Was ist Datenmonetarisierung?
Datenmonetarisierung bezieht sich auf die Erschließung neuer Einnahmequellen durch datengesteuerten Produkten. Dies kann sich entweder auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Big Data zur Verbesserung der internen Geschäftsleistung oder auf den Verkauf von Daten und Erkenntnissen an Dritte beziehen. In beiden Fällen müssen die Daten in dem Sinne wertvoll sein, indem sie einzigartig, für die kaufende Partei umsetzbar oder bereinigt bzw. dedupliziert sind, um die Datenqualität zu maximieren.
Der erste Schritt für Organisationen, die neue Einnahmequellen erschließen möchten, ist die Entwicklung einer Strategie zur Monetarisierung ihrer Daten. Im folgenden Artikel werden wir verschiedene Arten der Monetarisierung von Daten untersuchen und erläutern, wie eine effektive Monetarisierungsstrategie neue Einnahmequellen erschließt und welches Änderungsmanagement, das erforderlich ist, um den Datenwert zu optimieren.
Was ist eine Datenmonetarisierungsstrategie?
Ob zur Optimierung der Geschäftsleistung oder die Aufbereitung von Erkenntnissen für den Verkauf an Dritte geht, eine effektive Strategie zur Monetarisierung von Daten sollte den klarsten Weg zur Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen aufzeigen. Die Strategie sollte die Notwendigkeit definieren, eine solide IT-Grundlage mit einem gut verwalteten, zentralisierten Datenspeicher, erweiterten Analysen und verschiedenen Business Intelligence (BI)-Tools zu schaffen.
Sobald die Infrastruktur zur richtigen Gewinnung datengetriebener Erkenntnisse aufgebaut ist, sollten rechtliche Risiken, Datenschutzbarrieren, Wettbewerbsbarrieren, Datenverfügbarkeitsprobleme und Datenübermittlungsmethoden sorgfältig geprüft werden. Unsachgemäße Techniken zur Monetarisierung von Daten können zu hohen Geldstrafen, Cybersicherheitsrisiken und irreparablen Reputationsschäden führen.
Die Strategie sollte auch den Endzustand klar definieren. Dies umfasst eine Kombination aus physischen, technischen und logistischen Bedingungen, die die kontinuierliche Umwandlung von Datensätzen in neue Einnahmequellen ermöglichen. Das Änderungsmanagement muss ebenfalls in die neue Strategie einbezogen werden, um sicherzustellen, dass sich das gesamte Unternehmen an das neue Geschäftsmodell anpasst.
Was ist direkte Datenmonetarisierung?
Direkte Datenmonetarisierung beinhaltet das Sammeln und Speichern von Unternehmensdaten, bevor diese an Dritte verkauft werden. Die Daten können als Rohprodukt verkauft oder als strukturierte Daten verarbeitet werden, um sofort Erkenntnisse zu gewinnen.
Beispiele für die direkte Datenmonetarisierung umfassen Kunden- oder Geschäftskontaktdaten, Marktforschungsberichte, die verborgene Erkenntnisse über die Branche offenbaren, und Verhaltensstudien zur Optimierung des Kundenerlebnisses.
Was ist indirekte Datenmonetarisierung?
Indirekte Datenmonetarisierung bezieht sich auf die interne Nutzung von Daten zur Steigerung der Geschäftsleistung. Ein Unternehmen könnte beispielsweise Daten über Kunden sammeln und Analysen durchführen, um Erkenntnisse über Verkäufe und Stimmungen zu gewinnen.
Auf diesen Erkenntnissen kann das Unternehmen seine Arbeitsabläufe, Strategien, IT-Services und Produkt-Service-Portfolios optimieren, um die Effizienz in Bereichen wie Vertrieb und Lieferkettenmanagement zu verbessern. Diese Nebenprodukte der Datenmonetarisierung führen zu Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen, Umsatzsteigerungen und einer positiven Rendite auf die Dateninvestition.
