨大的潜力。我们与一个相当大的客户合作，该客户在美国各地都有天气传感器。我认为他们的传统商业模式正在帮助农民了解何时会发生霜冻，并帮助他们采取预防措施以确保霜冻不会影响他们的作物产量。但他们通过在美国各地的田地中放置传感器来做到这一点。这些传感器收集了我们作为消费者所期望的所有与天气相关的传统信息，然后收集了一些农业特有的信息——pH 值、氮含量，坦率地说，我并不完全理解这些信息出色地。

从历史上看，该公司收集了所有这些数据。然后他们基本上向农民或农业集团提供预测或报告，帮助他们经营业务。但通过从这些传感器收集所有这些数据，他们实际上已经开辟了许多其他数据货币化的机会。他们可能想将其中一些数据出售给试图更好地了解气候变化如何在地面上影响某些与农业相关的条件的政府组织。可能有金融服务机构和机构想要了解正在收集的不断变化的气候和模式如何从金融角度和商品角度影响作物产量。

他们已经收集了数据。数据已经在收集中。我们允许他们做的是将所有这些数据通过管道传输到我们的平台，然后允许相当非技术的用户将这些数据打包成数据集，这些数据集可以出售给金融机构、政府机构和非政府组织，以及其他任何人寻找可以帮助他们解决问题的数据。

埃里克：好的。伟大的。既然你提到了，也许我们可以在这里了解用户。我的意思是，这是一个显然涉及很多技术的领域。但是您提到技术不是特别熟练的用户也可以使用该平台。那么，它看起来像什么？如果我在平台上尝试查找特定数据集，我必须确保元数据也符合我的要求。但我可能对这实际上意味着什么有点含糊。非技术人员的用户旅程是怎样的？

Nick：基本上，我们有一个数据目录。因此，您可以打开一个页面并查看平台中可用的数百种不同类型的数据。当我说数据类型时，我并不是指数据集，真的。我的意思是，存在于数据集中的字段。该数据目录中的一件事可能是空气质量，每百万份的颗粒物。其中之一可能是气温。一个可能是土壤温度。一个可能是收集时间戳——选择特定读数的时间。

这些东西中的每一个都存在于列表中。通常，人们做的第一件事就是定义他们要寻找的东西。所以，如果你是一名分析师，或者即使你是一名与分析师一起工作的业务开发人员，并且你说，“我需要一个数据集，我可以将颗粒物、空气质量和土壤温度与作物产量相关联.我已经有一个显示作物产量的数据集。我现在只需要购买一个数据集，其中包含空气质量、土壤温度、这些测量发生的时间，也许还有位置——这些测量的纬度和经度。”

如果我可以获得该数据集，并且可以将其与我已有的数据集结合起来，我现在就可以生成一份报告，显示空气质量、土壤温度和作物产量之间的相关性。因此，他们进入该数据目录。他们找到了他们需要的、他们还没有的四条信息。我们基本上可以说，“是的，我们平台上有一个或多个提供商可以为您提供这些数据。”如果您更具体地告诉我们您想要来自哪个州、哪个纬度和经度的数据，我们实际上可以为您预测有多少数据可用以及需要多少费用。然后甚至除此之外，如果您喜欢费用以及根据您输入的设置可以使用多少数据，您可以单击一个按钮并输入您的信用卡，然后购买该数据并在您的设备上提供该数据硬盘驱动器在 15 或 20 分钟内。

埃里克：好的。我很着迷。这里的成本结构，是卖家吗？是不是你有一个范围，比如一个推荐的范围，然后卖家会决定他们想要为他们的数据定价多少？您如何调整数据集的定价？

Nick：Narrative 是一个不购买数据的实体。我们不出售数据。我们提供允许买卖发生的软件和管道。因此，我们非常教条地认为买卖双方在这个平台上工作时都应该能够制定自己的业务规则。从卖家的角度来看，他们可以设定任何他们想要的价格。他们可以根据购买的记录数量设置价格。他们可以对他们的数据收取固定费用。如果他们想免费提供数据，他们可以免费提供数据。

