O que é monetização de dados?
Monetização de dados é a geração de novos fluxos de receita de produtos orientados por dados. Isso pode se referir à extração de insights de big data para melhorar o desempenho interno dos negócios ou à venda de dados e insights para terceiros. Em ambos os casos, os dados devem ser valiosos no sentido de que são únicos, acionáveis para a parte compradora, sejam limpos ou "desduplicados" para maximizar a qualidade dos dados.
O primeiro passo para organizações interessadas em gerar novos fluxos de receita é desenvolver uma estratégia de monetização de dados. No artigo a seguir, exploraremos vários tipos de monetização de dados, como uma estratégia eficaz de monetização de dados gerará novos fluxos de receita e o gerenciamento de mudanças necessário para otimizar o valor dos dados.
O que é uma estratégia de monetização de dados?
Seja otimizando o desempenho do negócio ou empacotando insights para vender a terceiros, uma estratégia eficaz de monetização de dados deve apresentar o caminho mais claro para extrair insights de big data. A estratégia deve definir a necessidade de estabelecer uma base sólida de TI com um armazenamento de dados centralizado e bem governado, análises avançadas e várias ferramentas de inteligência empresarial (BI).
Uma vez que a infraestrutura esteja estabelecida para coletar adequadamente insights baseados em dados, quaisquer riscos legais, barreiras de proteção de dados, barreiras competitivas, problemas de disponibilidade de dados e métodos de entrega de dados devem ser cuidadosamente considerados. Técnicas impróprias de monetização de dados podem levar a multas pesadas, riscos de segurança cibernética e danos irreparáveis à reputação.
A estratégia também deve definir claramente o estado final. Isso envolverá uma combinação de condições físicas, técnicas e logísticas que transformam a conversão estendida de conjuntos de dados em novos fluxos de receita. O gerenciamento de mudanças também deve ser fatorado na nova estratégia para garantir que toda a empresa se adapte ao novo modelo de negócios.
O que é monetização direta de dados?
A monetização direta de dados envolve coletar e armazenar dados da empresa antes de serem vendidos a terceiros. Os dados podem ser vendidos como um produto bruto ou processados como dados estruturados para gerar insights imediatamente.
Exemplos de monetização direta de dados incluem detalhes de contato de clientes ou empresas, relatórios de pesquisa de mercado que revelam insights ocultos do setor e estudos de comportamento para otimizar a experiência do cliente.
O que é monetização indireta de dados?
Monetização indireta de dados se refere ao uso interno de dados para aumentar o desempenho do negócio. Por exemplo, uma empresa pode reunir dados sobre clientes e executar análises para gerar insights sobre vendas e sentimento.
A partir desses insights, a empresa poderia otimizar seus fluxos de trabalho, estratégias, serviços de TI e portfólios de produtos e serviços para melhorar a eficiência em áreas como vendas e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Esses subprodutos da monetização de dados resultam em melhorias de eficiência, reduções de custos, aumento de receitas e um retorno líquido positivo sobre o investimento em geração de dados.
Tipos de monetização de dados
Existem vários métodos para monetizar dados, mas o que as organizações escolherem deve dar a agilidade e a flexibilidade para extrair o máximo valor de fontes de big data. Para ajudar você a decidir qual método funciona melhor com sua estratégia de dados, aqui estão as quatro estratégias de monetização de dados mais populares:
Dados como Serviço
Essa estratégia de monetização de dados é a mais simples de implementar e normalmente opera em um modelo direto business-to-customer (B2C). Os dados podem ser brutos e não estruturados, agregados para uma visão geral de alto nível ou anonimizados quando os dados de origem contêm informações de identificação pessoal (PII). Essa é uma forma de monetização direta de dados.
Esse caminho também oferece o menor potencial para geração de receita. Conjuntos de dados brutos ainda precisam ser analisados para gerar insights, e o Data-as-a-Service (Dados como Serviço) fornece apenas dados brutos. Isso significa que os compradores não obtêm valor até que carreguem e analisem dados por meio de software e ferramentas de análise ou BI.
