¿Qué es la monetización de datos?
La monetización de datos es la generación de nuevas fuentes de ingresos a partir de productos basados en datos. Esto puede referirse a la extracción de información a partir de grandes volúmenes de datos para mejorar el rendimiento empresarial interno o a la venta de datos e información a terceros. En cualquier caso, los datos deben ser valiosos, ya sea porque son únicos, procesables para la parte compradora o porque han sido depurados para maximizar su calidad.
El primer paso para las organizaciones interesadas en generar nuevas fuentes de ingresos es desarrollar una estrategia efectiva de monetización de datos. En el siguiente artículo, exploraremos varios tipos de monetización de datos, cómo una estrategia de monetización de datos puede generar nuevas fuentes de ingresos y la gestión de cambios necesaria para optimizar el valor de los datos.
¿Qué es una estrategia de monetización de datos?
Ya sea para optimizando el rendimiento empresarial o empaquetando información para su venta a terceros, una estrategia de monetización de datos eficaz debe presentar el camino más claro para extraer información de los macrodatos. La estrategia debe definir la necesidad de establecer una base de TI sólida con un almacén de datos centralizado y bien gobernado, analítica avanzada y diversas herramientas de inteligencia empresarial (BI).
Una vez que se establece la infraestructura necesaria para obtener información basada en datos, se deben considerar cuidadosamente los riesgos legales, barreras de protección de datos, las barreras competitivas, problemas de disponibilidad de datos y métodos de entrega de datos. Las técnicas inadecuadas de monetización de datos pueden llevar a multas considerables, riesgos de ciberseguridad y daños irreparables a la reputación.
La estrategia también debe definir claramente el estado final. Esto involucrará una combinación de condiciones físicas, técnicas y logísticas que transformen la conversión prolongada de conjuntos de datos en nuevas fuentes de ingresos. El cambio organizacion también debe tenerse en cuenta en la nueva estrategia para garantizar que toda la empresa se adapte al nuevo modelo de negocio.
¿Qué es la monetización directa de datos?
La monetización directa de datos implica recopilar y almacenar datos datos de la empresa antes de venderlos a terceros. Los datos se pueden vender como un producto en bruto o procesar como datos estructurados para generar información de inmediato.
Algunos ejemplos de monetización directa de datos incluyen detalles de contacto de clientes o empresas, informes de investigación de mercado que revelan información oculta de la industria y estudios de comportamiento para optimizar la experiencia del cliente.
¿Qué es la monetización indirecta de datos?
La monetización indirecta de datos se refiere al uso interno de los datos para mejorar el rendimiento empresarial. Por ejemplo, una empresa podría recopilar datos sobre sus clientes y realizar análisis para generar información sobre las ventas y sentimientos.
A partir de estas informaciones, la empresa podría optimizar sus flujos de trabajo, estrategias, servicios de TI y carteras de productos y servicios para mejorar la eficiencia en áreas como las ventas y la gestión de la cadena de suministro. Estos subproductos de la monetización de datos resultan en mejoras en la eficiencia, reducción de costos, aumento de ingresos y un retorno neto positivo de la inversión en generación de datos.
Tipos de monetización de datos
Existen varios métodos para monetizar los datos, pero el que elijan las organizaciones debe ofrecer la agilidad y flexibilidad necesarias para extraer el mayor valor de las fuentes de datos masivos. Para ayudarte a decidir qué método funciona mejor con su estrategia de datos, aquí están las cuatro estrategias de monetización de datos más populares:
Datos como servicio (DaaS)
Esta estrategia de monetización de datos es la más sencilla de implementar y típicamente opera bajo un modelo directo de empresa-a-consumidor (B2C). Los datos podrían ser brutos y no estructurados, agregados para proporcionar una visión general de alto nivel o anonimizados cuando los datos de origen contienen información de identificación personal (PII). Esta es una forma de monetización directa de datos.