他们还可以控制谁可以购买他们的数据。我们谈论它就好像它是一个完全公开的市场。许多数据提供者确实将他们的数据完全公开。但实际上有人会强迫说，“嘿，我会卖这个数据，但我不想卖给我的竞争对手，”或者，“我会卖这个数据，但我不想卖它可能是我没有合同权利将数据出售给某个行业的某个人。”因此，我们的客户不会失去对定价方式、货币化方式或将数据出售给谁的任何控制权。

那么在买方方面，你也可以说，“我愿意出一个特定的价格。”如果您愿意支付的价格与卖家希望获得的价格不一致，那么您必须进入平台内的流程才能购买他们的数据，您可以在平台内实际对卖家说， “嘿，我真的很喜欢你的数据。我在爱荷华州立大学担任学术研究员，所以我没有大量预算来购买你的气候物联网数据。但我真的很想用这些数据来写一篇论文。你有没有机会根据我的用例以更便宜的价格卖给我或免费给我？”

那么，您实际上可以在平台内进行这些对话吗？因为虽然我们希望将所有事情自动化，但我们明白在商业中经常会有谈判。我认为我们的目标是尽可能多地将这些谈判保留在平台中，并尽快进行，这样我们就不会陷入像 Narrative 之前那样的情况，在这种情况下，这些对话可能需要几个月的时间，需要 10、15 , 20 次会议要完成。

埃里克：好的。是的，这很务实。那么您的商业模式是否会对移动的每条数据收取一小部分费用？这是如何运作的？

尼克：是的，我们有两条收入线。如果我们是交易的促进者，我们将收取该交易的一小部分。我们实际上对买方和卖方都采用了百分比。如果有人购买价值 100 美元的数据，我们会以 110 美元的价格向他们开具发票。我们向卖家支付 90 美元。我们这样做是因为我们不认为自己是买方或卖方的受托人。另外，我们将自己视为双方的受托人。从激励的角度来看，我们真的想成为不可知论者。

然后我们还许可了软件本身。就像 Snowflake 许可证及其数据库技术一样，您根据存储的数据量、运行的查询以及发生的处理量为 Snowflake 付费。我们的很多附加值是我们将这些非常复杂的交易自动化。这些交易的规模和复杂性很大程度上取决于我们的成本基础。因此，我们也将只对平台的使用收费。因为我们为所有客户提供计算、传输和存储。

埃里克：明白了。好的。有趣的。然后是验证问题，我想。如果有人向我出售一些关于他们抓取的事件的数据集，我可能每天都会收到一封电子邮件。我相信你能够过滤掉它。但是，这里仍然可能存在关于数据所有权的问题。有人真的有权出售数据吗？围绕准确性，这是数据质量吗？有人可能会使用一种算法来自动生成数据集并使它们看起来像是有效的。保证所有权和准确性的过程是什么？

尼克：有许多不同的保护措施。首先，该平台是完全透明的。当买家从卖家那里购买数据时，买家知道卖家是谁。卖家知道买家是谁。因此，如果有任何顾虑，如果任何一方都想对另一方进行一定程度的尽职调查，他们可以自由地这样做——无论是在平台内部还是平台外部。正如我想说的，阳光是最好的消毒剂。就没有人在平台上隐藏自己的身份而言，它允许每家公司在风险和回报、治理和质量以及所有其他方面做出自己的决定。

第二件事是，我们有一些应用程序位于我们的管道之上，它们实际上可以做一些事情，比如对数据集的有效性进行评分。这些通常以两种不同的方式完成。一种可能是让买家上传他们认为已经非常高质量的数据。我们实际上可以在平台内比对买卖双方的数据，买卖双方都看不到对方的数据。基本上，创建一个混淆矩阵，上面写着，“嘿，你认为 X 是真的，98% 的时间供应商也认为 X 是真的。你认为 X 是假的，供应商只认为它是假的65% 的时间。”因此，如果你有一个你坚信的数据集，你可以创建一些指标，与供应商的数据集相比，该数据集的一致性、准确性、精度如何。在这一点上，买家可以根据它认为在这些方面的好分数做出决定。

然后我们还有第三方数据提供商，他们的整个业务都在做数据验证。他们在平台上收费提供他们的数据。因此，如果买家想要对一些数据进行评分，而他们可能没有任何基本事实，他们基本上可以授权信任的第三方数据来执行与供应商评分相同的过程，并确定它是否有效无论他们给定的用例是什么。