Se a parte vendedora não tiver capacidade humana para analisar os dados antes da venda, esta é uma boa oportunidade de gerar receita sem aumentar a carga de trabalho dos funcionários, já que os dados podem ser fornecidos em grande parte no estado em que se encontram.
Insight como Serviço
Enquanto o Data-as-a-Service (Dados como Serviço) fornece dados brutos para análise por compradores, o Insight-as-a-Service fornece insights analíticos resumidos, como insights competitivos ou tendências de comportamento do cliente. O insight é gerado de várias fontes, incluindo conjuntos de dados internos e fontes de dados primários e secundários externos.
As empresas podem vender esses insights como um relatório único ou continuamente por meio de aplicativos analíticos incorporados para geração contínua de receita. Este é outro exemplo de monetização direta de dados.
Para empresas que usam monetização de dados neste contexto, mais trabalho é necessário para gerar insights e visualizações. Esta abordagem também deve estar alinhada com os requisitos do comprador em potencial, o que significa que insights parciais podem não gerar receita alguma.
Como a análise já foi realizada, o Insight-as-a-Service (Insight como Serviço) oferece mais valor aos compradores e garante um preço mais alto do que o Data-as-a-Service (Dados como Serviço).
Análise como Serviço
Essa abordagem será semelhante ao Insight-as-a-Service (Insight como Serviço), pois os clientes podem acessar insights em troca de pagamento. A diferença aqui é o escopo do acesso a dados e a funcionalidade de análise.
Por exemplo, os clientes obtêm acesso controlado em tempo real a ferramentas de análise e visualização de BI operadas pelo provedor de dados de venda. Esse provedor de dados pode ser uma empresa de pesquisa com conjuntos de dados em larga escala sobre um setor. Essa é outra estratégia de monetização direta de dados.
O benefício é configuração zero e manutenção zero para o comprador, muito parecido com a computação em nuvem, o que significa que as empresas não precisam gerenciar hardware de servidor. É funcionalmente semelhante a um ambiente de análise interna, exceto que a propriedade é exclusivamente do provedor de dados.
Como uma solução completa, o Analytics-as-a-Service (Análise como Serviço) oferece o maior potencial para gerar receita para provedores de dados, mas também carrega o maior fardo de gerenciamento de TI. O excesso de provisionamento de acesso a serviços de dados também pode levar a violações de dados e vazamento de informações confidenciais. Políticas rígidas de segurança cibernética devem estar em vigor com essa abordagem.
Modelos de negócios baseados em dados
Um modelo de negócio orientado a dados visa alavancar todas as fontes de dados disponíveis em busca de eficiência e produtividade. Isso pode incluir vendas, marketing, recursos humanos, finanças ou qualquer outro departamento de negócios. Este é um método indireto de monetização de dados, servindo para beneficiar a empresa ao analisar seus próprios dados.
Por exemplo, logs do sistema e arquivos de despejo de falhas são criados quando ocorre uma interrupção do servidor. Esses dados podem ser centralizados e analisados para identificar problemas de rede recorrentes e melhorar a produtividade do central de atendimento de TI.
Outro exemplo seria se os hábitos de compra do cliente tivessem mudado, fazendo com que os produtos ficassem com estoque excessivo. Métricas de vendas podem ser analisadas para visualizar volumes de vendas ao longo do tempo e identificar tendências proativamente para melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos e otimizar os níveis de estoque.
Amplie essa visão de utilização total de dados por todo o negócio e você terá um modelo de negócios baseado em dados que se baseia em insights factuais e não na opinião da pessoa mais bem paga (HiPPO).
Para resumir, existem três principais abordagens de monetização direta de dados: a venda de dados brutos, a venda de insights empacotados gerados a partir de dados brutos e a habilitação de acesso direto a uma plataforma de análise de dados de propriedade de terceiros.
