---
id: SI_007
model: anthropic/claude-opus-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_007
**Seeds:** strategisk | historisk | konkurranse | sårbarhet | implementer

## Analyse: Komplett prisdata som strategisk våpen

Historisk har enhver aktør som kontrollerte prisinformasjon, dominert markedet. Rothschild-familien utnyttet informasjonsasymmetri etter Waterloo. Bloomberg bygde et imperium på 11,7 milliarder dollar årlig omsetning ved å samle finanspriser. IRI/Nielsen kontrollerer dagligvareprisdata. **Den som eier prisgrafen, eier markedsmakten.**

## Konkurranselandskapet avslører sårbarheten

Ingen aktør har løst dette komplett — og det er strategisk bevisst. Nåværende fragmentering:
- **Bloomberg/Refinitiv**: Finansielle instrumenter (~100M prispunkter)
- **Nielsen/IRI**: FMCG i 100+ land (~1,4M SKU-er)
- **Zillow/Finn.no**: Eiendom, regionalt
- **Google Shopping**: Bredt men grunt, ~5 mrd produkter
- **Statlige byrå (SSB, BLS)**: CPI-kurver, ~80.000 varer

**Sårbarheten**: Hver aktør vokter sin silo. Datalisensiering, proprietære taksonomier og jurisdiksjonsforskjeller skaper en bevisst ufullstendig mosaikk. Estimert antall distinkte varer/tjenester globalt: 1–10 milliarder SKU-er pluss uendelig mange tjenestevarianter.

## Hvorfor "komplett" er strategisk feil mål

Dissens-posisjon: **Du trenger ikke alle priser — du trenger prisrelasjoner.** Historisk fungerte gullstandarden nettopp slik: én referansepris, resten derivert. En implementerbar strategi:

**Fase 1 — Ankerpunkter (0–12 mnd):** Scrape/API-innhenting av de 500.000 mest handlede varene globalt via åpne kilder: e-handelsplattformer (Amazon, Alibaba, Mercado Libre dekker ~60% av global e-handel), offentlige prisindekser, crowdsourcing (jf. Premise Data som bruker 40.000+ bidragsytere i 140 land).

**Fase 2 — Relasjonsgraf (12–24 mnd):** Bygg substitusjon- og korrelasjonsmodeller. Prisen på ris i Lagos kan deriveres fra Chicago-børsen + fraktrater + lokal valuta + toll. ML-modeller fyller hullene.

**Fase 3 — Sanntidsoppdatering (24–36 mnd):** Konkurrere med Bloomberg Terminal-modellen — abonnementstjeneste, API-tilgang, 15.000 USD/år per sete.

## Kritiske sårbarheter å adressere
- **Juridisk**: EU Digital Services Act, scraping-rettssaker (hiQ vs. LinkedIn)
- **Datakvalitet**: Falske priser, valutafluktuasjon, svart økonomi (~20% av global BNP)
- **Geopolitikk**: Kina, Russland begrenser dataeksport aktivt

## Neste steg

1. **Kartlegg de 20 største prisdata-API-ene** (Google Shopping, Open Food Facts, World Bank Commodity Prices) og bygg en unified taxonomy innen 8 uker
2. **Lanser et pilotprosjekt** i én kategori (f.eks. byggevarer i Norden) med Premise-lignende crowdsourcing + web scraping for å teste datakompletthetsgrad
3. **Rekrutter en jurist med erfaring fra datalisensiering** — dette er den faktiske flaskehalsen, ikke teknologien