Sbloccare i vantaggi finanziari attraverso la monetizzazione dei dati

La monetizzazione dei dati consente alle organizzazioni di utilizzare i propri asset di dati e le capacità di intelligenza artificiale (AI) per creare un valore economico tangibile. Questo sistema di scambio di valore utilizza i prodotti di dati per migliorare le prestazioni aziendali, ottenere un vantaggio competitivo e affrontare le sfide del settore in risposta alla domanda del mercato.

I benefici finanziari includono l'aumento dei ricavi attraverso la creazione di modelli di business di settori adiacenti, l'accesso a nuovi mercati per stabilire ulteriori flussi di ricavi e la crescita dei ricavi esistenti. L'ottimizzazione dei costi può essere raggiunta attraverso una combinazione di miglioramenti di produttività, risparmi infrastrutturali e riduzioni delle spese operative.

Nel 2023, il mercato globale della monetizzazione dei dati è stato valutato 3,5 miliardi di dollari e gli esperti prevedono che raggiungerà i 14,4 miliardi di dollari entro il 2032, dimostrando un tasso di crescita annuo composto del 16,6% dal 2024 al 2032.

I dati sono uno dei beni intangibili più preziosi per le organizzazioni. Pertanto, adottare un approccio olistico che dia priorità alla trasformazione aziendale basata sui dati aiuta a ottimizzare l'estrazione del valore. Questa trasformazione sfrutta la potenza dei dati all'interno dell'organizzazione, consentendo l'ottimizzazione dei costi a livello aziendale e sbloccando nuove opportunità nette di entrate dirette.

Quando si parla di ottimizzazione dei dati, la maggior parte delle organizzazioni si concentra esclusivamente sulla riduzione dei costi infrastrutturali. Tuttavia, coloro che adottano strategie di business transformation basate sui dati possono moltiplicare i benefici considerando il potenziale di crescita dei ricavi, ottimizzando i costi in infrastruttura, sviluppo, manutenzione e migliorando la sicurezza dei dati e la conformità.

Gli aspetti critici della business transformation sono la strategia di monetizzazione dei dati e il modo in cui vengono utilizzati i prodotti basati sui dati. Insight sui dati e automazione AI favoriscono l'ottimizzazione dei costi con manutenzione predittiva, automazione dei processi e ottimizzazione della forza lavoro. L'automazione AI riduce sostanzialmente i rischi di sicurezza dei dati e di conformità identificando e analizzando proattivamente la gravità, l'ambito e la causa principale delle minacce prima che abbiano un impatto sull'azienda.

L'effetto netto della trasformazione aziendale basata sui dati è un aumento della conformità, produttività ed efficacia tramite l'automazione tra diverse unità di business, come vendite, marketing e servizi. Ciò porta a un aumento dei ricavi attraverso l'opportunità di creare nuovi servizi e canali.

Tutti i settori stanno vivendo un aumento del volume di dati aziendali, che presenta sia sfide che opportunità. Queste sfide, insieme a esigenze specifiche del settore e casi d'uso, influenzano i tipi di prodotti di dati di cui organizzazioni o mercati hanno bisogno.

I prodotti di dati sono asset sviluppati a partire dalle fonti di dati interne di un'azienda o combinando dati interni e pubblici, aumentati con l'AI per estrarre insight unici che aiutano a guidare le decisioni aziendali. Questi asset di dati gestiti come prodotti sono dotati di contratti di servizio definiti, metodi di consegna ripetibili e una proposta di valore chiara.

Il settore bancario, ad esempio, si trova ad affrontare le seguenti sfide:

• Concorrenza da parte di tecnologie finanziarie agili e innovative e di banche concorrenti.
• Alto grado di controllo normativo.
• Necessità di proteggere le informazioni sensibili.
• Silos di dati organizzativi che ostacolano un'esperienza del cliente unificata.
• Pressione per aumentare i margini e identificare nuovi flussi di entrate.

Per affrontare queste sfide, le organizzazioni creano casi d'uso rilevanti che rispondono alle loro esigenze specifiche e a quelle del mercato in generale. I seguenti casi d'uso mostrano i prodotti dati associati e i relativi benefici finanziari.

I prodotti di dati possono essere creati per uso interno in varie funzioni o unità di business. Quando un'organizzazione condivide i propri dati internamente e in modo coerente per migliorare l'efficienza e ottenere benefici qualitativi o quantitativi, si parla di monetizzazione interna dei dati.

I prodotti di dati possono anche essere creati per un consumo esterno più ampio in più organizzazioni ed ecosistemi. Quando i dati vengono condivisi esternamente per ottenere vantaggi strategici e finanziari, si parla di monetizzazione esterna dei dati.