埃里克：好的。这说得通。那么，让我们谈谈用例吧。也许在进入具体案例之前，我们可以更笼统地谈谈这里的用户。这是一个水平平台，所以我敢肯定有一组非常分散的用户。如果我们看行业，如果我们看组织类型，我们是在谈论科技公司吗？我们是在谈论研究机构吗？我们是在谈论大型消费品公司的营销团队吗？谁会是当今最常见的用户群？

尼克：我会给你和我的投资者一样的答案。他们也不喜欢这个答案。所以，我不知道你是否愿意。但它是以上所有的。我们与一些非常大的 CPG 合作，包括他们的研究和营销部门，以访问数据。我们与一些研究小组与几个不同的投票和调查相关公司合作。在投票方面，民意测验者问你的每一个问题，你更有可能停止回应民意测验者。因此，他们真正专注于获得他们想问的最重要问题的答案。但是随后，他们想添加额外的答案，但以一种对人来说是被动的方式。他们用额外的东西丰富了他们的数据集。

在技术组织中，通常是产品管理团队、数据科学、数据工程或数据分析团队。数据在几乎每个组织中都变得如此普遍，以至于我们几乎将每个团队、每个垂直领域和每个规模的公司都视为潜在客户。我要说的是，我们的重点更多地放在大中型企业上，而不是小型企业和中端市场。但我们确实有一些两人或三人的初创公司或公司，这些公司可能有 80 或 90 人，他们有非常具体的数据需求。最近，我们开始与许多零售商合作，因为零售商希望弄清楚如何使用他们的数据来扩大他们的零售业务。因此，它确实具有广泛的基础。

我认为我的投资者应该对此感到非常高兴。我认为挑战变成了因为我们是一家 40 人的公司，试图为每个人服务，这有点像傻瓜的差事。所以，我们需要表现出一点专注。但是该软件的构建方式使得几乎任何人都可以使用它。作为首席执行官，作为创始人，我很难说我有可以帮助您解决问题的软件。但是因为你不是我公司的特定重点，我不会让你去用它来解决你的问题。

埃里克：是的，当然。在某种程度上，作为一家公司，你也必须了解价值在哪里。这也需要您的客户进行试验。市场的另一边呢？您提到了卖方的几种数据贡献者。是不是大多数人在经营一家企业，并且他们有一个数据集？他们说，“好吧，如果我们将这些数据货币化，我们的利润率可以增加 3%。成本不高，所以让我们开始吧。”是否有公司正在建立业务，特别是围绕数据货币化——这是他们的主要收入来源——这个市场、卖方是什么样子的？

尼克：两者都有。我的意思是，肯定有公司认为这是他们的主要模式。他们出售数据，我们为他们提供更简单、更快、更好的方式来出售数据。这种情况发生在那些销售数据 20 年的公司，而我们只是给他们一项让他们的生活更轻松的技术。我们还与我们的主要业务公司进行了交谈，我们已经这样做了六个星期。他们真的无处可去。

可以说，那些已经做了六周的人更容易合作，因为他们没有任何沉没成本和系统，他们可能已经建立了自己。他们只是想离开地面。我们非常像 Salesforce 对他们的数据货币化。 2022 年没有公司建立自己的 CRM。 30 年前，40 年前，那不是真的。您可能会构建自己的 CRM，因为很难获得可以完成您想做的事情的交钥匙服务。但我们在那里看到了两者。

我发现最有趣的是我们看到越来越多的公司。我认为对于 IoT 或任何构建硬件的人来说尤其如此。从历史上看，硬件是一项利润率非常低的业务。如果你去亚马逊上买一台 75 英寸的超高清电视，我想，今天你基本上可以花 700 美元买到它。如果您将他们的营销和分销包括在内以实际销售该电视，则电视制造商可能会花费 650 美元。零售商又抽取了 30% 或 40% 的利润率。所以，你卖了一台 750 美元的电视，你可能会保留 45 台，利润可能会更少。