A monetização indireta de dados, como com um modelo de negócios orientado a dados, permite que as empresas criem estratégias e otimizem suas operações para reduzir custos ou aumentar receitas, monetizando indiretamente os dados por meio de ações orientadas por insights. À medida que a complexidade da abordagem aumenta, o potencial para maiores receitas cresce em paralelo com a complexidade do gerenciamento de TI e segurança cibernética.
4 principais motivos para implementar uma estratégia de monetização de dados
Além de aumentar a receita no curto prazo, há muitas razões para considerar implementar uma estratégia de monetização de dados. Aqui estão as quatro principais razões pelas quais implementar uma estratégia de monetização de dados pode levar a uma vantagem competitiva:
Transição para uma cultura orientada por dados
Ao monetizar dados, a empresa e sua força de trabalho aprenderão como coletar, armazenar, analisar e vender dados. Esse conhecimento pode ser reutilizado para impulsionar a transformação digital, particularmente com modelos de negócios orientados a dados.
Desenvolvimento de fluxos de receita mais confiáveis
Uma nova iniciativa confiável de venda de dados abrirá novos fluxos de receita para reforçar o lucro líquido. Essa receita pode ser usada para justificar o desenvolvimento adicional de recursos de monetização de dados em orçamentos anuais ou para melhorar o uso interno de dados para impulsionar a monetização indireta de dados.
Melhores esforços de marketing direcionados
Sejam indiretos ou diretos, os dados de marketing podem ser monetizados para melhorar o crescimento da pesquisa paga, o crescimento orgânico e otimizar as vendas ou páginas de destino para maximizar o tráfego de entrada. Na verdade, algumas das estratégias de monetização de dados mais lucrativas envolvem identificar quando, onde e como o conteúdo atinge clientes em potencial.
Identificação de riscos e mitigação de impactos
Os dados podem ser usados para gerar insights que revelam riscos ocultos. Ao vender esses dados ou monetizá-los indiretamente internamente, as empresas podem executar o gerenciamento de risco de mercado ou tecnologia e tomar medidas proativas para mitigar seu impacto no caso de uma violação de dados.
Monetização de dados em ação
Uma das maiores empresas globais de transporte marítimo do mundo abordou a Trianz buscando identificar novas oportunidades de receita. Eles estavam interessados em monetizar seus dados construindo produtos de inteligência empresarial para vários setores. Infelizmente, eles se viram sem nenhum processo para extrair efetivamente uma vasta quantidade de dados que estavam isolados em várias fontes de dados.
Para entregar efetivamente uma estratégia de monetização de dados, a Trianz determinou o valor monetário potencial, oportunidades, cenário competitivo e barreiras de entrada para fornecer os produtos de dados. Isso exigiu que a Trianz se aprofundasse nas capacidades, segmentos, canais e geografias do cliente enquanto avaliava custos, riscos e retorno monetário potencial para a re-arquitetura de sua plataforma de gerenciamento de dados.
Após fornecer uma análise completa de oportunidades de mercado e um exercício de prova de valor, a Trianz entregou protótipos e roteiros de conceitos selecionados, juntamente com pesquisas primárias e secundárias aprofundadas para validar a viabilidade, viabilidade e desejabilidade de diversas soluções centralizadas de gerenciamento de dados.
O resultado da transformação foi a identificação de diversas oportunidades de monetização, incluindo fluxos de receita de negócios complementares e novos para entrega de produtos de dados nos setores médico, de compras on-line, de comércio B2B e de serviços de centro de distribuição.