Arten der Datenmonetarisierung
Es gibt verschiedene Methoden zur Monetarisierung von Daten. Die Methode, für die sich Unternehmen entscheiden, sollte jedoch die Agilität und Flexibilität bieten, um den größtmöglichen Nutzen aus Big-Data-Quellen zu ziehen. Um zu entscheiden, welche Methode am besten zu Ihrer Datenstrategie passt, hier sind die vier beliebtesten Datenmonetarisierungsstrategien:
Daten als Service
Diese Datenmonetarisierungsstrategie ist die einfachste umzusetzen und funktioniert typischerweise in einem direkten Business-to-Customer-Modell (B2C). Die Daten können roh und unstrukturiert sein, für eine Übersicht aggregiert oder anonymisiert sein, wenn die Quelldaten personenbezogene Daten (PII) enthalten. Dies ist eine Form der direkten Datenmonetarisierung.
Dieser Weg bietet jedoch das geringste Potenzial zur Umsatzgenerierung, da Rohdatensätze noch analysiert werden müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen, und Data-as-a-Service erhalten Käufer nur Rohdaten, sodass kein Wert besteht, bis diese Daten über Analytik- oder BI-Tools analysiert werden.
Wenn auf Seiten des Verkäufers die personellen Kapazitäten fehlen, um die Daten vor dem Verkauf zu analysieren, ist dies eine gute Möglichkeit, Umsatz zu generieren, ohne die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu erhöhen, da die Daten weitgehend unverändert bereitgestellt werden können.
Erkenntnisse als Service
Während Data-as-a-Service Rohdaten zur Analyse durch Käufer liefert, bietet Insight-as-a-Service zusammengefasste analytische Erkenntnisse, wie Wettbewerbsanalysen oder Trends im Kundenverhalten Kundenverhalten. Die Erkenntnisse werden aus zahlreichen Quellen generiert, darunter interne Datensätze und externe primäre und Sekundärdatenquellen.
Unternehmen können diese Erkenntnisse als einmaligen Bericht oder kontinuierlich über eingebettete Analyseanwendungen verkaufen, um fortlaufend Einnahmen zu erzielen. Dies ist ein weiteres Beispiel für direkte Datenmonetarisierung.
Für Unternehmen, die in diesem Zusammenhang Datenmonetarisierung nutzen, ist mehr Arbeit erforderlich, um Erkenntnisse und Visualisierungen zu generieren. Dieser Ansatz muss auch auf die Anforderungen potenzieller Käufer abgestimmt sein, was bedeutet, dass teilweise Erkenntnisse möglicherweise überhaupt keinen Umsatz generieren.
Da die Analyse bereits durchgeführt wurde, bietet Insight-as-a-Service Käufern mehr Wert und rechtfertigt einen höheren Preis als Data-as-a-Service.
Analytik als Service
Dieser Ansatz ähnelt Insight-as-a-Service, da Kunden Einblicke im Austausch gegen Zahlungen erhalten. Der Unterschied liegt hier im Umfang des Datenzugriffs und der Analysefunktionalität.
Kunden erhalten beispielsweise Echtzeitzugriff auf Analysen- und BI-Visualisierungstools, die vom verkaufenden Datenanbieter betrieben werden. Dieser Datenanbieter könnte ein Forschungsunternehmen mit umfangreichen Datensätzen zu einer Branche sein. Dies ist eine weitere Strategie zur direkten Datenmonetarisierung.
Der Vorteil für den Käufer besteht darin, dass keine Einrichtung oder Wartung erforderlich ist, ähnlich wie bei Cloud-Computing, dass Unternehmen keine Serverhardware verwalten müssen. Funktionell ähnelt es einer internen Analyseumgebung, jedoch liegt das Eigentum ausschließlich beim Datenanbieter.
