Desbloqueo de beneficios financieros mediante la monetización de datos

La monetización de datos permite a las organizaciones utilizar sus activos de datos y sus capacidades de inteligencia artificial (IA) para crear un valor económico tangible. Este sistema de intercambio de valor utiliza productos de datos para mejorar el rendimiento empresarial, obtener una ventaja competitiva y abordar los desafíos del sector en respuesta a la demanda del mercado.

Los beneficios financieros incluyen un aumento de los ingresos mediante la creación de modelos de negocio de sectores adyacentes, el acceso a nuevos mercados para establecer más flujos de ingresos y el aumento de los ingresos existentes. La optimización de costes se puede lograr mediante una combinación de mejoras de productividad, ahorros en infraestructura y reducciones en los gastos operativos.

En 2023, el mercado mundial de monetización de datos se valoró en 3500 millones de dólares y los expertos prevén que alcance los 14 400 millones de dólares en 2032, lo que demuestra una tasa de crecimiento anual compuesta del 16,6 % de 2024 a 2032.

Los datos son uno de los activos intangibles más valiosos para las organizaciones. Por lo tanto, adoptar un enfoque holístico que priorice la transformación empresarial basada en datos ayuda a optimizar la extracción de valor. Esta transformación aprovecha el poder de los datos dentro de la organización, lo que permite optimizar costes en toda la empresa y desbloquear nuevas oportunidades de ingresos netos directos.

En lo que respecta a la optimización de datos, la mayoría de las organizaciones se centran únicamente en reducir los costes de infraestructura. Sin embargo, las que adoptan estrategias de transformación empresarial basadas en datos pueden multiplicar los beneficios si tienen en cuenta el potencial de crecimiento de los ingresos, optimizan los costes de infraestructura, desarrollo y mantenimiento y mejoran la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos.

Los aspectos críticos de la transformación empresarial basada en datos son la estrategia general de monetización y el uso que se hace de los productos de datos. El conocimiento de los datos y la automatización mediante IA permiten optimizar costes mediante el mantenimiento predictivo, la automatización de procesos y la optimización del personal. La automatización de IA reduce sustancialmente los riesgos de seguridad de datos y cumplimiento normativo al identificar y analizar proactivamente la gravedad, el alcance y la causa raíz de las amenazas antes de que afecten a la empresa.

El efecto neto de la transformación empresarial basada en datos es un aumento del cumplimiento normativo, la productividad y la eficacia mediante la automatización de diferentes unidades de negocio, como ventas, marketing y servicios. Esto conduce a un aumento de los ingresos gracias a la creación de nuevos servicios y canales.

En general, los sectores están experimentando un aumento en el volumen de datos empresariales, lo que presenta tanto retos como oportunidades. Estos retos, junto con las necesidades específicas del sector y los casos de uso, influyen en los tipos de productos de datos que requieren las organizaciones o los mercados.

Los productos de datos son activos desarrollados a partir de las fuentes de datos internas de una empresa o mediante la combinación de datos internos y públicos, aumentados con IA para extraer conocimientos únicos que ayuden a impulsar las decisiones empresariales. Gestionados como productos, estos activos de datos vienen con contratos de servicio definidos, métodos de entrega repetibles y una propuesta de valor clara.

El sector bancario, por ejemplo, se enfrenta a los siguientes desafíos:

• La competencia de la tecnología financiera ágil e innovadora y de los bancos emergentes.
• El alto grado de control normativo.
• La necesidad de proteger la información confidencial.
• Los silos de datos organizativos que impiden una experiencia del cliente unificada.
• La presión para aumentar los márgenes e identificar nuevas fuentes de ingresos.

Para abordar estos retos, las organizaciones crean casos de uso relevantes que abordan sus necesidades específicas, así como las necesidades del mercado en general. Los siguientes casos de uso muestran los productos de datos asociados y los beneficios financieros correspondientes.

Los productos de datos pueden crearse para uso interno en diversas funciones o unidades de negocio. Cuando una organización comparte sus datos internamente y de forma coherente para mejorar la eficiencia y lograr beneficios cualitativos o cuantitativos, se denomina monetización interna de datos.

Los productos de datos también pueden crearse para un consumo externo más amplio a través de múltiples organizaciones y ecosistemas. Cuando los datos se comparten externamente para lograr beneficios estratégicos y financieros, se denomina monetización de datos externos.