因此，在电视的整个生命周期中（可能是五到十年），如果您还可以找到从电视中获取数据并将其货币化的方法，那么对于那些试图了解人们在看什么的人来说，几乎就像尼尔森一样他们的电视，您可能可以从同一台电视上再赚取 50% 到 100 美元。从收入的角度来看，收入似乎占我们总收入的 5% 或 10%。但当你真正看那些东西的盈利能力时，你可以卖出很多 750 美元的电视，但利润仍然相当低。数据的利润率非常非常高。因此，即使它不占总收入的很大一部分，它也可以占你利润率的很大一部分。

埃里克：是的，这是有道理的。我的意思是，汽车行业对此有很多讨论。同样，另一个拥有大量数据、收入非常高、利润率非常低的行业。一些有趣的案例。

尼克：埃里克，我想你现在看到的是大量的零售业。我没有完全理解杂货店的利润。但我猜他们很瘦。我想，像亚马逊这样卖杂货的地方会让他们的利润更薄。因此，他们当然正在寻找增加收入的方法。如果你有一个家庭，他们所有的杂货店购物都在一家杂货连锁店进行，那么关于这些人的行为方式的数据非常丰富。它可以为所有这些 CPG 品牌货币化。它可以通过多种方式获利。

我认为，几乎具有讽刺意味的是，世界上的亚马逊在零售数据货币化领域处于领先地位。因为可以说，他们是最不需要做那件事的人。他们也恰好是最精通技术的。你开始看到几乎所有其他零售商，不仅在杂货店，而且在其他领域开始说，“嘿，我坐在一个有价值的数据金矿上。我的传统业务的利润率非常低。我们需要早点解决这个问题，而不是晚一点。”

埃里克：是的，这是有道理的。在这种情况下，您正在处理 PII 数据。是否由卖方来确保他们遵守所有规定，他们正在处理欧洲和 GDPR 等等，他们是否合规？您是否将其内置到平台中？

尼克：两者都有一点。确保他们遵守规定当然取决于他们。在 GDPR 术语中，我们是处理者，而不是控制者。话虽这么说，我们为我们的客户提供了一系列工具来简化合规性——围绕被遗忘权请求的工具，实际上，我们将这些被遗忘权请求下游传递给可能有权访问该数据的任何其他人，获得来自下游提供商的确认他们收到了被遗忘权请求，当他们实际删除数据时收到另一个确认，将该确认传播回数据的发起者，并基本上保留整个事情的书面记录。

我们告诉人们我们不是灵丹妙药，您不必再担心 GDPR、CCPA 或任何其他与此相关的四字母首字母缩略词。坦率地说，如果有人告诉您他们是灵丹妙药，请尽可能快地跑，因为他们不是。我们的目标是通过为人们提供一系列工具来减轻管理负担，让他们能够合规，对自己的合规性充满信心，同时仍然关注监管框架要求他们做什么。

埃里克：好的。伟大的。好吧，让我们谈谈它的未来。你已经提到你有风险投资支持。我想你总是有来自投资者的一定压力，要求你展望未来并实现这一愿景。如果你看看，也许，中期，24 个月，你的产品路线图的前景如何，也许是你想进入的新市场？那么也许如果有一些主题，从长远来看——5 年、10 年后——你对潜在发展特别感兴趣，我们也很乐意听到这些。

尼克：我们正处在一个有趣的时刻。在早期，在任何初创公司的生命周期中，往往会有很多创新。您正在对产品进行大量步骤功能改进或更改。在产品的前三四年里，这对我们来说确实如此。我们真的达到了产品非常强大的地方。我告诉人们——不是开玩笑。尽管我认为他们假设是——我脑子里有 100 年的路线图。

所以，还有很多工作要做。许多工作现在正在对平台内的不同模块和不同组件进行增量改进。许多核心功能实际上都在那里。我们今年早些时候推出并继续改进的是——我喜欢将其称为机器学习。我的营销人员将其称为人工智能——基本上，当数据进入平台时，我们的系统能够对数据进行分类，并推断出可能需要对该数据进行的任何转换，以消除我们认为的规范化问题通常在数据市场中看到。