Als All-in-One-Lösung bietet Analytics-as-a-Service das größte Potenzial zur Umsatzgenerierung für Datenanbieter, erfordert jedoch auch das höchste Maß an IT-Verwaltung. Übermäßige Bereitstellung von Datenzugriffsdiensten kann auch zu Datenverletzungen und der Preisgabe vertraulicher Informationen führen. Strenge Cybersicherheitsrichtlinien sollten bei diesem Ansatz beachtet werden.
Datengetriebene Geschäftsmodelle
Ein datengesteuertes Geschäftsmodell zielt darauf ab, jede verfügbare Datenquelle zur Steigerung der Effizienz und Produktivität zu nutzen. Dies kann Vertrieb, Marketing, Personalwesen, Finanzen oder jede andere Geschäftsabteilung umfassen. Dies ist eine indirekte Methode zur Monetarisierung von Daten, die dem Unternehmen durch die Analyse seiner eigenen Daten zugutekommt.
Zum Beispiel werden Systemprotokolle und Absturzberichte erstellt, wenn ein Serverausfall auftritt.Diese Daten können zentralisiert und analysiert werden, um wiederkehrende Netzwerkprobleme zu identifizieren und die Produktivität des IT-Servicedesks zu verbessern.
Ein weiteres Beispiel wäre, wenn sich das Kaufverhalten von Kunden geändert hat und Produkte übermäßig auf Lager bleiben. Verkaufskennzahlen können analysiert werden, um Verkaufsmengen im Zeitverlauf zu visualisieren und Trends proaktiv zu identifizieren, um die Effizienz der Lieferkette zu verbessern und Lagerbestände zu optimieren.
Erweitern Sie diese Vision der vollständigen Datennutzung auf das gesamte Unternehmen, und Sie verfügen über ein datengesteuertes Geschäftsmodell, das auf faktischen Erkenntnissen und nicht auf der Meinung der bestbezahlten Person (HiPPO) beruht.
Zusammenfassend gibt es drei Hauptansätze zur direkten Datenmonetarisierung: den Verkauf von Rohdaten, den Verkauf gebündelter Erkenntnisse, die aus Rohdaten generiert werden, und die Ermöglichung des direkten Zugriffs auf eine Datenanalyseplattform im Eigentum eines Drittanbieters.
Indirekte Datenmonetarisierung, wie bei einem datengesteuerten Geschäftsmodell, ermöglicht es Unternehmen, ihre Betriebsabläufe strategisch zu planen und zu optimieren, um Kosten zu senken oder Umsätze zu steigern und so die Daten indirekt durch erkenntnisgesteuerte Maßnahmen zu monetarisieren. Mit zunehmender Komplexität des Ansatzes wächst parallel zur Komplexität des IT- und Cybersicherheitsmanagements auch das Potenzial für höhere Umsätze.
Die 4 wichtigsten Gründe für die Implementierung einer Datenmonetarisierungsstrategie
Abgesehen von der kurzfristigen Umsatzsteigerung gibt es viele Gründe, über die Umsetzung einer Datenmonetarisierungsstrategie nachzudenken. Hier sind die vier wichtigsten Gründe, warum die Umsetzung einer Datenmonetarisierungsstrategie zu einem Wettbewerbsvorteil führen kann:
Übergang zu einer datengesteuerten Kultur
Beim Monetarisieren von Daten lernen das Unternehmen und seine Mitarbeiter, wie sie Daten sammeln, speichern, analysieren und verkaufen können. Dieses Wissen kann weiterverwendet werden, um die digitale Transformation voranzutreiben, insbesondere bei datengesteuerten Geschäftsmodellen.
Entwicklung zuverlässigerer Einnahmequellen
Eine neue, zuverlässige Datenverkaufsinitiative wird neue Einnahmequellen erschließen, um das Endergebnis zu stärken. Diese Einnahmen könnten dazu verwendet werden, die Weiterentwicklung von Datenmonetarisierungsfunktionen in Jahresbudgets zu rechtfertigen oder die interne Datennutzung zu verbessern, um die indirekte Datenmonetarisierung voranzutreiben.