Este camino también ofrece el menor potencial de generación de ingresos. Los conjuntos de datos brutos aún necesitan ser analizados para generar información, y Datos-como-Servicio solo proporciona datos en bruto. Esto significa que los compradores no obtienen ningún valor hasta que cargan y analizan los datos mediante herramientas y software de análisis o inteligencia empresarial.
Si la parte vendedora no cuenta con el personal suficiente para analizar los datos antes de la venta, esta es una buena oportunidad para generar ingresos sin aumentar la carga de trabajo de los empleados, ya que los datos se pueden proporcionar mayormente tal cual.
Información como servicio (IaaS)
Mientras que Datos-como-Servicio entrega datos en bruto sin procesar para ser analizados por los compradores, Información-como-Servicio ofrece información analítica resumida, como información competitiva o tendencias de comportamiento de los clientes. La información se genera a partir de numerosas fuentes, incluidos conjuntos de datos internos y fuentes de datos primario y secundarias externas.
Las empresas pueden vender esta información como un informe único o de forma continua a través de aplicaciones de análisis integradas para generar ingresos de forma continua. Este es otro ejemplo de monetización directa de datos.
Para las empresas que utilizan la monetización de datos en este contexto, se requiere más trabajo para generar información y visualizaciones. Este enfoque también debe estar alineado con los requisitos del comprador prospectivo, lo que significa que una información parcial podría no generar ningún ingreso.
Dado que el análisis ya se ha realizado, Información-como-Servicio proporciona más valor a los compradores y garantiza un precio más alto que Datos-como-Servicio.
Análisis como servicio (AaaS)
Este enfoque será similar a Información-como-Servicio, ya que los clientes pueden acceder a información a cambio de un pago. La diferencia aquí es el alcance del acceso a los datos y la funcionalidad de análisis.
Por ejemplo, los clientes obtienen acceso controlado en tiempo real a herramientas de análisis y visualización de inteligencia empresarial operadas por el proveedor de datos vendedor. Este proveedor de datos podría ser una empresa de investigación con conjuntos de datos a gran escala sobre una industria. Esta es otra estrategia de monetización directa de datos.
El beneficio es cero configuración y cero mantenimiento para el comprador, de forma similar a cómo la computación en la nube significa que las empresas no necesitan administrar el hardware del servidor. Funcionalmente es similar a un entorno de análisis interno, excepto que la propiedad es únicamente del proveedor de datos.
Como una solución todo-en-uno, Analytics-como-Service ofrece el mayor potencial para de generación de ingresos para los proveedores de datos, pero también conlleva la mayor carga de gestión de TI. El exceso de acceso a los servicios de datos también podría provocar violaciones de datos y fugas de información confidencial. Deben establecerse políticas estrictas de ciberseguridad con este enfoque.
Modelos de negocio basados en datos
Un modelo de negocio basado en datos tiene como objetivo aprovechar todas las fuentes de datos disponibles en pos de la eficiencia y la productividad. Esto podría incluir ventas, marketing, recursos humanos, finanzas o cualquier otro departamento de la empresa. Este es de un método indirecto de monetización de datos, que sirve para beneficiar a la empresa al analizar sus propios datos.
Por ejemplo, se crean registros del sistema y archivos de volcado de fallos cuando ocurre una interrupción del servidor. Estos datos se pueden centralizar y analizar para identificar problemas de red recurrentes y mejorar la productividad del servicio de asistencia técnica de TI.
Otro ejemplo sería si los hábitos de compra de los clientes han cambiado causando que los productos estén en exceso de existencias. Se pueden analizar las métricas de ventas para visualizar los volúmenes de ventas a lo largo del tiempo e identificar tendencias de manera proactiva para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y optimizar los niveles de stock.
Expande esta visión de utilización total de los datos en toda la empresa y tendrás un modelo de negocio basado en datos que se basa en información factual en lugar de la opinión de la persona mejor pagada (HIPPO).
En resumen, existen enfoques principales de monetización directa de datos: la venta de datos sin procesar, la venta de información empaquetada generada a partir de datos sin procesar y la habilitación del acceso directo a una plataforma de análisis de datos propiedad de un tercero.
