Membuka manfaat finansial melalui monetisasi data

Monetisasi data memberdayakan organisasi untuk menggunakan aset data dan kemampuan kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan nilai ekonomi yang nyata. Sistem pertukaran nilai ini menggunakan produk data untuk meningkatkan kinerja bisnis, mendapatkan keunggulan kompetitif, dan mengatasi tantangan industri dalam menanggapi permintaan pasar.

Manfaat finansial termasuk peningkatan pendapatan melalui penciptaan model bisnis industri yang berdekatan, mengakses pasar baru untuk membangun lebih banyak aliran pendapatan, dan meningkatkan pendapatan saat ini. Pengoptimalan biaya dapat dicapai melalui kombinasi peningkatan produktivitas, penghematan infrastruktur, dan pengurangan biaya operasional.

Pada tahun 2023, pasar monetisasi data global bernilai 3,5 miliar USD, dan para pakar memproyeksikannya mencapai 14,4 miliar USD pada tahun 2032, yang menunjukkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 16,6% dari tahun 2024 hingga 2032.

Data adalah salah satu aset tak berwujud yang paling berharga bagi organisasi. Oleh karena itu, mengadopsi pendekatan holistik yang memprioritaskan transformasi bisnis berbasis data membantu mengoptimalkan ekstraksi nilai. Transformasi ini memanfaatkan kekuatan data dalam organisasi, memungkinkan pengoptimalan biaya di seluruh perusahaan dan membuka peluang pendapatan bersih langsung baru.

Ketika membahas pengoptimalan data, sebagian besar organisasi hanya berfokus pada pengurangan biaya infrastruktur. Namun, mereka yang merangkul strategi transformasi bisnis berbasis data dapat melipatgandakan manfaat dengan mempertimbangkan potensi pertumbuhan pendapatan, mengoptimalkan biaya di seluruh infrastruktur, pengembangan, pemeliharaan, dan meningkatkan keamanan dan kepatuhan data.

Aspek penting dari transformasi bisnis berbasis data adalah strategi monetisasi data secara keseluruhan dan bagaimana produk data digunakan. Insight data dan otomatisasi AI mendorong pengoptimalan biaya dengan pemeliharaan prediktif, otomatisasi proses, dan pengoptimalan tenaga kerja. Otomatisasi AI secara substansial mengurangi risiko keamanan dan kepatuhan data dengan secara proaktif mengidentifikasi dan menganalisis tingkat keparahan, ruang lingkup, dan akar masalah ancaman sebelum berdampak pada bisnis.

Efek bersih dari transformasi bisnis berbasis data adalah peningkatan kepatuhan, produktivitas, dan efektivitas melalui otomatisasi di berbagai unit bisnis, seperti penjualan, pemasaran, dan layanan. Hal ini mengarah pada peningkatan pendapatan melalui peluang untuk menciptakan layanan dan saluran baru.

Industri di seluruh dunia mengalami lonjakan volume data perusahaan, menghadirkan pengalaman dan peluang. Tantangan-tantangan ini, bersama dengan kebutuhan industri tertentu dan contoh penggunaan, mempengaruhi jenis produk data yang dibutuhkan organisasi atau pasar.

Produk data adalah aset yang dikembangkan dari sumber data internal perusahaan atau dengan menggabungkan data internal dan publik, ditingkatkan dengan AI untuk mengekstrak insight unik yang membantu mendorong keputusan bisnis. Dikelola sebagai produk, aset data ini dilengkapi dengan kontrak layanan yang ditentukan, metode pengiriman berulang, dan proposisi nilai yang jelas.

Industri perbankan, misalnya, menghadapi tantangan berikut:

• Persaingan dari teknologi keuangan yang tangkas dan inovatif serta bank pesaing.
• Tingkat kontrol regulasi yang tinggi.
• Kebutuhan untuk melindungi informasi sensitif.
• Silo data organisasi yang menghambat pengalaman pelanggan yang terpadu.
• Tekanan untuk meningkatkan margin dan mengidentifikasi aliran pendapatan baru.

Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi menciptakan contoh penggunaan yang relevan yang memenuhi kebutuhan spesifik mereka, serta kebutuhan pasar pada umumnya. Kasus contoh penggunaan berikut menunjukkan produk data terkait dan manfaat keuangan yang sesuai.

Produk data dapat diciptakan untuk penggunaan internal di berbagai fungsi atau unit bisnis. Ketika sebuah organisasi membagikan datanya secara internal dan konsisten untuk meningkatkan efisiensi dan mencapai manfaat kualitatif atau kuantitatif, itu disebut sebagai monetisasi data internal.

Produk data juga dapat dibuat untuk konsumsi eksternal yang lebih luas di berbagai organisasi dan ekosistem. Ketika data dibagikan secara eksternal untuk mencapai manfaat strategis dan finansial, itu disebut sebagai monetisasi data eksternal.