Una organización impulsada por IA es aquella en la que la tecnología de IA es fundamental tanto para la creación como para la captura de valor dentro del modelo de negocio. Una capacidad de monetización de datos basada en la economía de plataformas puede alcanzar su máximo potencial cuando los datos se reconocen como un producto que está construido o impulsado por IA.

En el modelo basado en recopilación, los datos de fuentes externas e internas, como almacenes de datos, se introducen en herramientas analíticas para su consumo en toda la empresa. A nivel empresarial, las unidades de negocio identifican los datos que necesitan de los sistemas de origen y crean conjuntos de datos adaptados exclusivamente a sus soluciones específicas. Esto lleva a la proliferación de datos organizacionales y a una mayor complejidad de los procesos, lo que puede plantear desafíos en el mantenimiento y el uso de nuevas soluciones, lo que afecta directamente a los costes y a la puntualidad.

A medida que las empresas pasan de modelos basados en recopilación a modelos basados en productos, los productos de datos se crean utilizando fuentes de datos externas e internas, junto con herramientas analíticas. Una vez desarrollados, estos productos de datos pueden ponerse a disposición de las unidades de negocio de la organización para compartir y analizar datos en tiempo real. Además, estos productos de datos ofrecen oportunidades de monetización a través de asociaciones con el ecosistema.

En un enfoque basado en plataformas, las unidades de negocio crean soluciones utilizando productos de datos estandarizados y combinando tecnologías para reducir el trabajo, simplificar la arquitectura de datos empresariales y disminuir el tiempo de obtención de valor.

La plataforma de datos ofrece productos de datos enriquecidos que utilizan machine learning, deep learning e IA generativa. Esos productos de datos impulsados por IA pueden virtualizar e integrar fuentes de datos dispares para crear modelos de IA específicos de un dominio utilizando datos empresariales patentados. Los servicios de la plataforma de datos permiten ofrecer productos de datos como servicios SaaS, un único data mesh implementado en la nube híbrida y una entrega de productos de datos autenticada, segura y auditada.

Al conectar sus valiosos datos y activos de IA a grupos de usuarios más amplios, las organizaciones pueden aprovechar el efecto multiplicador del consumo y la evolución de los productos de datos, así como el alcance del mercado que ofrece la distribución escalable en la nube.

Las organizaciones suelen desarrollar un caso de negocio que abarca de 3 a 5 años para obtener una visión integral de los beneficios económicos a corto, medio y largo plazo. Los casos de éxito abordan las demandas del mercado para seguir siendo competitivos, fomentar la escalabilidad y buscar constantemente oportunidades para optimizar costes y mejorar los ingresos.

El gráfico anterior muestra el potencial de ingresos incrementales de la monetización de datos durante un período de 5 años. En un ejemplo de organización con ingresos de 2 000 millones de USD, los ingresos básicos derivados de los datos son de 5 millones de USD (el 0,25% de los ingresos totales). Si la organización sigue el enfoque tradicional, los ingresos procedentes de los datos podrían crecer un 10 % interanual, de 5 millones de dólares a 6,7 millones de dólares en tres años, solo 1,34 veces los ingresos de referencia.

Por el contrario, la monetización de datos puede actuar como un multiplicador de fuerza y contribuir a un aumento de más del 1 % en los ingresos de una empresa. Gracias a las capacidades de monetización de datos, los ingresos procedentes de estos podrían crecer de 5 a 20 millones de dólares en 3 años, lo que supone un aumento cuatro veces superior en comparación con los ingresos de referencia.

Según informes recientes sobre el impacto económico, el coste de crear una capacidad de monetización de datos es inferior a los ingresos básicos de los datos. Por lo tanto, una organización podría asignar una parte de sus ingresos de datos existentes en el primer año para crear una capacidad de monetización de datos.

Las organizaciones pueden empezar definiendo su estrategia de monetización de datos e identificando los productos de datos. A continuación, pueden crear sus capacidades de monetización de datos mediante el desarrollo de un portfolio integrado de productos de IA. IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM watsonx.data e IBM watsonx.ai les proporcionan ese portfolio holístico.

Le recomendamos un taller de descubrimiento en el que explorará sus datos y sus ambiciones de IA para determinar su primer producto de datos. En un sprint de entre 4 y 6 semanas, colaboraremos para crear una visión de la arquitectura de su plataforma y desarrollar una prueba de concepto para el diseño del primer producto de datos. Este proceso integral incluye el desarrollo del producto de datos inicial, la creación de una hoja de ruta para futuros productos y el establecimiento de un caso empresarial de apoyo.