データ収益化とは何ですか?
データの収益化とは、データ駆動型製品から新しい収益源を生み出すことです。これは、ビッグデータから洞察を抽出して社内のビジネス パフォーマンスを向上させること、またはデータと洞察を第三者に販売することを指します。いずれの場合も、データは、一意であること、購入者にとって実用的なものであること、またはデータ品質を最大化するためにクリーンアップまたは重複排除されているという意味で価値がある必要があります。
新たな収益源の創出に関心のある組織にとって、最初のステップはデータ収益化戦略を策定することです。次の記事では、いくつかの種類のデータ収益化、効果的なデータ収益化戦略が新たな収益源を生み出す仕組み、およびデータ価値を最適化するために必要な変更管理について説明します。
データ収益化戦略とは何ですか?
ビジネス パフォーマンスを最適化する場合でも、第三者に販売するために洞察をパッケージ化する場合でも、効果的なデータ収益化戦略は、ビッグ データから洞察を抽出するための最も明確な道筋を示す必要があります。戦略では、適切に管理された集中型データ ストア、高度な分析、さまざまなビジネス インテリジェンス (BI) ツールを備えた強固な IT 基盤を確立する必要性を定義する必要があります。
データに基づく洞察を適切に収集するためのインフラストラクチャが確立されたら、法的リスク、データ保護の障壁、競争上の障壁、データの可用性の問題、およびデータ配信方法を慎重に検討する必要があります。不適切なデータ収益化手法は、多額の罰金、サイバーセキュリティのリスク、および取り返しのつかない評判の損失につながる可能性があります。
戦略では、最終状態も明確に定義する必要があります。これには、データセットの拡張変換を新しい収益源に変える物理的、技術的、およびロジスティックな条件の組み合わせが含まれます。企業全体が新しいビジネス モデルに適応できるように、変更管理も新しい戦略に組み込む必要があります。
ダイレクトデータ収益化とは何ですか?
直接的なデータ収益化には、第三者に販売される前に企業データを収集して保存することが含まれます。データは未加工の製品として販売することも、構造化データとして処理してすぐに洞察を生成することもできます。
直接的なデータ収益化の例としては、顧客または企業の連絡先の詳細、隠れた業界の洞察を明らかにする市場調査レポート、顧客体験を最適化するための行動研究などが挙げられます。
間接的なデータ収益化とは何ですか?
間接的なデータ収益化とは、ビジネス パフォーマンスを向上させるためにデータを社内で使用していくことを指します。たとえば、企業は顧客に関するデータを収集し、分析を実行して売上や感情に関する洞察を得ることができます。
これらの洞察から、企業はワークフロー、戦略、IT サービス、製品サービス ポートフォリオを最適化し、販売やサプライ チェーン管理などの分野で効率を向上させることができます。データ収益化のこれらの副産物により、効率性の向上、コストの削減、収益の増加、およびデータ生成投資の正味のプラスの収益がもたらされます。
データ収益化の種類
データを収益化する方法はいくつかありますが、組織が選択する方法は、ビッグデータ ソースから最大限の価値を引き出すための俊敏性と柔軟性を提供するものでなければなりません。どの方法がデータ戦略に最も適しているかを判断するのに役立つ、最も人気のある 4 つのデータ収益化戦略を以下に示します。
データ・アズ・ア・サービス
このデータ収益化戦略は実装が最も簡単で、通常は直接的なビジネス ツー カスタマー (B2C) モデルで動作します。データは生の非構造化データである場合もあれば、概要を把握するために集約されている場合もあります。また、ソース データに個人を特定できる情報 (PII) が含まれている場合は匿名化されている場合もあります。これは直接的なデータ収益化の形式です。
このパスでは、収益創出の可能性も最も低くなります。洞察を得るには、生のデータセットを分析する必要がありますが、Data-as-a-Service は生のデータのみを提供します。つまり、購入者は、分析または BI ソフトウェアやツールを使用してデータを読み込んで分析するまで、価値を得ることができません。
販売前にデータを分析する人員が販売側に不足している場合、データをほぼそのまま提供できるため、従業員の作業負荷を増やすことなく収益を生み出す良い機会となります。
インサイト・アズ・ア・サービス
Data-as-a-Service は購入者による分析用に生データを提供するのに対し、Insight-as-a-Service は競合分析情報や顧客行動の傾向などの要約された分析分析情報を提供します。この分析情報は、内部データセットや外部のプライマリおよびセカンダリ データ ソースなど、多数のソースから生成されます。
企業はこれらの分析情報を 1 回限りのレポートとして販売することも、組み込みの分析アプリケーションを通じて継続的に販売して継続的な収益を生み出すこともできます。これは、直接的なデータ収益化のもう 1 つの例です。
このような状況でデータ収益化を利用する企業にとって、洞察と視覚化を生成するにはより多くの作業が必要です。このアプローチは見込み購入者の要件とも一致させる必要があり、部分的な洞察ではまったく収益を生み出せない可能性があります。
