Le site journaludunet.com a consacré un long article à la problématique des modèles économiques adoptés par les différents acteurs impliqués dans le marché des données personnelles. Partant du constat que le producteur originel des données, l'utilisateur demeure le « dindon de la farce », il explore certaines expériences d'entreprises ayant opté pour le modèle gagnant-gagnant, dans lequel cet utilisateur est impliqué comme partie prenante. Beaucoup d'entreprises auraient ainsi adhéré à une nouvelle démarche de collecte des données, dans laquelle, écrit le site, en contrepartie « de données qu'il déclare et consent à partager, il obtient des avantages en nature comme des cadeaux, des services ou pourquoi pas de l'argent. » Elles seraient de plus en plus nombreuses les entreprises ayant emprunté ce style qui offrirait en plus des liens de confiance entre les marques et les utilisateurs. Le journaliste du site évoque le décalage des comportements entre différentes générations et souligne le penchant des jeunes à la recherche de contrepartie immédiate pour la fourniture de leurs données personnelles. Après tout, doivent se dire les jeunes, avoir « plus des marques contre quelques données sur soi, n'est-il pas un deal acceptable si on contrôle pleinement la relation et les données cédées ? », s'interroge lejournaldunet.com Le droit à l'oubli des utilisateurs demeure bien entendu garanti par les marques commerciales qui y trouvent un gage de sérieux et de réputation et leur permet de mettre leurs usagers dans des conditions de confiance pour se rapprocher plus et dévoiler leurs attentes et désirs. En plus de cela, le procédé offre à l'entreprise l'opportunité de se mettre « en phase avec la directive européenne 95/46/CE sur la protection des données qui impose des règles strictes concernant le traitement des données à caractère personnel et la libre circulation de ces données », ajoute le site qui relève que « les entreprises investissent massivement dans des projets big data coûteux dont le carburant est la donnée » pour conclure que, pour toute entreprise se basant sur la donnée personnelle, il demeure essentiel « que ce carburant soit de qualité pour que les algorithmes développés proposent les analyses prédictives appropriées et produisent les services promis. »
