---
id: SI_002
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_002
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | usikkerhet | implementer

## Realiteten ingen sier høyt

Komplett prisdata på *alle varer* er en maktillusjon. Det finnes ~10 milliarder unike produkter globalt (GS1-estimat). Å "samle alt" er ikke et teknisk problem — det er et **strategisk feilstilt mål**.

Det interessante spørsmålet er: *komplett nok for hvem, og innen når?*

## Maktstrukturene som blokkerer deg

Tre aktører kontrollerer prisdata i dag:
- **Amazon** (~350M produkter, lukket API)
- **Alibaba/1688** (~200M produkter, delvis tilgjengelig)
- **GS1-nettverket** (barcodes, men uten live-priser)

De *vil ikke* gi deg dataen gratis. Prisdata er makt. Walmart bruker sanntidspriser som konkurransevåpen. Nielsen selger prisindekser for millioner. Du konkurrerer mot godt kapitaliserte aktører med eksisterende datafestninger.

## Kortsiktig implementeringsstrategi (0-90 dager)

Ikke prøv å samle alt. **Velg en vertikal og domin den:**

1. **Skrap det åpne** — Google Shopping Feed (~2B produkter, offentlig tilgjengelig via structured data), PriceRunner-API, Prisjakt. Kostnad: ~$500/mnd i infrastruktur.
2. **Kjøp det lukkede** — Distribuerte datasett fra Bright Data eller Oxylabs. ~$2000-8000/mnd for kategorispecifikk scraping i skala.
3. **Bygg pipeline nå, perfekter senere** — En MongoDB-instans med daglig batch-innhenting på én kategori (f.eks. elektronikk i Norden) er mer verdifull enn et perfekt system som aldri lanseres.

## Usikkerheten du må prise inn

- **Juridisk risiko**: GDPR + robots.txt-tvister. Ryanair vant mot scraping i EU 2022.
- **Data-decay**: 30% av e-handelspriser endres *daglig*. "Komplett" i går er foreldet i dag.
- **Definisjonsproblemer**: Er en bruktpris på Finn.no "prisdata"? Er en forhandlet B2B-pris det?

## Neste steg

1. **Definer scope aggressivt smalt** — én bransje, ett land, 30 dager. Lever noe konkret.
2. **Inngå datadeling-avtale med én stor aktør** (f.eks. Komplett.no eller Elkjøp) mot gjensidig verdi — unngå juridisk eksponering.
3. **Sett opp Scrapy + Kafka-pipeline denne uken** på 10.000 produkter og mål dataferskhet — det avslører raskt hvilke problemer som faktisk er kritiske.