استراتيجيات تحقيق الدخل من البيانات

البيانات كخدمة

إن استراتيجية تحقيق الدخل من البيانات هذه هي الأسهل في التنفيذ وتعمل عادةً وفقًا لنموذج التعامل المباشر من الشركة إلى العميل (B2C). يمكن أن تكون البيانات خامًا وغير مهيكلة، أو مجمعة للحصول على نظرة عامة عالية المستوى، أو مجهولة المصدر عندما تحتوي بيانات المصدر على معلومات تعريف شخصية (PII). وهذا شكل من أشكال تحقيق الدخل المباشر من البيانات.

كما يوفر هذا المسار أقل احتمالات توليد الإيرادات. لا تزال مجموعات البيانات الخام بحاجة إلى التحليل لتوليد الرؤى، ولا توفر خدمة البيانات كخدمة سوى البيانات الخام. وهذا يعني أن المشترين لا يحصلون على أي قيمة حتى يقوموا بتحميل البيانات وتحليلها عبر برامج وأدوات التحليلات أو الذكاء الاصطناعي.

إذا كان الطرف البائع يفتقر إلى القدرة البشرية على تحليل البيانات قبل البيع، فهذه فرصة جيدة لتوليد الإيرادات دون زيادة أعباء عمل الموظفين، حيث يمكن توفير البيانات إلى حد كبير كما هي.

خدمة الرؤية كخدمة

في حين تقدم خدمة البيانات كخدمة بيانات خام لتحليلها من قبل المشترين، تقدم خدمة الرؤى كخدمة رؤى تحليلية موجزة، مثل الرؤى التنافسية أو اتجاهات سلوك العملاء. يتم توليد الرؤى من مصادر عديدة، بما في ذلك مجموعات البيانات الداخلية ومصادر البيانات الأولية والثانوية الخارجية.

يمكن للمؤسسات بيع هذه الرؤى كتقرير لمرة واحدة، أو بشكل مستمر من خلال تطبيقات التحليلات المضمنة لتوليد الإيرادات المستمرة. وهذا مثال آخر على تحقيق الدخل المباشر من البيانات.

بالنسبة للشركات التي تستخدم استثمار البيانات في هذا السياق، هناك حاجة إلى مزيد من العمل لتوليد الأفكار والتصورات. ويجب أن يتوافق هذا النهج أيضًا مع متطلبات المشترين المحتملين، مما يعني أن الأفكار الجزئية قد لا تولد أي إيرادات على الإطلاق.

وبما أن التحليل تم إجراؤه بالفعل، فإن خدمة Insight-as-a-Service توفر قيمة أكبر للمشترين وتضمن سعرًا أعلى من خدمة Data-as-a-Service.

التحليلات كخدمة

سيبدو هذا النهج مشابهًا لـ Insight-as-a-Service، حيث يمكن للعملاء الوصول إلى الرؤى مقابل الدفع. الفرق هنا هو نطاق الوصول إلى البيانات ووظائف التحليلات.

على سبيل المثال، يحصل العملاء على إمكانية الوصول في الوقت الفعلي إلى أدوات التحليلات وتصورات الذكاء الاصطناعي التي يديرها موفر البيانات البائع. يمكن أن يكون موفر البيانات هذا شركة أبحاث لديها مجموعات بيانات واسعة النطاق حول صناعة ما. وهذه استراتيجية أخرى لتحقيق الدخل المباشر من البيانات.

تتمثل الفائدة في عدم الحاجة إلى إعداد أو صيانة بالنسبة للمشتري، تمامًا كما تعني الحوسبة السحابية أن الشركات لا تحتاج إلى إدارة أجهزة الخادم. وهي تشبه وظيفيًا بيئة التحليلات الداخلية، باستثناء أن الملكية تقع على عاتق مزود البيانات فقط.

باعتبارها حلاً متكاملاً، توفر خدمة التحليلات كخدمة أكبر قدر من الإمكانات لتوليد الإيرادات لمقدمي البيانات، ولكنها تحمل أيضًا العبء الأكبر لإدارة تكنولوجيا المعلومات. كما أن الإفراط في توفير الوصول إلى خدمات البيانات قد يؤدي أيضًا إلى حدوث خروقات للبيانات وتسريب معلومات سرية. ويجب وضع سياسات صارمة للأمن السيبراني مع هذا النهج.

نماذج الأعمال المعتمدة على البيانات

يهدف نموذج الأعمال القائم على البيانات إلى الاستفادة من كل مصدر متاح للبيانات في السعي لتحقيق الكفاءة والإنتاجية. وقد يشمل ذلك المبيعات والتسويق والموارد البشرية والمالية أو أي قسم أعمال آخر. وهذه طريقة غير مباشرة لتحقيق الربح من البيانات، حيث تعمل على إفادة الشركة من خلال تحليل بياناتها الخاصة.

على سبيل المثال، يتم إنشاء سجلات النظام وملفات تفريغ الأعطال عند حدوث انقطاع في الخادم. ويمكن تجميع هذه البيانات وتحليلها لتحديد مشكلات الشبكة المتكررة وتحسين إنتاجية مكتب خدمة تكنولوجيا المعلومات.

ومن الأمثلة الأخرى على ذلك تغير عادات الشراء لدى العملاء، مما يتسبب في زيادة مخزون المنتجات. ويمكن تحليل مقاييس المبيعات لتصور أحجام المبيعات بمرور الوقت وتحديد الاتجاهات بشكل استباقي لتحسين كفاءة سلسلة التوريد وتحسين مستويات المخزون.

قم بتوسيع هذه الرؤية الخاصة بالاستخدام الكامل للبيانات في جميع أنحاء العمل، وسيكون لديك نموذج أعمال قائم على البيانات يعتمد على الرؤى الواقعية بدلاً من رأي الشخص الأعلى أجراً (HiPPO).