데이터 수익화란 무엇인가요?
데이터 수익화는 데이터 기반 제품에서 새로운 수익 스트림을 창출하는 것입니다. 이는 내부 비즈니스 성과를 개선하기 위해 빅데이터에서 통찰력을 추출하거나, 데이터와 통찰력을 제3자에게 판매하는 것을 의미할 수 있습니다. 어느 경우든 데이터는 고유하고, 구매 당사자가 활용할 수 있거나, 데이터 품질을 극대화하기 위해 정제되거나 중복 제거되어야 한다는 의미에서 가치가 있어야 합니다.
새로운 수익원을 창출하고자 하는 조직의 첫 번째 단계는 데이터 수익화 전략을 개발하는 것입니다. 다음 기사에서는 여러 유형의 데이터 수익화, 효과적인 데이터 수익화 전략이 어떻게 새로운 수익원을 창출하는지, 데이터 가치를 최적화하는 데 필요한 변경 관리에 대해 살펴보겠습니다.
데이터 수익화 전략이란?
비즈니스 성과를 최적화하든, 제3자에게 판매하기 위해 통찰력을 패키징하든, 효과적인 데이터 수익화 전략은 빅데이터에서 통찰력을 추출하기 위한 가장 명확한 경로를 제시해야 합니다. 이 전략은 잘 관리되고 중앙 집중화된 데이터 저장소, 고급 분석 및 다양한 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하여 견고한 IT 기반을 구축해야 할 필요성을 정의해야 합니다.
데이터 기반 통찰력을 적절히 수집하기 위한 인프라가 구축되면 모든 법적 위험, 데이터 보호 장벽, 경쟁 장벽, 데이터 가용성 문제 및 데이터 전달 방법을 신중하게 고려해야 합니다. 부적절한 데이터 수익화 기술은 막대한 벌금, 사이버 보안 위험 및 돌이킬 수 없는 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
전략은 또한 최종 상태를 명확하게 정의해야 합니다. 여기에는 데이터 세트의 확장된 변환을 새로운 수익 스트림으로 변환하는 물리적, 기술적 및 물류적 조건의 조합이 포함됩니다. 전체 기업이 새로운 비즈니스 모델에 적응하도록 하기 위해 변경 관리도 새로운 전략에 반영되어야 합니다.
직접 데이터 수익화란 무엇인가요?
직접 데이터 수익화는 제3자에게 판매되기 전에 회사 데이터를 수집하고 저장하는 것을 포함합니다. 데이터는 원시 제품으로 판매되거나 구조화된 데이터로 처리되어 즉시 통찰력을 생성할 수 있습니다.
직접적인 데이터 수익화의 예로는 고객 또는 비즈니스 연락처 정보, 숨겨진 산업 통찰력을 보여주는 시장 조사 보고서, 고객 경험을 최적화하기 위한 행동 연구가 있습니다.
간접 데이터 수익화란 무엇인가요?
간접적 데이터 수익화는 비즈니스 성과를 높이기 위해 데이터를 내부적으로 사용하는 것을 말합니다. 예를 들어, 회사는 고객에 대한 데이터를 수집하고 분석을 수행하여 판매 및 감정에 대한 통찰력을 생성할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 통해 회사는 워크플로, 전략, IT 서비스 및 제품-서비스 포트폴리오를 최적화하여 영업 및 공급망 관리와 같은 분야에서 효율성을 개선할 수 있습니다. 이러한 데이터 수익화의 부산물은 효율성 개선, 비용 절감, 수익 증가 및 데이터 생성 투자에 대한 순이익을 가져옵니다.
데이터 수익화 유형
데이터를 수익화하는 방법은 여러 가지가 있지만, 조직이 선택하는 방법은 빅데이터 소스에서 가장 많은 가치를 추출할 수 있는 민첩성과 유연성을 제공해야 합니다. 데이터 전략에 가장 적합한 방법을 결정하는 데 도움이 되도록 가장 인기 있는 네 가지 데이터 수익화 전략을 소개합니다.
데이터 서비스
이 데이터 수익화 전략은 구현하기 가장 간단하며 일반적으로 직접적인 기업 대 고객(B2C) 모델에서 작동합니다. 데이터는 원시적이고 구조화되지 않았거나, 높은 수준의 개요를 위해 집계되었거나, 소스 데이터에 개인 식별 정보(PII)가 포함된 경우 익명화될 수 있습니다. 이는 직접적인 데이터 수익화의 한 형태입니다.
