Liberando benefícios financeiros por meio da monetização de dados

A monetização de dados capacita as organizações a usar seus ativos de dados e recursos de inteligência artificial (IA) para criar valor econômico tangível. Esse sistema de troca de valores usa produtos de dados para aprimorar o desempenho dos negócios, obter vantagem competitiva e lidar com os desafios do setor em resposta à demanda do mercado.

Os benefícios financeiros incluem aumento de receita por meio da criação de modelos de negócios de setores adjacentes, acesso a novos mercados para estabelecer mais fluxos de receita e aumento da receita existente. A otimização de custos pode ser alcançada por meio de uma combinação de aumentos de produtividade, economia de infraestrutura e reduções nas despesas operacionais.

Em 2023, o mercado global de monetização de dados foi avaliado em US$ 3,5 bilhões, e os especialistas projetam que atingirá US$ 14,4 bilhões até 2032, demonstrando uma taxa de crescimento anual composta de 16,6% de 2024 a 2032.

Os dados são um dos ativos intangíveis mais valiosos para as organizações. Portanto, adotar uma abordagem holística que priorize a transformação de negócios baseado em dados ajuda a otimizar a extração de valor. Essa transformação aproveita o poder dos dados dentro da organização, possibilitando a otimização de custos em toda a empresa e liberando novas oportunidades de receita direta líquida.

Quando se trata de otimização de dados, a maioria das organizações se concentra exclusivamente na redução de custos de infraestrutura. No entanto, aquelas que adotam estratégias de transformação de negócios baseado em dados podem multiplicar os benefícios considerando o potencial de crescimento da receita, otimizando os custos em infraestrutura, desenvolvimento, manutenção e aprimorando a segurança de dados e a conformidade.

Os aspectos críticos da transformação de negócios baseada em dados são a estratégia geral de monetização de dados e como os produtos de dados são usados. O insight de dados e a automação de IA impulsionam a otimização de custos com manutenção preditiva, automação de processos e otimização da força de trabalho. A automação da IA reduz substancialmente os riscos de conformidade e segurança de dados, identificando e analisando proativamente a gravidade, o escopo e a causa raiz das ameaças antes que elas afetem os negócios.

O efeito líquido da transformação de negócios baseada em dados é o aumento da conformidade, da produtividade e da eficácia por meio da automação em diferentes unidades de negócios, como vendas, marketing e serviços. Isso leva ao aumento de receita por meio de oportunidades para criar novos serviços e canais.

Todos os setores estão vivenciando um aumento no volume de dados corporativos, apresentando desafios e oportunidades. Esses desafios, juntamente com as necessidades e casos de uso específicos do setor, influenciam os tipos de produtos de dados que as organizações ou os mercados exigem.

Produtos de dados são ativos desenvolvidos a partir de fontes de dados internas de uma empresa ou pela combinação de dados internos e públicos, ampliados com IA para extrair insights únicos que ajudam a impulsionar as decisões de negócios. Gerenciados como produtos, esses ativos de dados vêm com contratos de serviço definidos, métodos de entrega repetíveis e uma proposta de valor clara.

O setor bancário, por exemplo, enfrenta os seguintes desafios:

• Concorrência de tecnologia financeira ágil e inovadora e bancos desafiantes.
• Alto grau de controle regulatório.
• Necessidade de proteger informações confidenciais.
• Silos de dados organizacionais que impedem uma experiência unificada do cliente.
• Pressão para aumentar as margens e identificar novos fluxos de receita.

Para lidar com esses desafios, as organizações criam casos de uso relevantes que lidam com suas necessidades específicas, bem como as necessidades do mercado como um todo. Os exemplos de casos de uso a seguir mostram produtos de dados associados e benefícios financeiros correspondentes.

Os produtos de dados podem ser criados para uso interno em várias funções ou unidades de negócios. Quando uma organização compartilha seus dados internamente e de forma consistente para melhorar a eficiência e obter benefícios qualitativos ou quantitativos, isso é chamado de monetização interna de dados.

Os produtos de dados também podem ser criados para consumo externo mais amplo em várias organizações e ecossistemas. Quando os dados são compartilhados externamente para alcançar benefícios estratégicos e financeiros, isso é chamado de monetização de dados externos.

