Apakah Pengewangan Data?
Pengewangan data ialah penjanaan aliran hasil baharu daripada produk terdorong data. Ini sama ada boleh merujuk kepada pengekstrakan cerapan daripada data besar untuk meningkatkan prestasi perniagaan dalaman, atau penjualan data dan cerapan kepada pihak ketiga. Dalam kedua-dua kes, data mestilah bernilai dalam erti kata ia unik, boleh diambil tindakan untuk pihak yang membeli, atau dibersihkan atau dinyahduakan untuk memaksimumkan kualiti data.
Langkah pertama untuk organisasi yang berminat untuk menjana aliran hasil baharu ialah membangunkan strategi pengewangan data. Dalam artikel berikut, kami akan meneroka beberapa jenis pengewangan data, cara strategi pengewangan data yang berkesan akan menjana aliran hasil baharu dan pengurusan perubahan yang diperlukan untuk mengoptimumkan nilai data.
Apakah itu Strategi Pengewangan Data?
Sama ada mengoptimumkan prestasi perniagaan atau cerapan pembungkusan untuk dijual kepada pihak ketiga, strategi pengewangan data yang berkesan harus memberikan laluan paling jelas untuk mengekstrak cerapan daripada data besar. Strategi tersebut harus menentukan keperluan untuk mewujudkan asas IT yang kukuh dengan stor data berpusat yang ditadbir dengan baik, analitik lanjutan dan pelbagai alatan perisikan perniagaan (BI).
Setelah infrastruktur diwujudkan untuk mengumpul cerapan dipacu data dengan betul, sebarang risiko undang-undang, halangan perlindungan data, halangan persaingan, masalah ketersediaan data dan kaedah penghantaran data harus dipertimbangkan dengan teliti. Teknik pengewangan data yang tidak betul boleh membawa kepada denda yang tinggi, risiko keselamatan siber dan kerosakan reputasi yang tidak boleh diperbaiki.
Strategi juga harus menentukan dengan jelas keadaan akhir. Ini akan melibatkan gabungan keadaan fizikal, teknikal dan logistik yang mengubah penukaran lanjutan set data kepada aliran hasil baharu. Pengurusan perubahan juga mesti diambil kira dalam strategi baharu untuk memastikan keseluruhan perusahaan menyesuaikan diri dengan model perniagaan baharu.
Apakah Pengewangan Data Langsung?
Pengewangan data langsung melibatkan pengumpulan dan penyimpanan data syarikat sebelum dijual kepada pihak ketiga. Data boleh dijual sebagai produk mentah atau diproses sebagai data berstruktur untuk menjana cerapan dengan segera.
Contoh pengewangan data langsung termasuk butiran hubungan pelanggan atau perniagaan, laporan penyelidikan pasaran yang mendedahkan cerapan industri tersembunyi dan kajian tingkah laku untuk mengoptimumkan pengalaman pelanggan
Apakah Pengewangan Data Tidak Langsung?
Pengewangan data tidak langsung merujuk kepada penggunaan dalaman data untuk meningkatkan prestasi perniagaan. Sebagai contoh, syarikat boleh mengumpulkan data tentang pelanggan dan melakukan analisis untuk menjana cerapan tentang jualan dan sentimen.
Daripada pandangan ini, syarikat boleh mengoptimumkan aliran kerja, strategi, perkhidmatan IT dan portfolio perkhidmatan produknya untuk meningkatkan kecekapan dalam bidang seperti pengurusan jualan dan rantaian bekalan. Hasil sampingan pengewangan data ini menghasilkan peningkatan kecekapan, pengurangan kos, peningkatan hasil dan pulangan positif bersih bagi pelaburan penjanaan data.
Jenis Pengewangan Data
Terdapat beberapa kaedah untuk mengewangkan data, tetapi satu-satunya yang dipilih oleh organisasi harus memberikan ketangkasan dan fleksibiliti untuk mengekstrak nilai paling banyak daripada sumber data besar. Untuk membantu anda memutuskan kaedah yang paling sesuai dengan strategi data anda, berikut ialah empat strategi pengewangan data yang paling popular:
Data-sebagai-Perkhidmatan
Strategi pengewangan data ini adalah yang paling mudah untuk dilaksanakan dan biasanya beroperasi pada model perniagaan kepada pelanggan (B2C) langsung. Data mungkin mentah dan tidak berstruktur, diagregatkan untuk gambaran keseluruhan peringkat tinggi atau awanama apabila data sumber mengandungi maklumat yang boleh dikenal pasti secara peribadi (PII). Ini ialah satu bentuk pengewangan data langsung.
