Qu'est-ce que la monétisation des données ?
La monétisation des données consiste à générer de nouveaux flux de revenus à partir de produits basés sur les données. Il peut s’agir soit d’extraire des informations à partir de big data pour améliorer les performances internes de l’entreprise, soit de vendre des données et des informations à des tiers. Dans les deux cas, les données doivent être précieuses, c’est-à-dire uniques, exploitables par l’acheteur, ou nettoyées ou dédupliquées pour maximiser la qualité des données.
La première étape pour les organisations souhaitant générer de nouvelles sources de revenus consiste à élaborer une stratégie de monétisation des données. Dans l'article suivant, nous explorerons plusieurs types de monétisation des données, la manière dont une stratégie de monétisation des données efficace générera de nouvelles sources de revenus et la gestion du changement nécessaire pour optimiser la valeur des données.
Qu’est-ce qu’une stratégie de monétisation des données ?
Qu'il s'agisse d'optimiser les performances de l'entreprise ou de regrouper des informations en vue de les vendre à des tiers, une stratégie de monétisation des données efficace doit présenter la voie la plus claire pour extraire des informations du Big Data. La stratégie doit définir la nécessité d'établir une base informatique solide avec un magasin de données centralisé et bien géré, des analyses avancées et divers outils de Business Intelligence (BI).
Une fois l’infrastructure mise en place pour recueillir correctement les informations basées sur les données, les risques juridiques, les obstacles à la protection des données, les obstacles concurrentiels, les problèmes de disponibilité des données et les méthodes de livraison des données doivent être soigneusement pris en compte. Des techniques de monétisation des données inappropriées peuvent entraîner de lourdes amendes, des risques de cybersécurité et des dommages irréparables à la réputation.
La stratégie doit également définir clairement l’état final. Cela impliquera une combinaison de conditions physiques, techniques et logistiques qui transformeront la conversion étendue des ensembles de données en nouvelles sources de revenus. La gestion du changement doit également être prise en compte dans la nouvelle stratégie pour garantir que l’ensemble de l’entreprise s’adapte au nouveau modèle économique.
Qu'est-ce que la monétisation directe des données ?
La monétisation directe des données consiste à collecter et à stocker les données de l'entreprise avant de les vendre à des tiers. Les données peuvent être vendues sous forme de produit brut ou traitées sous forme de données structurées pour générer immédiatement des informations.
Les exemples de monétisation directe des données incluent les coordonnées des clients ou des entreprises, les rapports d’études de marché qui révèlent des informations cachées sur le secteur et les études de comportement pour optimiser l’expérience client.
Qu'est-ce que la monétisation indirecte des données ?
La monétisation indirecte des données fait référence à l'utilisation interne des données pour améliorer les performances de l'entreprise. Par exemple, une entreprise peut collecter des données sur ses clients et effectuer des analyses pour générer des informations sur les ventes et le sentiment.
Grâce à ces informations, l'entreprise a pu optimiser ses flux de travail, ses stratégies, ses services informatiques et ses portefeuilles de produits et services afin d'améliorer l'efficacité dans des domaines tels que la gestion des ventes et de la chaîne d'approvisionnement. Ces sous-produits de la monétisation des données se traduisent par des améliorations de l'efficacité, des réductions de coûts, une augmentation des revenus et un retour positif net sur l'investissement dans la génération de données.
Types de monétisation des données
Il existe plusieurs méthodes de monétisation des données, mais celle que les organisations choisissent doit offrir l'agilité et la flexibilité nécessaires pour extraire le plus de valeur possible des sources de Big Data. Pour vous aider à décider quelle méthode convient le mieux à votre stratégie de données, voici les quatre stratégies de monétisation des données les plus populaires :
Données en tant que service
Cette stratégie de monétisation des données est la plus simple à mettre en œuvre et fonctionne généralement sur un modèle B2C (business-to-customer) direct. Les données peuvent être brutes et non structurées, agrégées pour une vue d'ensemble de haut niveau ou anonymisées lorsque les données sources contiennent des informations personnelles identifiables (PII). Il s'agit d'une forme de monétisation directe des données.