分析はすでに実行されているため、Insight-as-a-Service は購入者により多くの価値を提供し、Data-as-a-Service よりも高い価格を保証します。
サービスとしての分析
このアプローチは、顧客が支払いと引き換えにインサイトにアクセスできるという点で、Insight-as-a-Service に似ています。ここでの違いは、データ アクセスと分析機能の範囲です。
たとえば、顧客は、販売データ プロバイダーが運営する分析および BI 視覚化ツールにリアルタイムで制御されたアクセスを取得できます。このデータ プロバイダーは、業界に関する大規模なデータセットを持つ調査会社である可能性があります。これは、もう 1 つの直接的なデータ収益化戦略です。
メリットは、購入者にとってセットアップもメンテナンスも不要であることです。これは、クラウド コンピューティングによって企業がサーバー ハードウェアを管理する必要がなくなるのとよく似ています。機能的には社内分析環境に似ていますが、所有権がデータ プロバイダーのみにある点が異なります。
オールインワン ソリューションである Analytics-as-a-Service は、データ プロバイダーに最大の収益をもたらす可能性を提供しますが、IT 管理の負担も最大になります。データ サービス アクセスを過剰にプロビジョニングすると、データ侵害や機密情報の漏洩につながる可能性もあります。このアプローチでは、厳格なサイバーセキュリティ ポリシーを導入する必要があります。
データ駆動型ビジネスモデル
データ駆動型ビジネス モデルは、効率性と生産性を追求するために、利用可能なすべてのデータ ソースを活用することを目的としています。これには、営業、マーケティング、人事、財務、その他のビジネス部門が含まれます。これは間接的なデータ収益化方法であり、独自のデータを分析することで企業に利益をもたらします。
たとえば、サーバーが停止すると、システム ログとクラッシュ ダンプ ファイルが作成されます。このデータを一元管理して分析することで、繰り返し発生するネットワークの問題を特定し、IT サービス デスクの生産性を向上させることができます。
もう 1 つの例としては、顧客の購買習慣が変化し、製品の在庫過剰が発生する場合が挙げられます。販売指標を分析して、時間の経過に伴う販売量を視覚化し、傾向を積極的に特定して、サプライ チェーンの効率を改善し、在庫レベルを最適化できます。
この完全なデータ活用のビジョンをビジネス全体に広げると、最高給与所得者の意見 (HiPPO) ではなく、事実に基づく洞察に依存するデータ主導のビジネス モデルが実現します。
要約すると、直接的なデータ収益化のアプローチには、生データの販売、生データから生成されたパッケージ化された洞察の販売、およびサードパーティが所有するデータ分析プラットフォームへの直接アクセスの有効化という 3 つの主要なアプローチがあります。
データ駆動型ビジネス モデルなどの間接的なデータ収益化により、企業はコストを削減したり収益を増やしたりするために業務を戦略化して最適化することができ、それによって洞察主導のアクションを通じて間接的にデータを収益化できます。アプローチの複雑さが増すにつれて、IT とサイバーセキュリティ管理の複雑さと並行して、収益増加の可能性も高まります。
データ収益化戦略を導入すべき4つの理由
短期的な収益増加以外にも、データ収益化戦略の導入を検討する理由はたくさんあります。データ収益化戦略を導入することで競争上の優位性を獲得できる主な 4 つの理由は次のとおりです。
データ駆動型文化への移行
データを収益化する場合、企業とその従業員は、データを収集、保存、分析、販売する方法を学びます。この知識は、特にデータ主導のビジネス モデルでデジタル変革を推進するために再利用できます。
より安定した収入源を開発する
信頼性の高い新しいデータ販売イニシアチブにより、新たな収益源が生まれ、収益が強化されます。この収益は、年間予算でデータ収益化機能のさらなる開発を正当化するために使用したり、内部データの使用を改善して間接的なデータ収益化を促進したりするために使用できます。
よりターゲットを絞ったマーケティング活動
間接的か直接的かを問わず、マーケティング データを収益化することで、有料検索の成長やオーガニックな成長を改善し、販売ページやランディング ページを最適化してインバウンド トラフィックを最大化できます。実際、最も収益性の高いデータ収益化戦略には、コンテンツが潜在顧客にいつ、どこで、どのように届くかを正確に特定することが含まれます。
リスクを特定し、影響を軽減する
データを使用することで、隠れたリスクを明らかにする洞察を得ることができます。企業は、このデータを販売したり、内部で間接的に収益化したりすることで、市場または技術リスクの管理を実行し、データ侵害が発生した場合にその影響を軽減するための積極的な措置を講じることができます。
データ収益化の実践
世界最大級のグローバル海運会社が、新たな収益機会の発見を求めて Trianz にアプローチしました。同社は、さまざまな業界向けのビジネス インテリジェンス製品を構築してデータを収益化することに関心がありました。残念ながら、複数のデータ ソースに分散された膨大な量のデータを効果的に抽出するプロセスがないことに気付きました。