所以，我已经谈到了天气数据，对吗？气温可能以摄氏度为单位。它可能是华氏温度。它可能是开尔文。实际上，我们已经看到地理定位数据，每个人都假设纬度和经度使用的是消费者地图应用程序使用的标准纬度和经度。但通常情况下，他们会使用这些基于石油行业发布的标准的不同地球投影。因此，您不能只获取纬度和经度，并假设它在所有数据集中都相同。

所以，有人工智能。它基本上充当中间的规范化和标准化层，这只是消除了买卖双方必须设法弄清楚彼此如何谈论数据或将如何使用数据的需要。我们称这项技术为 Rosetta Stone，因为我们认为它可以访问通用翻译层。当然，随着时间的推移，它会有所改善。

我认为，对于你关于垂直或用例的问题，我们今天的产品在某些方面是通用的。您可以进入并将其用于农业用例。您可以进去并将其用于营销。您可以进入并将其用于金融服务用例，但基本上所有这些用例都具有相同的界面。我们真正关注的事情之一是在我们的产品或我们自己的平台上构建更多用例或解决方案特定的应用程序——采用相同的功能，但只是围绕它创造更好的用户体验。而且，通过开发者 SDK 开放，允许其他公司和其他开发者添加到平台上。

我一开始就说数据有无数种形式。这就是数据市场非常具有挑战性的原因之一。另一个具有挑战性的部分是人们一旦获得数据就想用数据做无限多的事情。作为一家公司，我们的重点并不是真正地从数据中给人们答案。它正在为他们获取数据。但通常情况下，人们想要答案，或者他们想要可视化，或者他们想要来自数据的预测。

因此，允许其他开发人员扩展我们的平台，获取那里可用的数据和数据流动性，并实际构建进入更具体领域的应用程序，为某人提供答案，但在我们的平台内本地进行，这将是一个很大的问题我们未来几年增长的一部分。

埃里克：这很有趣。我可以想象一个像 Tableau 之类的用例，你在其中进行分析，然后说，“好吧，我想要那个数据集，”然后插上电源。你有任何合作伙伴关系或任何即将发生的事情吗人们在哪里可以将您的数据集嵌入到现有功能中？也许这就是你在这里所指的。

尼克：是的，实际上，有一份新闻稿正在发布——字面上，就像我们现在谈论的那样——关于允许人们从我们的平台获取数据并将其嵌入到一个名为 The Trade Desk 的营销平台中。所以，这是一个例子，我们实际上是在代表某人获取数据并将其推送到下游，但以一种非常原生的方式进行。

然后你问了关于数据质量的问题。我们平台上的第一个外部开发应用程序来自一家名为 Truthset 的公司。 Truthset 的业务是他们拥有根据许多不同标准评分的数据。他们在我们的平台上构建了一个应用程序，允许您采用他们的数据评分方法，并将其应用于您已经拥有的数据。我有这个数据有用吗？或者将其应用于您可能正在考虑购买的数据。所以，这实际上不是我们本机做的事情。事实上，在某些方面，我们想要成为不可知论者，我不知道我们是真的想成为说这个数据好还是不好的人。但是他们在我们的平台上构建了一个应用程序，只需单击四次鼠标，您就可以对数据进行基本评分。所以，如果你真的想买或不买，你可以做出更好的决定。

埃里克：好的。很有意思。好吧，我认为你的生意很好。你当然把握得很好。我可以想象这个市场将在未来几十年内爆发式增长。尼克，您认为我们没有触及的任何内容对人们理解很重要吗？

尼克：不，我想我们谈了很多。我想，我没有经常说的是该平台是完全自助服务的。如果有人想玩它，看看它是如何工作的，他们可以去 app.narrative.io。他们可以注册一个帐户。他们无需与我们出色的企业销售团队交谈即可开始使用它。他们可以了解该技术的实际工作原理。

我们的真正目标是将传统上对我们的客户来说非常困难或非常痛苦的事情，让他们变得简单。我们认为我们已经朝着这个方向迈出了很多良好的第一步。但我们总是很高兴听到反馈和我们可以做得更好的事情或我们可能无法完成任务的地方。因此，我们很乐意听到您的任何听众的反馈。

埃里克：太棒了。尼克，感谢您今天加入我们。

尼克：谢谢邀请我。