이 경로는 또한 수익 창출에 대한 가장 낮은 잠재력을 제공합니다. 원시 데이터 세트는 여전히 통찰력을 생성하기 위해 분석되어야 하며, Data-as-a-Service는 원시 데이터만 제공합니다. 즉, 구매자는 분석 또는 BI 소프트웨어 및 도구를 통해 데이터를 로드하고 분석할 때까지 가치를 얻지 못합니다.
판매 측에 판매 전에 데이터를 분석할 인력이 부족하다면, 이는 직원의 업무량을 늘리지 않고도 수익을 창출할 수 있는 좋은 기회입니다. 데이터를 대부분 그대로 제공할 수 있기 때문입니다.
서비스로서의 통찰력
Data-as-a-Service가 구매자가 분석할 수 있는 원시 데이터를 제공하는 반면, Insight-as-a-Service는 경쟁 통찰력이나 고객 행동 추세와 같은 요약된 분석 통찰력을 제공합니다. 통찰력은 내부 데이터 세트와 외부 1차 및 2차 데이터 소스를 포함한 수많은 소스에서 생성됩니다.
기업은 이러한 통찰력을 일회성 보고서로 판매하거나, 지속적인 수익 창출을 위해 내장된 분석 애플리케이션을 통해 지속적으로 판매할 수 있습니다. 이는 직접적인 데이터 수익화의 또 다른 예입니다.
이 맥락에서 데이터 수익화를 사용하는 회사의 경우 통찰력과 시각화를 생성하기 위해 더 많은 작업이 필요합니다. 이 접근 방식은 또한 잠재적인 구매자 요구 사항과 일치해야 하므로 부분적인 통찰력으로는 전혀 수익을 창출할 수 없습니다.
이미 분석이 수행되었으므로 Insight-as-a-Service는 구매자에게 더 많은 가치를 제공하며 Data-as-a-Service보다 가격이 더 비쌉니다.
분석 서비스
이 접근 방식은 Insight-as-a-Service와 유사할 것입니다. 고객은 지불 대가로 통찰력에 액세스할 수 있기 때문입니다. 여기서 차이점은 데이터 액세스 및 분석 기능의 범위입니다.
예를 들어, 고객은 판매 데이터 제공자가 운영하는 분석 및 BI 시각화 도구에 대한 실시간 제어된 액세스를 얻습니다. 이 데이터 제공자는 산업에 대한 대규모 데이터 세트를 보유한 연구 회사일 수 있습니다. 이는 또 다른 직접적인 데이터 수익화 전략입니다.
구매자에게 제공되는 이점은 설정 및 유지 관리가 전혀 필요 없다는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅이 기업이 서버 하드웨어를 관리할 필요가 없다는 것을 의미하는 것과 매우 유사합니다. 내부 분석 환경과 기능적으로 유사하지만 소유권은 전적으로 데이터 제공자에게 있습니다.
올인원 솔루션인 Analytics-as-a-Service는 데이터 제공자에게 수익을 창출할 수 있는 가장 큰 잠재력을 제공하지만 가장 큰 IT 관리 부담도 안겨줍니다. 데이터 서비스 액세스를 과도하게 프로비저닝하면 데이터 침해와 기밀 정보 유출로 이어질 수도 있습니다. 이 접근 방식에는 엄격한 사이버 보안 정책이 적용되어야 합니다.
데이터 중심 비즈니스 모델
데이터 중심 비즈니스 모델은 효율성과 생산성을 추구하기 위해 사용 가능한 모든 데이터 소스를 활용하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 영업, 마케팅, 인사, 재무 또는 기타 사업 부서가 포함될 수 있습니다. 이는 간접적인 데이터 수익화 방법으로, 자체 데이터를 분석하여 회사에 이익을 제공합니다.
예를 들어, 서버 중단이 발생하면 시스템 로그와 크래시 덤프 파일이 생성됩니다. 이 데이터는 중앙 집중화되고 분석되어 반복되는 네트워크 문제를 식별하고 IT 서비스 데스크 생산성을 개선할 수 있습니다.
또 다른 예로는 고객 구매 습관이 바뀌어 제품이 과잉 재고화되는 경우가 있습니다. 판매 지표를 분석하여 시간 경과에 따른 판매량을 시각화하고 추세를 사전에 파악하여 공급망 효율성을 개선하고 재고 수준을 최적화할 수 있습니다.
전체 기업으로 전체 데이터를 활용한다는 비전을 확장하면, 최고 연봉자의 의견(HiPPO)이 아닌 사실적 통찰력에 의존하는 데이터 중심 비즈니스 모델이 탄생합니다.
요약하자면, 직접적인 데이터 수익화 접근 방식은 세 가지가 있습니다. 원시 데이터 판매, 원시 데이터에서 생성된 패키지된 통찰력 판매, 제3자가 소유한 데이터 분석 플랫폼에 대한 직접 액세스 제공입니다.
