This paper proposes three hierarchical levels of a competitive big-data market model. We consider that a service provider gathers data from multiple data sources and provides valuable information from refined data as a service to its customers. Under our approach, a service provider determines optimal data procurement from multiple data sources within its budget constraint. The multiple data sources follow the service provider's action by independently submitting bidding prices to the service provider. Further, customers decide whether to subscribe or not based on the subscription fee, their willingness-to-pay, and the quality of the refined data. We study the economic benefits of such a market model by analyzing the hierarchical decision making procedures as a two-stage monopsony game. We show the existence and the uniqueness of the Nash equilibrium (NE), and the NE solution is given as a closed form. Finally, we reveal that the obtained unique equilibrium solution maximizes the payoff of all market participants.
본 논문에서는 세 계층으로 나뉘어져, 경쟁관계로 표현되는 빅 데이터 마켓을 제안하였다. 제안하는 마켓 모델은 다수의 데이터 소스에서 얻어지는 데이터를 서비스 제공자가 수집하고 가공하여, 가치있는 정보를 추출하여 고객들에게 서비스를 제공하도록 고안하였다. 서비스 제공자는 주어진 예산으로 최대의 데이터를 얻을 수 있도록 최적화된 예산을 결정한다. 이 때, 다수의 데이터 소스는 서비스 제공자의 전략에 따라 정해지는 예산을 얻기 위하여 데이터를 입찰하고, 그 입찰의 비례하게 보상을 받아간다. 또한 고객은 구독료, 지불용의 및 정제된 데이터의 품질을 기반으로 서비스를 이용할지 여부를 결정한다. 우리는 두 단계의 게임으로 각 계층의 의사결정 절차를 분석하여 이러한 데이터 마켓 시스템이 갖는 경제적인 이익구조를 파악하였다. 또한 Nash 균형의 존재성과 유일성을 보였으며, 그 해를 구할수 있었다. 끝으로 수치적인 실험 결과를 통해 얻어진 Nash 균형점이 모든 참여자의 보수를 극대화한다는 것을 확인할 수 있었다.