Laluan ini juga menawarkan potensi terendah untuk penjanaan hasil. Set data mentah masih perlu dianalisis untuk menjana cerapan, dan Data-as-a-Service hanya menyediakan data mentah. Ini bermakna pembeli tidak mendapat nilai sehingga mereka memuatkan dan menganalisis data melalui analitik atau perisian dan alatan BI.
Jika pihak penjual tidak mempunyai kuasa orang ramai untuk menganalisis data sebelum jualan, ini adalah peluang yang baik untuk menjana pendapatan tanpa meningkatkan beban kerja pekerja memandangkan data boleh disediakan secara meluas sebagaimana adanya.
Insight-as-a-Service
Apabila Data-as-a-Service menyampaikan data mentah untuk analisis oleh pembeli, Insight-as-a-Service menyediakan ringkasan cerapan analisis, seperti cerapan kompetitif atau aliran tingkah laku pelanggan. Wawasan dijana daripada pelbagai sumber, termasuk set data dalaman dan sumber data primer dan sekunder luaran.
Perusahaan boleh menjual cerapan ini sebagai laporan sekali sahaja, atau secara berterusan melalui aplikasi analitis terbenam untuk penjanaan hasil yang berterusan. Ini ialah satu lagi contoh pengewangan data langsung.
Bagi syarikat yang menggunakan pengewangan data dalam konteks ini, lebih banyak kerja diperlukan untuk menjana cerapan dan visualisasi. Pendekatan ini juga mesti diselaraskan dengan keperluan bakal pembeli, bermakna cerapan separa tidak boleh menjana hasil sama sekali.
Memandangkan analisis telah dilakukan, Insight-as-a-Service memberikan lebih nilai kepada pembeli dan menjamin harga yang lebih tinggi daripada Data-as-a-Service.
Analitis-sebagai-Perkhidmatan
Pendekatan ini akan kelihatan serupa dengan Insight-as-a-Service, kerana pelanggan boleh mengakses cerapan sebagai balasan untuk pembayaran. Perbezaan di sini ialah skop akses data dan kefungsian analitik.
Sebagai contoh, pelanggan mendapat akses terkawal masa nyata kepada analitik dan alat visualisasi BI yang dikendalikan oleh pembekal data jualan. Pembekal data ini boleh menjadi syarikat penyelidikan dengan set data berskala besar pada industri. Ini adalah satu lagi strategi pengewangan data langsung.
Faedahnya ialah persediaan sifar dan penyelenggaraan sifar untuk pembeli, sama seperti cara pengkomputeran awan bermakna perusahaan tidak perlu mengurus perkakasan pelayan. Fungsinya serupa dengan persekitaran analitis dalaman, kecuali pemilikan adalah semata-mata dengan pembekal data.
Sebagai penyelesaian semua-dalam-satu, Analitis-sebagai-Perkhidmatan menawarkan yang paling berpotensi untuk menjana hasil bagi penyedia data, tetapi juga membawa beban pengurusan IT yang paling besar. Akses perkhidmatan data yang lebih peruntukan juga boleh menyebabkan pelanggaran data dan membocorkan maklumat sulit. Dasar keselamatan siber yang ketat harus ada dengan pendekatan ini.
Model Perniagaan Terpacu Data
Model perniagaan dipacu data bertujuan untuk memanfaatkan setiap sumber data yang tersedia dalam usaha mencapai kecekapan dan produktiviti. Ini boleh termasuk jualan, pemasaran, sumber manusia, kewangan atau mana-mana jabatan perniagaan lain. Ini ialah kaedah pengewangan data tidak langsung, yang memberi manfaat kepada syarikat dengan menganalisis datanya sendiri.
Sebagai contoh, log sistem dan fail pembuangan ranap dibuat apabila gangguan pelayan berlaku. Data ini boleh dipusatkan dan dianalisis untuk mengenal pasti masalah rangkaian yang berulang dan meningkatkan produktiviti meja perkhidmatan IT.
Contoh lain ialah jika tabiat membeli pelanggan telah berubah, menyebabkan produk menjadi lebihan stok. Metrik jualan boleh dianalisis untuk menggambarkan volum jualan dari semasa ke semasa dan mengenal pasti arah aliran secara proaktif untuk meningkatkan kecekapan rantaian bekalan dan mengoptimumkan tahap stok.
Luaskan wawasan penggunaan data penuh ini merentas keseluruhan perniagaan dan anda mempunyai model perniagaan terdorong data yang bergantung pada cerapan fakta dan bukannya pendapat orang bergaji tertinggi (HiPPO).
