Libérer les avantages financiers grâce à la monétisation des données

La monétisation des données permet aux entreprises d’utiliser leurs données et leurs capacités d’intelligence artificielle (IA) pour créer une valeur économique tangible. Ce système d’échange de valeur utilise des produits de données pour améliorer la performance, obtenir un avantage concurrentiel et répondre aux défis des secteurs en réponse à la demande du marché.

Les avantages financiers comprennent l’augmentation des revenus grâce à la création de modèles économiques dans des secteurs adjacents, l’accès à de nouveaux marchés pour établir d’autres flux de revenus, et l’augmentation des revenus existants. L’optimisation des coûts peut être obtenue par une combinaison d’améliorations de la productivité, d’économies sur l’infrastructure et de réductions des dépenses d’exploitation.

En 2023, le marché mondial de la monétisation des données était évalué à 3,5 milliards de dollars, et les experts estiment qu’il atteindra 14,4 milliards de dollars d’ici 2032, soit un taux de croissance annuel composé de 16,6 % entre 2024 et 2032.

Les données constituent l’un des actifs immatériels les plus précieux pour les entreprises. Par conséquent, adopter une approche holistique qui privilégie une transformation opérationnelle fondée sur les données permet d’optimiser l’extraction de valeur. Cette transformation exploite la puissance des données au sein de l’organisation, ouvrant la voie à une optimisation des coûts dans l’ensemble de l’entreprise et à de nouvelles opportunités de revenus directs.

En matière d’optimisation des données, la plupart des entreprises se concentrent uniquement sur la réduction des coûts d’infrastructure. Cependant, celles qui adoptent des stratégies de transformation opérationnelle fondées sur les données peuvent multiplier les avantages en tenant compte du potentiel de croissance des revenus, en optimisant les coûts dans l’infrastructure, le développement, la maintenance et en améliorant la sécurité des données et la conformité.

La stratégie globale de monétisation des données et l’utilisation des produits de données sont deux aspects essentiels de la transformation opérationnelle fondée sur les données. L’analyse des données et l’automatisation par l’IA permettent d’optimiser les coûts grâce à la maintenance prédictive, l’automatisation des processus et l’optimisation du personnel. L’automatisation par l’IA réduit considérablement les risques liés à la sécurité des données et à la conformité en identifiant et en analysant de manière proactive la gravité, l’étendue et la cause profonde des menaces avant qu’elles n’affectent l’activité.

La transformation opérationnelle axée sur les données a pour effet net d’améliorer la conformité, la productivité et l’efficacité grâce à l’automatisation dans différentes unités commerciales comme les ventes, le marketing et les services. Le résultat est une augmentation des revenus grâce à la création de nouveaux services et canaux de distribution.

Les secteurs connaissent une explosion du volume des données d’entreprise, ce qui présente à la fois des défis et des opportunités. Ces défis, ainsi que les besoins et les cas d’utilisation spécifiques des secteurs, influencent les types de produits de données dont les entreprises ou les marchés ont besoin.

Les produits de données sont des actifs développés à partir des sources de données internes d’une entreprise ou en combinant des données internes et publiques, augmentés par l’IA pour extraire des informations uniques éclairant les décisions à prendre. Gérés comme des produits, ces actifs de données sont accompagnés de contrats de service définis, de méthodes de livraison répétables et d’une proposition de valeur claire.

Le secteur bancaire, par exemple, est confronté aux défis suivants :

• Concurrence des technologies financières agiles et innovantes et des banques challengers.
• Degré de contrôle réglementaire élevé.
• Besoin de protéger les informations sensibles.
• Silos de données organisationnels qui entravent une expérience client unifiée.
• Pression pour augmenter les marges et identifier de nouvelles sources de revenus.

Pour relever ces défis, les entreprises créent des cas d’utilisation pertinents qui répondent à leurs besoins spécifiques, ainsi qu’aux besoins du marché dans son ensemble. Les exemples de cas d’utilisation suivants montrent les produits de données associés et les avantages financiers correspondants.

Les produits de données peuvent être créés pour un usage interne dans différentes fonctions ou unités commerciales. Lorsqu’une entreprise partage ses données en interne et régulièrement dans le but d’améliorer son efficacité et d’obtenir des avantages qualitatifs ou quantitatifs, on parle de monétisation interne des données.

Des produits de données peuvent également être créés pour une consommation externe plus large au sein de plusieurs entreprises et écosystèmes. Lorsque les données sont partagées à l’extérieur pour obtenir des avantages stratégiques et financiers, on parle de monétisation externe des données.