データ収益化戦略を効果的に実行するために、Trianz はデータ製品を提供する際の潜在的な金銭的価値、機会、競争環境、参入障壁を特定しました。このため、Trianz はクライアントの能力、セグメント、チャネル、地域を深く掘り下げ、データ管理プラットフォームの再構築にかかるコスト、リスク、潜在的な金銭的リターンを評価する必要がありました。
Trianz は、徹底的な市場機会分析と価値実証を行った後、選択されたコンセプトのプロトタイプとロードマップを提供し、いくつかの集中型データ管理ソリューションの実行可能性、実現可能性、および望ましさを検証するための詳細な一次および二次調査も提供しました。
この変革の結果、医療、オンライン購入、B2B コマース、配送センター サービスの各業界にわたるデータ製品配信のための補完的かつ新しいビジネス収益源を含む、いくつかの収益化機会が特定されました。
データ収益化に向けてビジネスを準備する方法
組織は、データ収益化とその多くのメリットを活用する前に、いくつかの重要なステップを踏む必要があります。ここでは、組織がデータ収益化戦略から最大の価値を引き出すのに役立つ 4 つのアプローチを紹介します。
1. データの役割と価値提案
どのようなデータを保有していますか? そのデータは何に使用できますか? このデータを購入する場合、現実的にどのくらいの金額を支払いたいですか? このプロセス全体では、データセットの基本的な分析を行ってタイプと形式を決定し、その潜在的な金銭的価値を総合的に判断する必要があります。
2. メタデータを整理する
データには、そのデータが何に関するものかを伝えるデータが必要です。説明が長くなるので、ここでは単にメタデータと呼ぶことにします。メタデータには、タイトル、説明、言語、テーマ、キーワード、ライセンス、発行元、その他のタグなどが含まれます。メタデータを図書館と考えてください。読者は、棚 (またはデータベース) の適切なセクションに移動して、関連する書籍 (またはデータ) を見つけることができます。実際には、これは、人間が判読できる検索クエリを使用して、企業が複雑なデータセットを整理および検索するのに役立ちます。
3. 周囲ではなく、目的のために構築する
帯域幅、データ ストレージ、セキュリティ、および処理要件は変動するため、企業は、既存のインフラストラクチャを適応させてデータ収益化を可能にするのではなく、データ収益化専用に設計された IT インフラストラクチャとソフトウェアを構築する必要があります。データ収益化の要件を考慮して専用のインフラストラクチャを構築することで、企業はデータ環境の拡張性、アクセス性、管理性、および安全性を確保し、中期から長期にわたるボトルネックを回避できます。
4. 見込み客を特定する
潜在的なデータ購入者と話をすることで、企業は顧客が何を、どこで、どのように、なぜデータを必要としているか理解できるようになります。ほとんどのデータ購入者が生データ ソースへのアクセスを希望する場合、Analytics-as-a-Service プラットフォームを構築しても無駄です。同様に、デジタル ファーストの企業に生データを販売すると、おそらく独自の分析機能を持っているため、収益を逃すことになります。生データを購入して社内で分析すれば、データ収益化部門の Insight-as-a-Service 機能を回避できます。
つまり、データの役割とその潜在的な価値を決定することが重要である。メタデータはデータ自体に関する情報を提供し、データ管理を合理化して長期的なデータ収益化の効率を向上させます。
さらに、既存のインフラストラクチャでは、帯域幅、ストレージ、処理、またはセキュリティの要件をサポートできない可能性があります。これは、データ収益化の要件を中心に構築するのではなく、それに合わせて構築することが重要である理由のもう 1 つの例です。
最後に、データ購入者のニーズに応えないプラットフォームを構築すると、売上の低下につながったり、独自の分析機能やビジネス インテリジェンス機能を備えた技術に精通した企業に無視されたりする可能性があります。
データを収益化する方法
データの収益化は非常に利益をもたらしますが、成功するには複雑な設計と継続的な管理が必要です。複雑なデータ環境の設計、構成、監視について数十年の経験を持つデータ収益化戦略家として、Trianz は新しい収益源を生み出すための最速のルートを見つけるお手伝いをします。
当社の知識は、すべての主要なクラウド プラットフォーム、データ管理ソース、ビジネス インテリジェンス ツールに及びます。これにより、最も複雑な分散データ アクセスも容易にする高スループット分析環境をカスタマイズできます。BI と分析のニーズがどのようなものであっても、Trianz はデータ収益化イニシアチブから最大限の価値を引き出すお手伝いをします。
どのようなタイプのデータ収益化が自分に適しているかを知りたいですか?
データの収益化に興味があるものの、どこから始めればよいかわからない場合は、当社のデータ収益化サービスをご覧ください。そこでは、さまざまな種類のデータ収益化について、またそれぞれを使用してビジネスに新たな収益源を生み出す方法について学ぶことができます。
