En este artículo estudio cuál es la forma óptima en que un monopolista (vendedor), como Facebook, que quiere maximizar beneficios debería presentar y vender a otra empresa (comprador) los datos de los consumidores que ha recolectado. Mientras, el comprador quiere pronosticar una característica desconocida del consumidor, como la disposición a pagar por un almuerzo, el vendedor no sabe exactamente cuál es la característica que el comprador quiere pronosticar y cuánto está dispuesto a pagar por un pronóstico. Suponiendo que los datos siguen una distribución elíptica (una familia que incluye por ejemplo la distribución normal y la distribución t-student) obtengo dos resultados importantes. Primero, es óptimo para el vendedor ofrecer solo pronósticos que son combinaciones lineales de los datos. Segundo, en el mecanismo óptimo, el vendedor ofrece pronósticos que están menos correlacionados de lo que estarían si el vendedor ofrece el pronóstico óptimo para cada una de las posibles características desconocidas.