Ringkasnya, terdapat tiga pendekatan pengewangan data langsung utama: penjualan data mentah, penjualan cerapan berpakej yang dijana daripada data mentah dan mendayakan akses terus kepada platform analitis data yang dimiliki oleh pihak ketiga.
Pengewangan data tidak langsung, seperti dengan model perniagaan dipacu data, membolehkan syarikat menyusun strategi dan mengoptimumkan operasi mereka untuk mengurangkan kos atau meningkatkan hasil, dengan itu secara tidak langsung mengewangkan data melalui tindakan dipacu cerapan. Apabila kerumitan pendekatan meningkat, potensi pendapatan yang lebih besar berkembang selari dengan kerumitan pengurusan IT dan keselamatan siber.
4 Sebab Utama untuk Melaksanakan Strategi Pengewangan Data
Selain daripada meningkatkan hasil dalam jangka pendek, terdapat banyak sebab untuk mempertimbangkan untuk melaksanakan strategi pengewangan data. Berikut ialah empat sebab utama mengapa melaksanakan strategi pengewangan data boleh membawa kepada kelebihan daya saing:
Peralihan kepada Budaya Terpacu Data
Apabila mengewangkan data, perusahaan dan tenaga kerjanya akan belajar cara mengumpul, menyimpan, menganalisis dan menjual data. Pengetahuan ini boleh digunakan semula untuk memacu transformasi digital, terutamanya dengan model perniagaan dipacu data.
Bangunkan Aliran Hasil yang Lebih Boleh Dipercayai
Inisiatif penjualan data baharu yang boleh dipercayai akan membuka aliran hasil baharu untuk meningkatkan keuntungan. Hasil ini boleh digunakan untuk mewajarkan pembangunan selanjutnya keupayaan pengewangan data dalam belanjawan tahunan, atau untuk meningkatkan penggunaan data dalaman untuk mendorong pengewangan data tidak langsung.
Usaha Pemasaran Sasaran Lebih Baik
Sama ada tidak langsung atau langsung, data pemasaran boleh diwangkan untuk meningkatkan pertumbuhan carian berbayar, pertumbuhan organik dan mengoptimumkan jualan atau halaman pendaratan untuk memaksimumkan trafik masuk. Malah, beberapa strategi pengewangan data yang paling menguntungkan melibatkan penentuan dengan tepat bila, di mana dan cara kandungan mencapai bakal pelanggan.
Kenal pasti Risiko dan Kurangkan Kesan
Data boleh digunakan untuk menjana cerapan yang mendedahkan risiko tersembunyi. Dengan menjual data ini atau secara tidak langsung mengewangkannya secara dalaman, perniagaan boleh melaksanakan pengurusan risiko pasaran atau teknologi dan mengambil langkah proaktif untuk mengurangkan kesannya sekiranya berlaku pelanggaran data.
Pengewangan Data dalam Tindakan
Salah satu syarikat perkapalan global terbesar di dunia mendekati Trianz untuk mengenal pasti peluang pendapatan baharu. Mereka berminat untuk mengewangkan data mereka dengan membina produk risikan perniagaan untuk pelbagai industri. Malangnya, mereka mendapati diri mereka tanpa sebarang proses untuk mengekstrak sejumlah besar data yang disenyapkan merentasi pelbagai sumber data dengan berkesan.
Untuk menyampaikan strategi pengewangan data dengan berkesan, Trianz menentukan potensi nilai monetari, peluang, landskap persaingan dan halangan kepada kemasukan untuk menyediakan produk data. Ini memerlukan Trianz untuk mendalami keupayaan, segmen, saluran dan geografi pelanggan sambil menilai kos, risiko dan potensi pulangan kewangan untuk seni bina semula platform pengurusan datanya.
Selepas menyediakan analisis peluang pasaran yang menyeluruh dan latihan bukti-nilai, Trianz menyampaikan prototaip dan peta jalan bagi konsep terpilih, bersama-sama dengan penyelidikan primer dan sekunder yang mendalam untuk mengesahkan daya maju, kebolehlaksanaan dan keinginan beberapa penyelesaian pengurusan data terpusat.
Apa yang terhasil daripada transformasi itu ialah mengenal pasti beberapa peluang pengewangan, termasuk aliran hasil perniagaan pelengkap dan baharu untuk penghantaran produk data merentas industri perubatan, pembelian dalam talian, perdagangan B2B dan perkhidmatan pusat pengedaran.