데이터 중심 비즈니스 모델과 같은 간접적 데이터 수익화를 통해 회사는 운영을 전략화하고 최적화하여 비용을 줄이거나 수익을 늘릴 수 있으며, 이를 통해 통찰력 중심의 행동을 통해 간접적으로 데이터를 수익화할 수 있습니다. 접근 방식의 복잡성이 증가함에 따라 IT 및 사이버 보안 관리의 복잡성과 함께 더 큰 수익의 잠재력도 커집니다.
데이터 수익화 전략을 구현해야 하는 4가지 이유
단기적으로 수익을 늘리는 것 외에도 데이터 수익화 전략을 구현하는 것을 고려해야 할 이유가 많습니다. 데이터 수익화 전략을 구현하면 경쟁 우위를 확보할 수 있는 4가지 주요 이유는 다음과 같습니다.
데이터 중심 문화로의 전환
데이터를 수익화할 때 기업과 그 인력은 데이터를 수집, 저장, 분석 및 판매하는 방법을 배우게 됩니다. 이러한 지식은 특히 데이터 중심 비즈니스 모델에서 디지털 전환을 추진하는 데 재사용될 수 있습니다.
더욱 안정적인 수익 흐름 개발
새로운 신뢰할 수 있는 데이터 판매 이니셔티브는 최종 수익을 늘리기 위한 새로운 수익원을 열어줄 것입니다. 이 수익은 연간 예산에서 데이터 수익화 역량의 추가 개발을 정당화하거나, 간접적인 데이터 수익화를 추진하기 위해 내부 데이터 사용을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
더 나은 타겟 마케팅 노력
간접적이든 직접적이든, 마케팅 데이터는 유료 검색 성장, 유기적 성장을 개선하고, 인바운드 트래픽을 극대화하기 위해 판매 또는 랜딩 페이지를 최적화하는 데 수익화될 수 있습니다. 사실, 가장 수익성 있는 데이터 수익화 전략 중 일부는 콘텐츠가 잠재 고객에게 도달하는 시기, 장소 및 방법을 정확히 파악하는 것을 포함합니다.
위험 식별 및 영향 완화
데이터는 숨겨진 위험을 드러내는 통찰력을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이 데이터를 판매하거나 간접적으로 내부적으로 수익을 창출함으로써 기업은 시장 또는 기술 위험 관리를 수행하고 데이터 침해 발생 시 영향을 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
데이터 수익화의 실제
세계 최대 규모의 글로벌 운송 회사 중 하나가 새로운 수익 기회를 찾기 위해 Trianz에 접근했습니다. 그들은 다양한 산업을 위한 비즈니스 인텔리전스 제품을 구축하여 데이터를 수익화하는 데 관심이 있었습니다. 안타깝게도 그들은 여러 데이터 소스에 분산된 방대한 양의 데이터를 효과적으로 추출할 프로세스가 없다는 것을 알게 되었습니다.
데이터 수익화 전략을 효과적으로 전달하기 위해 Trianz는 데이터 제품을 제공하기 위한 잠재적인 금전적 가치, 기회, 경쟁 환경 및 진입 장벽을 결정했습니다. 이를 위해 Trianz는 데이터 관리 플랫폼의 재구성에 대한 비용, 위험 및 잠재적인 금전적 수익을 평가하는 동안 클라이언트의 역량, 세그먼트, 채널 및 지역을 깊이 파헤쳐야 했습니다.
Trianz는 철저한 시장 기회 분석과 가치 증명 연습을 제공한 후, 선택된 개념의 프로토타입과 로드맵을 제공했으며, 여러 중앙 집중식 데이터 관리 솔루션의 실행 가능성, 실행 가능성 및 바람직성을 검증하기 위한 심층적인 1차 및 2차 조사를 실시했습니다.
이러한 변혁의 결과로 의료, 온라인 구매, B2B 상거래, 유통 센터 서비스 산업 전반에 걸쳐 데이터 제품 제공을 위한 보완적이고 새로운 사업 수익 흐름을 포함하여 여러 가지 수익 창출 기회가 발견되었습니다.
데이터 수익화를 위한 비즈니스 준비 방법
데이터 수익화와 그 많은 이점을 활용하기 전에 조직은 여정을 시작하기 전에 몇 가지 핵심 단계를 거쳐야 합니다. 조직이 데이터 수익화 전략에서 가장 큰 가치를 실현하도록 돕는 네 가지 접근 방식은 다음과 같습니다.