Ce chemin offre également le plus faible potentiel de génération de revenus. Les ensembles de données brutes doivent toujours être analysés pour générer des informations, et les données en tant que service ne fournissent que des données brutes. Cela signifie que les acheteurs n'obtiennent aucune valeur tant qu'ils n'ont pas chargé et analysé les données via des logiciels et outils d'analyse ou de BI.
Si la partie venderesse ne dispose pas des ressources humaines nécessaires pour analyser les données avant la vente, il s’agit d’une bonne occasion de générer des revenus sans augmenter la charge de travail des employés, car les données peuvent être fournies en grande partie telles quelles.
Insight en tant que service
Tandis que Data-as-a-Service fournit des données brutes à analyser par les acheteurs, Insight-as-a-Service fournit des informations analytiques résumées, telles que des informations sur la concurrence ou les tendances de comportement des clients. Les informations sont générées à partir de nombreuses sources, notamment des ensembles de données internes et des sources de données primaires et secondaires externes.
Les entreprises peuvent vendre ces informations sous forme de rapport unique ou en continu via des applications d'analyse intégrées pour générer des revenus continus. Il s'agit là d'un autre exemple de monétisation directe des données.
Pour les entreprises qui utilisent la monétisation des données dans ce contexte, il faut déployer davantage d’efforts pour générer des informations et des visualisations. Cette approche doit également être adaptée aux exigences des acheteurs potentiels, ce qui signifie que des informations partielles pourraient ne générer aucun revenu du tout.
Étant donné que l’analyse a déjà été effectuée, Insight-as-a-Service offre plus de valeur aux acheteurs et justifie un prix plus élevé que Data-as-a-Service.
Analyse en tant que service
Cette approche ressemble à Insight-as-a-Service, dans la mesure où les clients peuvent accéder aux informations en échange d'un paiement. La différence réside ici dans l'étendue de l'accès aux données et des fonctionnalités d'analyse.
Par exemple, les clients bénéficient d’un accès contrôlé en temps réel aux outils d’analyse et de visualisation BI exploités par le fournisseur de données vendeur. Ce fournisseur de données peut être une société de recherche disposant d’ensembles de données à grande échelle sur un secteur. Il s’agit là d’une autre stratégie de monétisation directe des données.
L'avantage est qu'il n'y a aucune configuration ni maintenance pour l'acheteur, tout comme le cloud computing signifie que les entreprises n'ont pas besoin de gérer le matériel du serveur. Il est fonctionnellement similaire à un environnement d'analyse interne, sauf que la propriété appartient uniquement au fournisseur de données.
En tant que solution tout-en-un, Analytics-as-a-Service offre le plus grand potentiel de génération de revenus pour les fournisseurs de données, mais représente également la plus grande charge de gestion informatique. Un accès excessif aux services de données peut également entraîner des violations de données et des fuites d'informations confidentielles. Des politiques de cybersécurité strictes doivent être mises en place avec cette approche.
Modèles commerciaux basés sur les données
Un modèle d'entreprise axé sur les données vise à exploiter toutes les sources de données disponibles dans un souci d'efficacité et de productivité. Il peut s'agir des ventes, du marketing, des ressources humaines, des finances ou de tout autre service de l'entreprise. Il s'agit d'une méthode de monétisation indirecte des données, qui permet à l'entreprise d'analyser ses propres données.
Par exemple, des journaux système et des fichiers de vidage sur incident sont créés en cas de panne du serveur. Ces données peuvent être centralisées et analysées pour identifier les problèmes réseau récurrents et améliorer la productivité du service d'assistance informatique.
Un autre exemple serait celui d'un changement des habitudes d'achat des clients, entraînant un surstockage des produits. Les indicateurs de ventes peuvent être analysés pour visualiser les volumes de ventes au fil du temps et identifier de manière proactive les tendances afin d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et d'optimiser les niveaux de stock.
Étendez cette vision d’utilisation complète des données à l’ensemble de l’entreprise et vous obtenez un modèle commercial axé sur les données qui s’appuie sur des informations factuelles plutôt que sur l’opinion de la personne la mieux payée (HiPPO).
