La monetización de datos permite a las organizaciones utilizar sus activos de datos y capacidades de inteligencia artificial (IA) para crear valor económico tangible. Este sistema de intercambio de valores utiliza productos de datos para mejorar el desempeño empresarial, obtener una ventaja competitiva y abordar los desafíos de la industria en respuesta a la demanda del mercado.

Los beneficios financieros incluyen mayores ingresos mediante la creación de modelos de negocios industriales adyacentes, el acceso a nuevos mercados para establecer más flujos de ingresos y el aumento de los ingresos existentes. La optimización de costos se puede lograr mediante una combinación de mejoras de productividad, ahorros en infraestructura y reducciones en los gastos operativos.

En 2023, el mercado mundial de monetización de datos estaba valorado en 3.5 millones de dólares, y los expertos proyectan que alcanzará los 14.4 millones de dólares en 2032, lo que demuestra una tasa de crecimiento anual compuesta del 16.6% de 2024 a 2032.

Tratar los datos como un activo estratégico

Los datos son uno de los activos intangibles más valiosos para las organizaciones. Por lo tanto, adoptar un enfoque holístico que priorice la transformación empresarial basada en datos ayuda a optimizar la extracción de valor. Esta transformación aprovecha el poder de los datos dentro de la organización, lo que permite la optimización de costos en toda la empresa y desbloquea nuevas oportunidades netas de ingresos directos.

Cuando se trata de optimización de datos, la mayoría de las organizaciones se centran únicamente en la reducción de costos de infraestructura. Sin embargo, aquellos que adoptan estrategias de transformación empresarial basadas en datos pueden multiplicar los beneficios al considerar el potencial de crecimiento de los ingresos, optimizar los costos en infraestructura, desarrollo, mantenimiento y mejorar la seguridad y el cumplimiento de los datos.

Los aspectos críticos de la transformación empresarial basada en datos son la estrategia general de monetización de datos y cómo se utilizan los productos de datos. El conocimiento de los datos y la automatización de la IA impulsan la optimización de costos con mantenimiento predictivo, automatización de procesos y optimización de la fuerza laboral. La automatización de la IA reduce sustancialmente los riesgos de cumplimiento y seguridad de los datos al identificar y analizar de manera proactiva la gravedad, el alcance y la causa raíz de las amenazas antes de que afecten al negocio.

El efecto neto de la transformación empresarial basada en datos es un mayor cumplimiento, productividad y eficacia a través de la automatización en diferentes unidades de negocio, como ventas, marketing y servicios. Esto conduce a un aumento de los ingresos a través de oportunidades para crear nuevos servicios y canales.

Identificación de productos de datos

Las industrias en todos los ámbitos están experimentando un aumento en el volumen de datos empresariales, lo que presenta tanto desafíos como oportunidades. Estos desafíos, junto con las necesidades y los casos de uso específicos de la industria, influyen en los tipos de productos de datos que requieren las organizaciones o los mercados.

Los productos de datos son activos desarrollados a partir de fuentes de datos internas de una empresa o combinando datos internos y públicos, aumentados con IA para extraer conocimientos únicos que ayudan a impulsar las decisiones comerciales. Gestionados como productos, estos activos de datos vienen con contratos de servicio definidos, métodos de entrega repetibles y una propuesta de valor clara.

La industria bancaria, por ejemplo, enfrenta los siguientes desafíos:

• Competencia de tecnología financiera ágil e innovadora y bancos retadores.
• Alto grado de control regulatorio.
• Necesidad de proteger información sensible.
• Silos de datos organizacionales que impiden una experiencia de cliente unificada.
• Presión para aumentar márgenes e identificar nuevas fuentes de ingresos.

Para abordar estos desafíos, las organizaciones crean casos de uso relevantes que abordan sus necesidades específicas, así como las necesidades del mercado en general. Los siguientes casos de uso de muestra muestran productos de datos asociados y los beneficios financieros correspondientes.

Se pueden crear productos de datos para uso interno en varias funciones o unidades de negocio. Cuando una organización comparte sus datos interna y consistentemente para mejorar la eficiencia y lograr beneficios cualitativos o cuantitativos, se le conoce como monetización de datos internos.

También se pueden crear productos de datos para un consumo externo más amplio en múltiples organizaciones y ecosistemas. Cuando los datos se comparten externamente para lograr beneficios estratégicos y financieros, se denomina monetización de datos externos.

Economía de la plataforma de datos impulsada por la IA

Una organización impulsada por la IA es aquella en la que la tecnología de la IA es fundamental tanto para la creación como para la captura de valor dentro del modelo de negocio. Una capacidad de monetización de datos basada en la economía de plataforma puede alcanzar su máximo potencial cuando los datos se reconocen como un producto creado o impulsado por IA.