La monetización indirecta de datos, como con un modelo de negocio basado en datos, permite a las empresas diseñar estrategias y optimizar sus operaciones para reducir costos o aumentar los ingresos, monetizando así indirectamente los datos mediante acciones basadas en información. A medida que aumenta la complejidad del enfoque, el potencial de mayores ingresos crece en paralelo con la complejidad de la gestión de TI y ciberseguridad.
4 Principales Razones para Implementar una Estrategia de Monetización de Datos
Además de aumentar los ingresos a corto plazo, hay muchas razones para considerar la implementación de una estrategia de monetización de datos. Aquí estas son las cuatro razones principales por las que implementar una estrategia de monetización de datos puede generar una ventaja competitiva:
Transición a una cultura basada en datos
Al monetizar datos, la empresa y su fuerza laboral aprenderán cómo recopilar, almacenar, analizar y vender datos. Este conocimiento puede reutilizar para impulsar la transformación digital, en particular con modelos de negocios basados en datos.
Desarrollar fuentes de ingresos más confiables
Una nueva iniciativa de venta de datos confiables abrirá nuevas fuentes de ingresos para fortalecer los resultados. Estos ingresos podrían utilizarse para justificar un mayor desarrollo de las capacidades de monetización de datos en los presupuestos anuales o para mejorar el uso interno de los datos a fin de impulsar la monetización indirecta de de datos.
Mejora de Esfuerzos de Marketing Mejor Dirigidos
Ya sea directa o indirectamente, los datos de marketing se pueden monetizar para mejorar el crecimiento de las búsquedas pagas, el crecimiento orgánico y optimizar las ventas o las páginas de destino para maximizar el tráfico entrante. De hecho, algunas de las estrategias de monetización de datos más lucrativas implican determinar cuándo, dónde y cómo el contenido llega a los clientes potenciales.
Identificar riesgos y mitigar el impacto
Los datos se pueden usarse para generar información que revele riesgos ocultos. Al vender estos datos o monetizarlos indirectamente de manera interna, las empresas pueden realizar gestión de riesgos de mercado o tecnológia y tomar medidas proactivas para mitigar su impacto en caso de una filtración de datos.
Monetización de datos en acción
Una de las empresas de transporte marítimo más grandes del mundo se acercó a Trianz en busca de identificar nuevas oportunidades de ingresos. Estaban interesados en monetizar sus datos mediante la creación de productos de inteligencia para diversas industrias. Lamentablemente, se encontraron sin ningún proceso efectivo para extraer una gran cantidad de datos que estaban aislados en múltiples fuentes de datos.
Para entregar efectivamente una estrategia de monetización de datos, Trianz determinó el valor monetario potencial, las oportunidades, el panorama competitivo y las barreras de entrada para proporcionar los productos de datos. Esto requirió que Trianz profundizara en las capacidades del cliente, segmentos, canales y geografías, mientras evaluaba costos, riesgos y el retorno monetario potencial por la re-arquitectura de su plataforma de gestión de datos.
Después de proporcionar un análisis exhaustivo de las oportunidades de mercado y un ejercicio de prueba de valor, Trianz entregó prototipos y hojas de ruta de conceptos seleccionados, junto con una investigación primaria y secundaria en profundidad para validar la viabilidad, factibilidad y deseabilidad de varias soluciones centralizadas de gestión de datos.
Lo que resultó de la transformación fue la identificación de varias oportunidades de monetización, incluidas fuentes de ingresos comerciales nuevas y complementarias para la entrega de productos de datos en las industrias de servicios médicos, compras en línea, comercio B2B y centros de distribución.
Cómo preparar su empresa para la monetización de datos
Antes de aprovechar la monetización de datos y sus muchos beneficios, las organizaciones deben tomar varias medidas clave antes de emprender el camino. Aquí hay cuatro enfoques para ayudar a las organizaciones a obtener el máximo valor de su estrategia de monetización de datos:
1. Función de los datos y propuesta de valor
¿Qué datos tienes? ¿Para qué se podrían utilizar esos datos? Si fueras el comprar esos datos, ¿qué precio estarías dispuesto a pagar? Todo este proceso requiere un análisis básico del conjunto de datos para determinar el tipo y el formato, así como una determinación holística de su valor monetario potencial.