Un'organizzazione basata sull'AI è quella in cui la tecnologia è fondamentale sia per la creazione che per l'acquisizione del valore all'interno del modello aziendale. Una capacità di monetizzazione dei dati costruita sull'economia delle piattaforme può raggiungere il suo massimo potenziale quando i dati sono riconosciuti come un prodotto costruito o alimentato dall'AI.

Nel modello guidato dalla raccolta, i dati provenienti da fonti esterne e interne, come i data warehouse e lo storage dei dati, vengono immessi in strumenti analitici per il consumo a livello aziendale. A livello aziendale, le unità di business identificano i dati di cui hanno bisogno dai sistemi sorgente e creano set di dati personalizzati esclusivamente per le loro soluzioni specifiche. Ciò porta a una proliferazione di dati organizzativi e a una maggiore complessità della pipeline, che può comportare sfide nella manutenzione e nell'uso di nuove soluzioni, con un impatto diretto sui costi e sulla tempestività.

Man mano che le aziende passano da modelli basati sulla raccolta a modelli basati sul prodotto, i prodotti di dati vengono creati utilizzando fonti di dati esterne e interne, insieme a strumenti analitici. Una volta sviluppati, questi prodotti di dati possono essere messi a disposizione delle unità di business all'interno dell'organizzazione per la condivisione dei dati e l'analytics in tempo reale. Inoltre, questi prodotti di dati offrono opportunità di monetizzazione attraverso partnership tra ecosistemi.

In un approccio basato sulla piattaforma, le unità di business costruiscono soluzioni utilizzando prodotti dati standardizzati e combinando le tecnologie per ridurre il lavoro, semplificare l'architettura dei dati aziendali e diminuire il time to value.

La piattaforma di dati offre prodotti di dati arricchiti che utilizzano machine learning, deep learning e AI generativa. Questi prodotti di dati basati sull'AI possono virtualizzare e integrare fonti di dati eterogenee per creare modelli AI specifici per il settore, utilizzando dati aziendali proprietari. I servizi di piattaforma dati consentono di fornire prodotti di dati come servizi SaaS, una singola mesh di dati implementata nel cloud ibrido e una distribuzione autenticata, sicura e convalidata dei prodotti dati.

Quando le organizzazioni collegano i loro preziosi dati e asset di AI a gruppi di utenti più ampi, possono utilizzare l'effetto moltiplicatore derivante dal consumo e dall'evoluzione dei prodotti dati, così come la portata di mercato derivante dalla distribuzione cloud scalabile.

Le organizzazioni di solito sviluppano un business case di 3-5 anni per ottenere una visione completa dei benefici economici a breve, medio e lungo termine. I casi di successo affrontano le esigenze del mercato per rimanere competitivi, favorire la scalabilità e perseguire costantemente le opportunità di ottimizzazione dei costi e di incremento dei ricavi.

Il grafico qui sopra mostra il potenziale di ricavo incrementale derivante dalla monetizzazione dei dati su un periodo di 5 anni. In un esempio di organizzazione con un fatturato di 2 miliardi di dollari, il ricavo di base dai dati è di 5 milioni di dollari (0,25% del fatturato complessivo). Se l'organizzazione seguirà l'approccio tradizionale, i ricavi da dati potrebbero crescere del 10% su base annua, passando da 5 milioni a 6,7 milioni di dollari in tre anni, solo 1,34 volte il fatturato di base.

Al contrario, la monetizzazione dei dati può fungere da moltiplicatore di forza e contribuire a un aumento del fatturato di un'azienda fino all'1%. Con le funzionalità di monetizzazione dei dati, i ricavi derivanti dai dati potrebbero potenzialmente crescere da 5 milioni a 20 milioni di dollari in 3 anni, un aumento di quattro volte rispetto al ricavo di base.

Secondo recenti rapporti sull'impatto economico, il costo dello sviluppo di una funzionalità di monetizzazione dei dati è inferiore al fatturato di base derivante dai dati. Pertanto, un'organizzazione potrebbe destinare una parte delle entrate derivanti dai dati esistenti nel primo anno per creare una funzionalità di monetizzazione dei dati.

Le organizzazioni possono iniziare definendo la propria strategia di monetizzazione dei dati e identificando i prodotti dati. Successivamente, possono creare la loro capacità di monetizzazione dei dati sviluppando un portfolio integrato di prodotti di AI. IBM® Cloud Pak for Data, IBM Cloud® Pak for Integration, IBM® watsonx.data e IBM® watsonx.ai creano proprio questo portfolio olistico.

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