1. 데이터의 역할과 가치 제안
어떤 데이터를 보유하고 있습니까? 그 데이터는 무엇에 사용될 수 있습니까? 이 데이터를 구매한다면, 현실적으로 얼마의 가격을 지불하고 싶습니까? 이 전체 프로세스에는 데이터 세트의 기본 분석을 통해 유형과 형식을 결정하고, 잠재적인 금전적 가치를 전체적으로 결정해야 합니다.
2. 메타데이터 정리
데이터는 사람들에게 데이터가 무엇에 대한 것인지 알려주는 데이터가 필요합니다. 이는 장황한 설명이므로 간단히 메타데이터라고 부르겠습니다. 메타데이터에는 제목, 설명, 언어, 테마, 키워드, 라이선스, 출판사 또는 기타 태그가 포함될 수 있습니다. 메타데이터를 도서관으로 생각해 보세요. 독자는 선반(또는 데이터베이스)의 올바른 섹션으로 이동하여 관련 도서(또는 데이터)를 찾을 수 있습니다. 실제로 이는 기업이 사람이 읽을 수 있는 검색 쿼리를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 구성하고 검색하는 데 도움이 됩니다.
3. 주변이 아닌, 위해 건설하세요
변동하는 대역폭, 데이터 저장, 보안 및 처리 요구 사항으로 인해 기업은 기존 인프라를 조정하여 데이터 수익화를 가능하게 하는 대신 데이터 수익화를 위해 특별히 설계된 IT 인프라와 소프트웨어를 구축해야 합니다. 데이터 수익화 요구 사항을 염두에 두고 전용 인프라를 구축함으로써 기업은 데이터 환경이 확장 가능하고, 액세스 가능하며, 거버넌스 가능하고, 보안이 유지되도록 보장하여 중장기적으로 병목 현상을 피할 수 있습니다.
4. 잠재 고객 식별
잠재적인 데이터 구매자와 대화하면 기업이 고객에게 데이터가 무엇이, 어디서, 어떻게, 왜 필요한지 이해하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 데이터 구매자가 원시 데이터 소스에 대한 액세스를 선호할 때 Analytics-as-a-Service 플랫폼을 구축하는 것은 무의미합니다. 마찬가지로, 디지털 우선 기업에 원시 데이터를 판매하는 것은 수익을 놓치는 것일 수 있습니다. 이들은 자체 분석 역량을 가지고 있을 가능성이 높기 때문입니다. 이들은 원시 데이터를 구매하고 사내에서 분석하고 데이터 수익화 부서의 Insight-as-a-Service 기능을 우회할 수 있습니다.
간단히 말해, 시장에서 데이터의 역할과 잠재적 가치를 파악하는 것이 필수적입니다. 메타데이터는 데이터 자체에 대한 정보를 제공하여 데이터 관리를 간소화하여 장기적인 데이터 수익화 효율성을 개선합니다 .
또한 기존 인프라는 대역폭, 스토리지, 처리 또는 보안 요구 사항을 지원하지 못할 수 있습니다. 이는 데이터 수익화 요구 사항을 중심으로 구축하는 것이 아니라 이를 위해 구축하는 것이 중요한 이유의 또 다른 예입니다.
마지막으로, 데이터 구매자를 대상으로 하지 않는 플랫폼을 구축하면 매출이 감소하거나, 자체 분석 및 비즈니스 인텔리전스 역량을 갖춘 기술 역량이 뛰어난 기업이 도태될 수 있습니다.
데이터를 수익화하는 방법
데이터 수익화는 매우 수익성이 높지만, 성공하려면 복잡한 아키텍처와 지속적인 관리가 필요합니다. 복잡한 데이터 환경을 아키텍처, 구성 및 모니터링하는 데 수십 년의 경험을 가진 데이터 수익화 전략가로서 Trianz는 새로운 수익 스트림을 창출하는 가장 빠른 경로를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
당사의 지식은 모든 주요 클라우드 플랫폼, 데이터 관리 소스 및 비즈니스 인텔리전스 도구에 걸쳐 있습니다. 이를 통해 가장 복잡한 분산 데이터 액세스도 용이하게 하는 고처리량 분석 환경을 맞춤화할 수 있습니다. BI 및 분석 요구 사항이 무엇이든 Trianz는 데이터 수익화 이니셔티브에서 가장 큰 가치를 실현하도록 도와드립니다.
어떤 유형의 데이터 수익화가 자신에게 맞는지 알아보고 싶으신가요?
데이터 수익화에 관심이 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 당사의 데이터 수익화 서비스를 확인해 보세요. 여기에서 다양한 유형의 데이터 수익화와 각각을 사용하여 비즈니스의 새로운 수익원을 창출하는 방법에 대해 알아볼 수 있습니다.