2. Organiza tus metadatos
Los datos necesitan datos que cuenten de qué tratan los datos. Dado que esta es una explicación extensa, simplemente los llamaremos metadatos. Los metadatos pueden incluir títulos, descripciones, idiomas, temas, palabras clave, licencias, editoriales u otras etiquetas. Piense en los metadatos como una biblioteca, donde los lectores pueden encontrar el libro (o los datos) relevante yendo a la sección correcta del estante (o base de datos). En la práctica, esto ayuda a las empresas a organizar y buscar en conjuntos de datos complejos utilizando consultas de búsqueda legibles por humanos.
3. Construir para, no alrededor de
Debido a los requisitos fluctuantes de ancho de banda, almacenamiento de datos, seguridad y procesamiento, las empresas deben crear una infraestructura de TI y un software diseñados específicamente para la monetización de datos, en lugar de adaptar la infraestructura existente para permitir la monetización de datos. Al construir infraestructura dedicada teniendo en cuenta los requisitos de monetización de datos, las empresas pueden evitar cuellos de botella a mediano y largo plazo al garantizar que su entorno de datos sea escalable, accesible, gobernable y seguro.
4. Identificar prospectos
Hablar con posibles compradores de datos ayudará a la empresa a entender qué, dónde, cómo y por qué necesita un cliente los datos. Es inútil construir una plataforma de Analítica-como-Servicio cuando la mayoría de los compradores de datos preferirían tener acceso a fuentes de datos en bruto. De manera similar, vender datos sin procesar a empresas que priorizan lo digital puede estar dejando de lado ingresos, ya que es probable que tengan capacidades analíticas propias. Pueden comprar los datos sin procesar, analizarlos internamente y eludir la función de Información-como-Servicio del departamento de monetización de datos.
En resumen, es esencial determinar rol de los datos y su potencial valor en el mercado. Los metadatos proporcionan información sobre los datos en sí, lo que agiliza la gestión de los datos y mejora la eficiencia de la monetización de los datos a largo plazo .
Además, la infraestructura existente puede no ser capaz de soportar los requisitos de ancho de banda, almacenamiento, procesamiento o seguridad. Este es otro ejemplo de por qué es importante construir para, en lugar de alrededor de, los requisitos de monetización de datos.
Finalmente, construir una plataforma que no satisfaga las necesidades del comprador de datos podría llevar a menores ventas o a ser eludida por empresas técnicamente literatas con sus propias capacidades de análisis e inteligencia empresarial.
Cómo monetizar los datos
La monetización de datos es altamente lucrativa, pero requiere una arquitectura compleja y una gestión constante para tener éxito. Como estrategas de monetización de datos con décadas de experiencia en la arquitectura, configuración y supervisión de entornos de datos complejos, Trianz puede ayudar a encontrar la ruta más rápida para generar nuevas fuentes de ingresos.
Nuestro conocimiento abarca a todas las principales plataformas de nube, fuentes de gestión de datos y herramientas de inteligencia empresarial. Esto nos permite adaptar un entorno de análisis de alto rendimiento que facilita incluso el acceso a los datos distribuidos más complejos. Sin importar cuáles sean sus necesidades de inteligencia empresarial y análisis, Trianz está aquí para ayudarlo a obtener el máximo valor de su iniciativa de monetización de datos.
¿Te interesa saber qué tipo de monetización de datos es adecuada para ti?
Si está interesado en la monetización de datos pero no sabe por dónde empezar, consulte nuestros servicios de monetización de datos. Allí aprenderá sobre los diferentes tipos de monetización de datos y cómo se puede utilizar cada uno para generar nuevas fuentes de ingresos para tu empresa.
