---
id: SI_001
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: etisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** etisk | langsiktig | konkurranse | sårbarhet | implementer

Å samle **komplett prisdata på alle varer i verden** er i praksis ikke et “scrape alt”-problem, men et **konkurranse- og infrastrukturproblem**. Mainstream-svaret er ofte “bruk nett-scraping og API-er”; mitt perspektiv er at det er **for sårbart, juridisk skjørt og strategisk kortsiktig**. Du trenger en modell som tåler at priser er dynamiske, lokale, lovregulerte og ofte skjult bak rabatter, pakningsstørrelser og medlemskap.

### Hva “komplett” egentlig betyr
Pris er ikke bare én verdi. Du må definere:
- **Listepris**
- **Reell transaksjonspris**
- **Pris per enhet** (kg, liter, stk)
- **Geografisk pris**
- **Tidsstempel**
- **Tilgjengelighet/lager**
- **Betingelser** (lojalitetsprogram, kupong, abonnement)

Uten dette blir datasettet etisk og analytisk svakt: det sammenligner epler og pærer.

### Etisk og sårbar tilnærming
Full global innsamling via aggressiv scraping skaper sårbarhet:
- juridisk risiko (GDPR, ToS, databaserett)
- blokkering fra plattformer
- skjevhet mot digitale markeder
- dårlig dekning for små butikker og fattige regioner

Et mer etisk og robust spor er **flernivå-innsamling**:
1. **Offentlige prisdatakilder** der de finnes
2. **Partneravtaler** med kjeder, grossister og markedsplasser
3. **Crowdsourcing/app-basert skanning** av kvitteringer og hyllepriser
4. **Syntetisk normalisering** av pakningsstørrelser og valuta

### Konkurranseperspektiv
Verdens komplette prisdata er i seg selv en strategisk moat. Den som bygger:
- høy datadekning
- lav forsinkelse
- god enhetsnormalisering
- kvalitetsscore per kilde

…får et kraftig konkurransefortrinn i retail analytics, innkjøp, inflasjonsovervåkning og eksport/import-intelligens.

### Implementerbar arkitektur
Start smalt, ikke globalt:
- 5 land, 3 kategorier: dagligvarer, elektronikk, drivstoff
- normaliser til **pris per standardenhet**
- bygg en **master product graph** med GTIN/EAN, SKU, MPN
- bruk probabilistisk matching for å koble samme vare på tvers av kilder
- lag en “confidence score” per prisobservasjon

### Langsiktig sannhet
Kompletthet er et mål, ikke et endepunkt. Den riktige strategien er å bygge et **levende prisnettverk** som kontinuerlig oppdateres, ikke en statisk database.

**Neste steg:**
1. Definer datamodellen: pris, enhet, geografi, tidspunkt, betingelser.
2. Velg 2–3 datakilder per land og lag en pilot for normalisering/matching.
3. Mål dekning og feilrate per kategori, ikke bare antall innsamlede priser.