Besser zielgerichtete Marketingmaßnahmen
Ob direkt oder direkt, Marketingdaten können monetarisiert werden, um das Wachstum bezahlter Suchanfragen und organisches Wachstum zu verbessern und Verkäufe oder Zielseiten zu optimieren, um den eingehenden Datenverkehr zu maximieren. Einige der lukrativsten Datenmonetarisierungsstrategien beinhalten das präzise bestimmen, wann, wo und wie Inhalte potenzielle Kunden erreichen.
Risiken identifizieren und Auswirkungen mindern
Daten können genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die versteckte Risiken aufdecken. Indem Unternehmen diese Daten verkaufen oder indirekt intern monetarisieren, können sie Markt- oder Technologierisikomanagement betreiben und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen im Falle einer Datenpanne zu mildern.
Datenmonetarisierung in der Praxis
Eines der weltweit größten Transportunternehmen wandte sich an Trianz, um neue Umsatzmöglichkeiten zu identifizieren. Das Unternehmen wollte seine Daten monetarisieren, indem es Business-Intelligence-Produkte für verschiedene Branchen entwickelte. Leider fehlte ihnen ein Prozess, um effektiv auf die vielen in verschiedenen Datensilos gespeicherten Daten zuzugreifen.
Um eine effektive Datenmonetarisierungsstrategie zu liefern, ermittelte Trianz den potenziellen monetären Wert, die Chancen, das Wettbewerbsumfeld und die Markteintrittsbarrieren für die Bereitstellung der Datenprodukte. Dafür musste Trianz die Fähigkeiten, Segmente, Kanäle und Regionen des Kunden genau untersuchen und gleichzeitig Kosten, Risiken und potenziellen monetären Ertrag für die Neustrukturierung seiner Datenmanagementplattform bewerten.
Nach einer gründlichen Marktchancenanalyse und einer Wertschöpfungsübung lieferte Trianz Prototypen und Roadmaps ausgewählter Konzepte sowie umfangreiche Primär- und Sekundärforschung zur Validierung der Durchführbarkeit und Attraktivität mehrerer zentralisierter Datenmanagementlösungen.
Als Ergebnis der Transformation wurden mehrere Monetarisierungsmöglichkeiten identifiziert, darunter ergänzende und neue Geschäftsertragsströme für die Bereitstellung von Datenprodukten in den Branchen Medizin, Online-Einkauf, B2B-Handel und Vertriebszentrumsdienste.
Wie Sie Ihr Unternehmen auf die Datenmonetarisierung vorbereiten
Bevor Unternehmen die Vorteile der Datenmonetarisierung und ihrer zahlreichen Vorteile nutzen können, müssen sie mehrere wichtige Schritte unternehmen. Hier sind vier Ansätze, die Unternehmen dabei helfen, den größtmöglichen Nutzen aus ihrer Datenmonetarisierungsstrategie zu ziehen:
1. Datenrolle und Wertversprechen
Welche Daten besitzen Sie? Wofür könnten diese Daten verwendet werden? Wenn Sie diese Daten kaufen würden, welchen Preis würden Sie realistisch zahlen? Dieser gesamte Prozess erfordert eine grundlegende Analyse des Datensatzes, um den Typ und das Format zu bestimmen sowie den potenziellen Geldwert ganzheitlich zu bewerten.
2. Organisieren Sie Ihre Metadaten
Daten benötigen Metadaten, die beschreiben, worum es in den Daten geht. Da dies eine langatmige Erklärung ist, bezeichnen wir dies einfach als Metadaten. Metadaten können Titel, Beschreibungen, Sprachen, Themen, Schlüsselwörter, Lizenzen, Herausgeber oder andere Tags enthalten. Stellen Sie sich Metadaten als eine Bibliothek vor, in der Leser das relevante Buch (oder die relevanten Daten) finden können, indem sie in den richtigen Abschnitt des Regals (oder der Datenbank) aufsuchen. In der Praxis hilft dies Unternehmen dabei, komplexe Datensätze mithilfe von für Menschen lesbaren Suchanfragen zu organisieren und zu durchsuchen.