Uma organização orientada por IA é aquela em que a tecnologia de IA é fundamental tanto para a criação quanto para a captura de valor dentro do modelo de negócios. Um recurso de monetização de dados desenvolvido com base na economia de plataforma pode atingir seu potencial máximo quando os dados são reconhecidos como um produto criado ou impulsionado por IA.

No modelo baseado em coleta, os dados de fontes externas e internas, como data warehouse e armazenamentos de dados, são alimentados em ferramentas analíticas para consumo em toda a empresa. No nível empresarial, as unidades de negócios identificam os dados de que precisam dos sistemas de origem e criam conjuntos de dados adaptados exclusivamente às suas soluções específicas. Isso leva a uma proliferação de dados organizacionais e a uma maior complexidade dos pipelines, o que pode representar desafios na manutenção e no uso de novas soluções, afetando diretamente os custos e a pontualidade.

Conforme as empresas migram de modelos baseados em coleta para modelos baseados em produtos, os produtos de dados são criados usando fontes de dados externas e internas, juntamente com ferramentas analíticas. Uma vez desenvolvidos, esses produtos de dados podem ser disponibilizados às unidades de negócios dentro da organização para compartilhamento e análise de dados em tempo real. Além disso, esses produtos de dados oferecem oportunidades de monetização por meio de parcerias de ecossistema.

Em uma abordagem orientada por plataforma, as unidades de negócios constroem soluções usando produtos de dados padronizados e combinando tecnologias para reduzir o trabalho, simplificar a arquitetura de dados corporativos e diminuir o time to value.

A plataforma de dados oferece produtos de dados enriquecidos em dados que usam aprendizado de máquina, deep learning e IA generativa. Esses produtos de dados orientados por IA podem virtualizar e integrar fontes de dados díspar para criar modelos de IA específicos de domínio usando dados corporativos proprietários. Os serviços de plataforma de dados permitem que os produtos de dados sejam fornecidos como serviços de SaaS, uma única data mesh implementada na nuvem híbrida e entrega de produtos de dados autenticada, segura e auditada.

Quando as organizações conectam seus valiosos dados e ativos de IA a grupos de usuários mais amplos, elas podem usar o efeito multiplicador do consumo e da evolução dos produtos de dados, bem como o alcance de mercado da distribuição escalável na nuvem.

As organizações geralmente desenvolvem um caso de negócios abrangendo de três a cinco anos para obter uma visão abrangente dos benefícios econômicos de curto, médio e longo prazo. Os casos de sucesso lidam com as demandas do mercado para manter a competitividade, promover a escalabilidade e buscar constantemente oportunidades de otimização de custos e aumento de receitas.

O gráfico acima mostra o potencial de receita incremental da monetização de dados em um período de cinco anos. Em uma organização de exemplo com US$ 2 bilhões em receita, a receita básica dos dados é de US$ 5 milhões (0,25% da receita geral). Se a organização seguir a abordagem tradicional, a receita dos dados pode crescer 10% ao ano, de US$ 5 milhões para US$ 6,7 milhões em três anos, apenas 1,34 vezes a receita básica.

Por outro lado, a monetização de dados pode atuar como um multiplicador de força e contribuir para um aumento de mais de 1% na receita de uma empresa. Com recursos de monetização de dados, a receita de dados poderia crescer de US$ 5 milhões para US$ 20 milhões em três anos, representando um aumento de quatro vezes em comparação com a receita de linha de base.

De acordo com relatórios recentes de impacto econômico, o custo de criação de um recurso de monetização de dados é menor do que a receita básica dos dados. Portanto, uma organização pode alocar uma parte de sua receita de dados existente no primeiro ano para construir uma capacidade de monetização de dados.

As organizações podem começar definindo sua estratégia de monetização de dados e identificando os produtos de dados. Em seguida, podem criar seu recurso de monetização de dados desenvolvendo um portfólio integrado de produtos de IA. O IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM watsonx.data e IBM watsonx.ai proporcionam a elas esse portfólio holístico.

Recomendamos um workshop de descoberta em que você explorará seus dados e ambições de IA para determinar seu primeiro produto de dados. Em um sprint de quatro a seis semanas, colaboraremos para criar uma visão para a arquitetura da sua plataforma e desenvolver uma prova de conceito para o primeiro projeto de produto de dados. Esse processo abrangente inclui o desenvolvimento do produto de dados inicial, a criação de um roteiro para produtos futuros e o estabelecimento de um caso de negócios de suporte.