Cara Menyediakan Perniagaan Anda untuk Pengewangan Data
Sebelum memanfaatkan pengewangan data dan banyak faedahnya, organisasi mesti mengambil beberapa langkah penting sebelum memulakan perjalanan. Berikut ialah empat pendekatan untuk membantu organisasi merealisasikan nilai paling tinggi daripada strategi pengewangan data mereka:
1. Peranan Data dan Cadangan Nilai
Apakah data yang anda pegang? Untuk apa data itu boleh digunakan? Jika anda membeli data ini, apakah harga yang anda mahu bayar secara realistik? Keseluruhan proses ini memerlukan analisis asas set data untuk menentukan jenis dan format, serta penentuan holistik potensi nilai monetarinya.
2. Susun Metadata Anda
Data memerlukan data yang memberitahu orang tentang data tersebut. Oleh kerana itu adalah penjelasan yang panjang lebar, kami hanya akan merujuknya sebagai metadata. Metadata boleh termasuk tajuk, perihalan, bahasa, tema, kata kunci, lesen, penerbit atau teg lain. Fikirkan metadata sebagai perpustakaan, tempat pembaca boleh mencari buku (atau data) yang berkaitan dengan pergi ke bahagian kanan rak (atau pangkalan data). Dalam tindakan, ini membantu perniagaan mengatur dan mencari melalui set data kompleks menggunakan pertanyaan carian yang boleh dibaca manusia.
3. Bina Untuk, Bukan Sekitar
Oleh kerana jalur lebar, penyimpanan data, keselamatan dan keperluan pemprosesan yang turun naik, perusahaan harus membina infrastruktur dan perisian IT yang direka khusus untuk pengewangan data — dan bukannya menyesuaikan infrastruktur sedia ada untuk membolehkan pengewangan data. Dengan membina infrastruktur khusus dengan mengambil kira keperluan pengewangan data, perusahaan boleh mengelakkan kesesakan dalam jangka pertengahan hingga panjang dengan memastikan persekitaran data mereka boleh skala, boleh diakses, boleh dikawal dan selamat.
4. Kenalpasti Prospek
Bercakap kepada bakal pembeli data akan membantu perniagaan memahami perkara, di mana, bagaimana dan mengapa pelanggan memerlukan data. Adalah sia-sia untuk membina platform Analitis-sebagai-Perkhidmatan apabila kebanyakan pembeli data lebih suka akses kepada sumber data mentah. Begitu juga, menjual data mentah kepada syarikat yang mengutamakan digital mungkin meninggalkan hasil di atas meja, kerana mereka mungkin mempunyai keupayaan analisis sendiri. Mereka boleh membeli data mentah, menganalisisnya secara dalaman dan mengetepikan fungsi Insight-as-a-Service jabatan pengewangan data anda.
Ringkasnya, adalah penting untuk menentukan peranan data dan potensi nilainya di pasaran. Metadata menyediakan maklumat tentang data itu sendiri, memperkemas pengurusan data untuk meningkatkan kecekapan pengewangan data jangka panjang .
Selain itu, infrastruktur sedia ada mungkin tidak dapat menyokong lebar jalur, storan, pemprosesan atau keperluan keselamatan. Ini adalah satu lagi contoh mengapa penting untuk membina dan bukannya sekitar keperluan pengewangan data.
Akhir sekali, membina platform yang tidak memenuhi keperluan pembeli data boleh membawa kepada jualan yang lebih rendah, atau mengetepikan oleh perusahaan yang celik teknikal dengan analitik dan keupayaan risikan perniagaan mereka sendiri.
Cara Mengewangkan Data
Pengewangan data sangat menguntungkan, tetapi memerlukan arkitek yang kompleks dan pengurusan berterusan untuk berjaya. Sebagai ahli strategi pengewangan data dengan pengalaman berdekad-dekad mengarkitek, mengkonfigurasi dan memantau persekitaran data yang kompleks, Trianz boleh membantu mencari laluan terpantas untuk menjana aliran hasil baharu.
Pengetahuan kami merentas semua platform awan utama, sumber pengurusan data dan alat risikan perniagaan. Ini membolehkan kami menyesuaikan persekitaran analitis berkemampuan tinggi yang memudahkan akses data teragih yang paling kompleks sekalipun. Tidak kira apa keperluan BI dan analitis anda, Trianz sedia membantu anda merealisasikan nilai paling tinggi daripada inisiatif pengewangan data anda.
Ingin mengetahui jenis pengewangan data yang sesuai untuk anda?
Jika anda berminat dengan pengewangan data tetapi tidak pasti di mana untuk bermula, lihat perkhidmatan pengewangan data kami. Di sana anda akan belajar tentang pelbagai jenis pengewangan data dan cara setiap satu boleh digunakan untuk menjana aliran hasil baharu untuk perniagaan anda.