3.Bauen Sie für die Datenmonetarisierung, nicht darum herum
Aufgrund schwankender Anforderungen an Bandbreite, Datenspeicherung, Sicherheit und Verarbeitung sollten Unternehmen eine IT-Infrastruktur und Software aufbauen, die speziell für die Monetarisierung von Daten konzipiert ist – anstatt die vorhandene Infrastruktur anzupassen, um die Monetarisierung von Daten zu ermöglichen. Durch den Aufbau einer dedizierten Infrastruktur unter Berücksichtigung der Anforderungen an die Monetarisierung von Daten können Unternehmen Engpässe mittel- bis langfristig vermeiden, indem sie sicherstellen, dass ihre Datenumgebung skalierbar, zugänglich, steuerbar und sicher ist.
4. Identifizieren Sie potenzielle Kunden
Gespräche mit potenziellen Datenkäufern helfen dem Unternehmen zu verstehen, welche Daten ein Kunde wo, wie und warum benötigt. Es ist sinnlos, eine Analytics-as-a-Service-Plattform aufzubauen, wenn die meisten Datenkäufer lieber auf Rohdatenquellen zugreifen möchten. Ebenso kann der Verkauf von Rohdaten an digital ausgerichtete Unternehmen Umsatzverluste bedeuten, da diese wahrscheinlich über eigene Analysefunktionen verfügen. Sie können die Rohdaten kaufen, intern analysieren und die Insight-as-a-Service-Funktion Ihrer Datenmonetarisierungsabteilung umgehen.
Kurz gesagt ist es wichtig, die Rolle der Daten und ihren potenziellen Wert zu bestimmene auf dem Markt. Metadaten bieten Informationen über die Daten selbst und verbessern die Effizienz der langfristigen Datenmonetarisierung .
Darüber hinaus kann die vorhandene Infrastruktur möglicherweise die Anforderungen an Bandbreite, Speicher, Verarbeitung oder Sicherheit nicht erfüllen. Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, warum es wichtig ist, für die Datenmonetarisierung zu bauen und nicht darum herum.
Und schließlich kann der Aufbau einer Plattform, die nicht auf die Bedürfnisse des Datenkäufers zugeschnitten ist, zu Umsatzeinbußen führen oder dazu, dass technisch versierte Unternehmen mit eigenen Analyse- und Business-Intelligence-Funktionen den Datenkäufer aus dem Weg räumen.
Wie Sie Daten monetarisieren
Die Monetarisierung von Daten ist äußerst lukrativ, erfordert jedoch eine komplexe Architektur und kontinuierliches Management, um erfolgreich zu sein. Als Datenmonetarisierungsstrategen mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Architektur, Konfiguration und Überwachung komplexer Datenumgebungen kann Trianz Ihnen helfen, den schnellsten Weg zur Erschließung neuer Einnahmequellen zu finden.
Unser Wissen erstreckt sich auf alle wichtigen Cloud-Plattformen, Datenmanagementquellen und Business-Intelligence-Tools. Dadurch sind wir in der Lage, eine hochdurchsatzfähige Analyseumgebung anzupassen, die selbst den komplexesten verteilten Datenzugriff ermöglicht. Ganz gleich, was Ihre BI- und Analyseanforderungen sind, Trianz hilft Ihnen dabei, den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer Initiative zur Datenmonetarisierung zu ziehen.
Möchten Sie wissen, welche Art der Datenmonetarisierung für Sie am besten geeignet ist?
Wenn Sie an Datenmonetarisierung interessiert sind, aber nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, sehen Sie sich unsere Datenmonetarisierungsdienste an. Dort erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten der Datenmonetarisierung und wie jede davon genutzt werden kann, um neue Einnahmequellen für Ihr Unternehmen zu generieren.