En el modelo basado en recopilación, los datos de fuentes externas e internas, como almacenes de datos y almacenes de datos, se introducen en herramientas analíticas para el consumo en toda la empresa. A nivel empresarial, las unidades de negocio identifican los datos que necesitan de los sistemas fuente y crean conjuntos de datos adaptados exclusivamente a sus soluciones específicas. Esto conduce a una proliferación de datos organizacionales y una mayor complejidad de los procesos, lo que puede plantear desafíos en el mantenimiento y el uso de nuevas soluciones, lo que afecta directamente los costos y la puntualidad.

A medida que las empresas pasan de modelos basados ​​en colecciones a modelos basados ​​en productos, los productos de datos se crean utilizando fuentes de datos externas e internas, junto con herramientas analíticas. Una vez desarrollados, estos productos de datos pueden ponerse a disposición de las unidades de negocio dentro de la organización para compartir y analizar datos en tiempo real. Además, estos productos de datos ofrecen oportunidades de monetización a través de asociaciones de ecosistemas.

En un enfoque basado en plataformas, las unidades de negocios crean soluciones utilizando productos de datos estandarizados y combinando tecnologías para reducir el trabajo, simplificar la arquitectura de datos empresariales y disminuir el tiempo de generación de valor.

La plataforma de datos ofrece productos de datos enriquecidos que utilizan aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial generativa. Esos productos de datos impulsados ​​por IA pueden virtualizar e integrar fuentes de datos dispares para crear modelos de IA de dominios específicos utilizando datos empresariales patentados. Los servicios de plataforma de datos permiten que los productos de datos se proporcionen como servicios SaaS, una única malla de datos implementada en la nube híbrida y la entrega de productos de datos autenticados, seguros y auditados.

Cuando las organizaciones conectan sus valiosos datos y activos de IA con grupos de usuarios más amplios, pueden aprovechar el efecto multiplicador del consumo y la evolución de los productos de datos, así como el alcance de mercado de la distribución escalable de la nube.

El impacto económico de la monetización de datos

Las organizaciones suelen desarrollar un caso de negocio que abarca de 3 a 5 años para obtener una visión integral de los beneficios económicos a corto, mediano y largo plazo. Los casos exitosos abordan las demandas del mercado para seguir siendo competitivos, fomentar la escalabilidad y buscar constantemente la optimización de costos y oportunidades de mejora de ingresos.

El gráfico anterior muestra el potencial de ingresos incrementales de la monetización de datos durante un período de cinco años. En una organización de ejemplo con 5 mil millones de dólares en ingresos, los ingresos de referencia provenientes de datos son 2 millones de dólares (5% de los ingresos totales). Si la organización sigue el enfoque tradicional, los ingresos procedentes de datos podrían crecer un 0.25% interanual, de 10 millones de dólares a 5 ​​millones de dólares en tres años, sólo 6.7 veces los ingresos de referencia.

Por el contrario, la monetización de datos puede actuar como un multiplicador de fuerza y Contribuir a un aumento de más del 1% en los ingresos de una empresa.. Con capacidades de monetización de datos, los ingresos provenientes de los datos podrían crecer potencialmente de 5 millones de dólares a 20 millones de dólares en 3 años, lo que representa un aumento de cuatro veces en comparación con los ingresos de referencia.

Según la informes recientes de impacto económico, el costo de la construcción una capacidad de monetización de datos es menor que los ingresos básicos de los datos. Por lo tanto, una organización podría asignar una parte de sus ingresos por datos existentes durante el primer año para desarrollar una capacidad de monetización de datos.

Comenzando con la monetización de datos

Las organizaciones pueden comenzar definiendo su estrategia de monetización de datos e identificando los productos de datos. Luego, pueden crear su capacidad de monetización de datos mediante el desarrollo de una plataforma de datos integrada impulsada por IA. IBM Cloud Pak® para datos, IBM Cloud Pak® para la integración, IBM® watsonx.datos™ e IBM® watsonx.ai™ les proporciona esa plataforma holística.

Recomendamos un taller de descubrimiento donde explorará sus datos y sus ambiciones de IA para determinar su primer producto de datos. En un sprint de 4 a 6 semanas, colaboraremos para elaborar una visión para la arquitectura de su plataforma y desarrollar una prueba de concepto para el primer diseño de producto de datos. Este proceso integral incluye el desarrollo del producto de datos inicial, la creación de una hoja de ruta para productos futuros y el establecimiento de un caso de negocio de respaldo.

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