Como preparar sua empresa para a monetização de dados
Antes de aproveitar a monetização de dados e seus muitos benefícios, as organizações devem tomar várias medidas importantes antes de embarcar na jornada. Aqui estão quatro abordagens para ajudar as organizações a obterem o máximo valor de sua estratégia de monetização de dados:
1. Função dos dados e proposta de valor
Quais dados você possui? Para que esses dados poderiam ser usados? Se você estivesse comprando esses dados, qual preço você realisticamente gostaria de pagar? Todo esse processo requer uma análise básica do conjunto de dados para determinar o tipo e o formato, bem como uma determinação holística de seu valor monetário potencial.
2. Organize seus metadados
Os dados precisam de dados que digam às pessoas sobre o que os dados são. Como essa é uma explicação longa, vamos simplesmente nos referir a isso como metadados. Os metadados podem incluir títulos, descrições, idiomas, temas, palavras-chave, licenças, editoras ou outros rótulos. Pense nos metadados como uma biblioteca, onde os leitores podem encontrar o livro (ou dados) relevante indo para a seção certa da estante (ou banco de dados). Na prática, isso ajuda as empresas a organizarem e pesquisarem conjuntos de dados complexos usando consultas de pesquisa legíveis por humanos.
3. Construa para, não ao redor
Devido à flutuação de largura de banda, armazenamento de dados, segurança e requisitos de processamento, as empresas devem construir infraestrutura de TI e software projetados especificamente para monetização de dados, em vez de adaptar a infraestrutura existente para permitir a monetização de dados. Ao construir infraestrutura dedicada com os requisitos de monetização de dados em mente, as empresas podem evitar gargalos a médio e longo prazo, garantindo que seu ambiente de dados seja escalável, acessível, governável e seguro.
4. Identifique os clientes em potencial
Falar com potenciais compradores de dados ajudará a empresa a entender o que, onde, como e por que um cliente precisa de dados. É inútil construir uma plataforma de Analytics-as-a-Service (Análise como Serviço) quando a maioria dos compradores de dados prefere ter acesso a fontes de dados brutos. Da mesma forma, vender dados brutos para empresas digitais pode estar deixando a receita na mesa, pois eles provavelmente têm capacidades analíticas próprias. Eles podem comprar os dados brutos, analisá-los internamente e contornar a função Insight-as-a-Service (Insight como Serviço) do seu departamento de monetização de dados.
Em suma, é essencial determinar o papel dos dados e seu valor potencial e de mercado. Metadados fornecem informações sobre os dados em si, simplificando o gerenciamento de dados para melhorar a eficiência da monetização de dados a longo prazo .
Além disso, a infraestrutura existente pode não ser capaz de suportar os requisitos de largura de banda, armazenamento, processamento ou segurança. Este é outro exemplo de porque é importante construir para, ao invés de ao redor dos requisitos de monetização de dados.
Por fim, criar uma plataforma que não atenda ao comprador de dados pode levar a vendas menores ou à exclusão de empresas tecnicamente capacitadas, com suas próprias capacidades de análise e inteligência empresarial.
Como monetizar dados
A monetização de dados é altamente lucrativa, mas requer arquitetura complexa e gerenciamento contínuo para ser bem-sucedida. Como estrategistas de monetização de dados com décadas de experiência em arquitetura, configuração e monitoramento de ambientes de dados complexos, a Trianz pode ajudar a encontrar a rota mais rápida para gerar novos fluxos de receita.
Nosso conhecimento se estende por todas as principais plataformas de nuvem, fontes de gerenciamento de dados e ferramentas de inteligência empresarial. Isso nos permite personalizar um ambiente de análise de alto rendimento que facilita até mesmo o acesso a dados distribuídos mais complexo. Não importa qual seja sua necessidade de BI e análise, a Trianz está aqui para te ajudar a obter o máximo valor de sua iniciativa de monetização de dados.
Quer saber que tipo de monetização de dados é ideal para você?
Se você está interessado em monetização de dados, mas não sabe por onde começar, confira nossos serviços de monetização de dados. Lá, você aprenderá sobre os diferentes tipos de monetização de dados e como cada um pode ser usado para gerar novos fluxos de receita para o seu negócio.