Organisasi berbasis AI adalah organisasi di mana teknologi AI sangat mendasar untuk penciptaan nilai dan penangkapan nilai dalam model bisnis. Kemampuan monetisasi data yang dibangun di atas ekonomi platform dapat mencapai potensi maksimalnya ketika data diakui sebagai produk yang dibangun atau didukung oleh AI.

Dalam model berbasis koleksi, data dari sumber eksternal dan internal, seperti gudang data dan penyimpanan data, dimasukkan ke dalam alat analitis untuk konsumsi di seluruh perusahaan. Di tingkat perusahaan, unit bisnis mengidentifikasi data yang mereka butuhkan dari sistem sumber dan membuat kumpulan data yang disesuaikan secara eksklusif untuk solusi spesifik mereka. Hal ini menimbulkan proliferasi data organisasi dan penambahan kompleksitas alur kerja, yang dapat menimbulkan tantangan dalam pemeliharaan dan penggunaan untuk solusi baru, yang secara langsung mempengaruhi biaya dan ketepatan waktu.

Ketika perusahaan beralih dari model berbasis koleksi ke model berbasis produk, produk data dibuat dengan menggunakan sumber data eksternal dan internal, bersama dengan alat analitis. Setelah dikembangkan, produk data ini dapat tersedia untuk unit bisnis dalam organisasi untuk berbagi data dan analisis real-time. Selain itu, produk data ini menawarkan peluang untuk monetisasi melalui kemitraan ekosistem.

Dalam pendekatan berbasis platform, unit bisnis membangun solusi dengan menggunakan produk data standar dan menggabungkan teknologi untuk mengurangi pekerjaan, menyederhanakan arsitektur data perusahaan, dan mengurangi time to value.

Platform data menawarkan produk data yang diperkaya data yang menggunakan machine learning, pembelajaran mendalam, dan AI generatif. Produk data berbasis AI tersebut dapat memvirtualisasi dan mengintegrasikan sumber data yang berbeda untuk membuat model AI khusus domain menggunakan data perusahaan eksklusif. Layanan platform data memungkinkan produk data disediakan sebagai layanan SaaS, satu data mesh yang diterapkan di hybrid cloud dan pengiriman produk data yang diautentikasi, aman, dan diaudit.

Ketika organisasi menghubungkan data berharga dan aset AI mereka ke kelompok pengguna yang lebih luas, mereka dapat menggunakan efek pengganda dari konsumsi dan evolusi produk data, serta jangkauan pasar dari distribusi cloud yang dapat diskalakan.

Organisasi biasanya mengembangkan kasus bisnis yang mencakup 3 hingga 5 tahun untuk mendapatkan pandangan komprehensif tentang manfaat ekonomi jangka pendek, menengah dan jangka panjang. Kasus yang berhasil mengatasi tuntutan pasar untuk tetap kompetitif, mendorong skalabilitas, dan terus mengejar pengoptimalan biaya dan peluang peningkatan pendapatan.

Grafik di atas menunjukkan potensi pendapatan tambahan dari monetisasi data selama periode 5 tahun. Dalam contoh organisasi dengan pendapatan 2 miliar USD, pendapatan dasar dari data adalah 5 juta USD (0,25% dari keseluruhan pendapatan). Jika organisasi mengikuti pendekatan tradisional, pendapatan dari data mungkin tumbuh sebesar 10% tahun-ke-tahun, dari 5 juta USD menjadi 6,7 juta USD dalam tiga tahun, hanya 1,34 kali pendapatan dasar.

Sebaliknya, monetisasi data dapat bertindak sebagai pengganda kekuatan dan berkontribusi pada peningkatan pendapatan perusahaan sebesar 1%. Dengan kemampuan monetisasi data, pendapatan dari data berpotensi tumbuh dari 5 juta USD menjadi 20 juta USD dalam 3 tahun, peningkatan empat kali lipat dibandingkan dengan pendapatan dasar.

Menurut laporan dampak ekonomi terkini, biaya untuk membangun kemampuan monetisasi data lebih kecil dibandingkan dengan pendapatan awal dari data. Oleh karena itu, organisasi dapat mengalokasikan sebagian dari pendapatan data yang ada di tahun pertama untuk membangun kemampuan monetisasi data.

Organisasi dapat memulai dengan menentukan strategi monetisasi data mereka dan mengidentifikasi produk data. Kemudian, mereka dapat membuat kemampuan monetisasi data mereka dengan mengembangkan portofolio produk AI yang terintegrasi. IBM® Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM watsonx.data, dan IBM watsonx.ai menghadirkan portofolio holistik itu.

Kami merekomendasikan lokakarya eksplorasi di mana Anda akan menelusuri data dan sasaran AI Anda untuk menentukan produk data pertama Anda. Dalam sprint 4 hingga 6 minggu, kami akan berkolaborasi untuk menyusun visi untuk arsitektur platform Anda dan mengembangkan bukti konsep untuk desain produk data pertama. Proses komprehensif ini mencakup pengembangan produk data awal, pembuatan peta jalan untuk produk mendatang, dan pembentukan kasus bisnis pendukung.