Pour résumer, il existe trois principales approches de monétisation directe des données : la vente de données brutes, la vente d’informations packagées générées à partir de données brutes et l’activation de l’accès direct à une plateforme d’analyse de données appartenant à un tiers.
La monétisation indirecte des données, comme dans le cas d’un modèle économique axé sur les données, permet aux entreprises d’élaborer des stratégies et d’optimiser leurs opérations pour réduire les coûts ou augmenter les revenus, monétisant ainsi indirectement les données via des actions basées sur des informations. À mesure que la complexité de l’approche augmente, le potentiel de revenus plus importants augmente parallèlement à la complexité de la gestion informatique et de la cybersécurité.
Les 4 principales raisons de mettre en œuvre une stratégie de monétisation des données
Outre l’augmentation des revenus à court terme, il existe de nombreuses raisons d’envisager la mise en œuvre d’une stratégie de monétisation des données. Voici les quatre principales raisons pour lesquelles la mise en œuvre d’une stratégie de monétisation des données peut conduire à un avantage concurrentiel :
Transition vers une culture axée sur les données
Lors de la monétisation des données, l'entreprise et ses collaborateurs apprendront à collecter, stocker, analyser et vendre des données. Ces connaissances peuvent être réutilisées pour favoriser la transformation numérique, en particulier avec les modèles commerciaux axés sur les données.
Développer des sources de revenus plus fiables
Une nouvelle initiative de vente de données fiables ouvrira de nouvelles sources de revenus pour renforcer les résultats financiers. Ces revenus pourraient être utilisés pour justifier un développement ultérieur des capacités de monétisation des données dans les budgets annuels, ou pour améliorer l'utilisation interne des données afin de favoriser la monétisation indirecte des données.
Des efforts de marketing mieux ciblés
Qu'elles soient indirectes ou directes, les données marketing peuvent être monétisées pour améliorer la croissance des recherches payantes, la croissance organique et optimiser les ventes ou les pages de destination afin de maximiser le trafic entrant. En fait, certaines des stratégies de monétisation des données les plus lucratives consistent à déterminer quand, où et comment le contenu atteint les clients potentiels.
Identifier les risques et atténuer les impacts
Les données peuvent être utilisées pour générer des informations qui révèlent des risques cachés. En vendant ces données ou en les monétisant indirectement en interne, les entreprises peuvent gérer les risques liés au marché ou à la technologie et prendre des mesures proactives pour atténuer leur impact en cas de violation de données.
La monétisation des données en action
L'une des plus grandes sociétés de transport maritime au monde a contacté Trianz pour identifier de nouvelles opportunités de revenus. Elle souhaitait monétiser ses données en créant des produits de business intelligence pour divers secteurs. Malheureusement, elle s'est retrouvée sans aucun processus pour extraire efficacement une grande quantité de données qui étaient cloisonnées entre plusieurs sources de données.
Pour mettre en œuvre efficacement une stratégie de monétisation des données, Trianz a déterminé la valeur monétaire potentielle, les opportunités, le paysage concurrentiel et les barrières à l'entrée pour la fourniture des produits de données. Pour cela, Trianz a dû étudier en profondeur les capacités, les segments, les canaux et les zones géographiques du client tout en évaluant les coûts, les risques et le rendement monétaire potentiel de la réarchitecture de sa plateforme de gestion des données.
Après avoir fourni une analyse approfondie des opportunités de marché et un exercice de preuve de valeur, Trianz a livré des prototypes et des feuilles de route de concepts sélectionnés, ainsi que des recherches primaires et secondaires approfondies pour valider la viabilité, la faisabilité et l'opportunité de plusieurs solutions centralisées de gestion des données.
Cette transformation a permis d’identifier plusieurs opportunités de monétisation, notamment des flux de revenus complémentaires et nouveaux pour la livraison de produits de données dans les secteurs de la médecine, des achats en ligne, du commerce B2B et des services de centres de distribution.