Une entreprise pilotée par l’IA est une entreprise dans laquelle la technologie de l’IA est essentielle à la création et à la capture de la valeur au sein du modèle économique. Une capacité de monétisation des données basée sur l’économie des plateformes peut atteindre son plein potentiel lorsque les données sont reconnues comme un produit créé ou alimenté par l’IA.

Dans le modèle axé sur la collecte, les données provenant de sources externes et internes, telles que les entrepôts de données et les magasins de données, sont introduites dans les outils analytiques pour être utilisées à l’échelle de l’entreprise. Au niveau de l’entreprise, les unités commerciales identifient les données dont elles ont besoin à partir des systèmes sources et créent des jeux de données adaptés exclusivement à leurs solutions spécifiques. Cela entraîne une prolifération des données organisationnelles et une complexité accrue du pipeline, ce qui peut poser des problèmes de maintenance et d’utilisation pour les nouvelles solutions, avec une incidence directe sur les coûts et les délais.

À mesure que les entreprises passent d’un modèle axé sur la collecte à un modèle axé sur le produit, les produits de données sont créés en utilisant des sources de données externes et internes, ainsi que des outils d’analyse. Une fois développés, ces produits de données peuvent être mis à la disposition des unités commerciales de l’entreprise pour le partage et l’analyse des données en temps réel. De plus, ces produits de données offrent des opportunités de monétisation grâce à des partenariats d’écosystème.

Dans une approche axée sur les plateformes, les unités commerciales élaborent des solutions en utilisant des produits de données standardisés et en combinant des technologies afin de réduire la charge de travail, simplifier l’architecture des données de l’entreprise et diminuer le délai de rentabilisation.

Une plateforme de données propose des produits de données enrichis utilisant le machine learning, l’apprentissage profond et l’IA générative. Ces produits de données pilotés par l’IA peuvent virtualiser et intégrer des sources de données disparates afin de créer des modèles d’IA spécifiques à un domaine en utilisant des données d’entreprise propriétaires. Les services de plateforme de données permettent de fournir des produits de données sous forme de services SaaS, de déployer un data mesh unique sur le cloud hybride et de fournir des produits de données authentifiés, sécurisés et audités.

Lorsque les entreprises connectent leurs précieuses données et leurs actifs d’IA à des groupes d’utilisateurs plus larges, elles peuvent tirer parti de l’effet multiplicateur de la consommation et de l’évolution des produits de données, ainsi que de la portée du marché offerte par la distribution évolutive dans le cloud.

Les entreprises élaborent généralement une analyse de rentabilité sur une période de 3 à 5 ans afin d’obtenir une vision globale des avantages économiques à court, moyen et long terme. Les cas réussis répondent aux exigences du marché pour rester compétitifs, favoriser l’évolutivité et rechercher constamment des opportunités d’optimisation des coûts et d’augmentation des revenus.

Le graphique ci-dessus illustre le potentiel de revenus supplémentaires générés par la monétisation des données sur une période de 5 ans. À titre d’exemple, dans une entreprise réalisant un chiffre d’affaires de 2 milliards de dollars, le revenu de base issu des données est de 5 millions de dollars (0,25 % du CA total). Si l’entreprise suit l’approche traditionnelle, les revenus issus des données pourraient croître de 10 % par an, passant de 5 millions de dollars à 6,7 millions de dollars en trois ans, soit seulement 1,34 fois le revenu de base.

En revanche, la monétisation des données peut agir comme un multiplicateur de force et contribuer à une augmentation de plus de 1 % du chiffre d’affaires d’une entreprise. Grâce aux capacités de monétisation des données, les revenus issus des données pourraient potentiellement passer de 5 millions de dollars à 20 millions de dollars en 3 ans, soit une multiplication par quatre par rapport au revenu de base.

Selon des rapports récents d’impact économique, le coût de développement d’une capacité de monétisation des données est inférieur au revenu de base généré par les données. Ainsi, une entreprise pourrait affecter une partie de ses revenus de données réalisés la première année au développement d’une capacité de monétisation des données.

Les entreprises peuvent commencer par définir leur stratégie de monétisation des données et identifier les produits de données. Ensuite, elles peuvent créer leur capacité de monétisation des données en développant un portefeuille intégré de produits d’IA. IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM watsonx.data et IBM watsonx.ai leur fournit ce portefeuille complet.

Nous recommandons un atelier de découverte au cours duquel vous découvrirez vos données et vos ambitions en matière d’IA afin de déterminer votre premier produit de données. Au cours d’un sprint de 4 à 6 semaines, nous collaborerons à l’élaboration d’une vision pour l’architecture de votre plateforme et développerons une preuve de concept pour la conception du premier produit de données. Ce processus complet comprend le développement du produit de données initial, la création d’une feuille de route pour les produits futurs et l’élaboration d’une analyse de rentabilité.