Comment préparer votre entreprise à la monétisation des données
Avant de tirer parti de la monétisation des données et de ses nombreux avantages, les organisations doivent prendre plusieurs mesures clés avant de se lancer dans l’aventure. Voici quatre approches pour aider les organisations à tirer le meilleur parti de leur stratégie de monétisation des données :
1. Rôle et proposition de valeur des données
Quelles données détenez-vous ? À quoi pourraient servir ces données ? Si vous achetiez ces données, quel prix seriez-vous prêt à payer ? L’ensemble de ce processus nécessite une analyse de base de l’ensemble de données pour déterminer le type et le format, ainsi qu’une détermination globale de sa valeur monétaire potentielle.
2. Organisez vos métadonnées
Les données ont besoin de données qui indiquent aux utilisateurs de quoi elles parlent. Comme il s’agit d’une explication longue, nous appellerons cela simplement des métadonnées. Les métadonnées peuvent inclure des titres, des descriptions, des langues, des thèmes, des mots-clés, des licences, des éditeurs ou d’autres balises. Considérez les métadonnées comme une bibliothèque, où les lecteurs peuvent trouver le livre (ou les données) pertinent en se rendant dans la bonne section de l’étagère (ou de la base de données). En pratique, cela aide les entreprises à organiser et à rechercher dans des ensembles de données complexes à l’aide de requêtes de recherche lisibles par l’homme.
3. Construire pour, et non autour
En raison des fluctuations des exigences en matière de bande passante, de stockage, de sécurité et de traitement des données, les entreprises doivent créer une infrastructure informatique et des logiciels conçus spécifiquement pour la monétisation des données, plutôt que d'adapter l'infrastructure existante pour permettre la monétisation des données. En créant une infrastructure dédiée tenant compte des exigences de monétisation des données, les entreprises peuvent éviter les goulots d'étranglement à moyen et long terme en s'assurant que leur environnement de données est évolutif, accessible, gouvernable et sécurisé.
4. Identifier les prospects
En discutant avec des acheteurs de données potentiels, l'entreprise pourra comprendre quelles données un client a besoin, où, comment et pourquoi. Il est inutile de créer une plateforme d'analyse en tant que service alors que la plupart des acheteurs de données préféreraient avoir accès à des sources de données brutes. De même, vendre des données brutes à des entreprises axées sur le numérique peut laisser des revenus sur la table, car elles disposent probablement de leurs propres capacités d'analyse. Elles peuvent acheter les données brutes, les analyser en interne et contourner la fonction Insight-as-a-Service de votre service de monétisation des données.
En bref, il est essentiel de déterminer le rôle des données et leur valeur potentielle.e sur le marché. Les métadonnées fournissent des informations sur les données elles-mêmes, simplifiant la gestion des données pour améliorer l'efficacité de la monétisation des données à long terme .
De plus, l'infrastructure existante peut ne pas être en mesure de répondre aux exigences de bande passante, de stockage, de traitement ou de sécurité. C'est un autre exemple de la raison pour laquelle il est important de construire en fonction des exigences de monétisation des données plutôt qu'en fonction de celles-ci.
Enfin, la création d’une plateforme qui ne répond pas aux besoins de l’acheteur de données pourrait entraîner une baisse des ventes ou le contournement par des entreprises techniquement compétentes et dotées de leurs propres capacités d’analyse et de veille économique.
Comment monétiser les données
La monétisation des données est une activité très lucrative, mais elle nécessite une architecture complexe et une gestion continue pour réussir. En tant que stratèges de la monétisation des données avec des décennies d'expérience dans l'architecture, la configuration et la surveillance d'environnements de données complexes, Trianz peut vous aider à trouver le moyen le plus rapide de générer de nouvelles sources de revenus.
Nos connaissances couvrent toutes les principales plateformes cloud, sources de gestion de données et outils de business intelligence. Cela nous permet de concevoir un environnement d'analyse à haut débit qui facilite même l'accès aux données distribuées les plus complexes. Quels que soient vos besoins en matière de BI et d'analyse, Trianz est là pour vous aider à tirer le meilleur parti de votre initiative de monétisation des données.
Vous souhaitez savoir quel type de monétisation des données vous convient le mieux ?
Si vous êtes intéressé par la monétisation des données mais que vous ne savez pas par où commencer, consultez nos services de monétisation des données. Vous y découvrirez les différents types de monétisation des données et comment chacun peut être utilisé pour générer de nouvelles sources de revenus pour votre entreprise.
