データの収益化を通じて財務的利益を引き出す

データの収益化により、組織はデータ資産と人工知能（AI）機能を使用して具体的な経済的価値を生み出すことができます。この価値交換システムは、データ製品を使用して、業績を向上させ、競争上の優位性を獲得し、市場の需要に応じて業種・業務の課題に対処します。

財務的なメリットには、隣接する業種のビジネス・モデルの構築や、より多くの収益源の確立のための新市場へのアクセス、既存の収益の拡大による収益の増加などが含まれます。コストの最適化は、生産性の向上、インフラストラクチャの節約、運用費の削減を組み合わせることで実現できます。

2023年の世界のデータ収益化市場は35億米ドルと評価され、専門家は2032年までに144億米ドルに達すると予測しており、2024年から2032年の年間複合成長率は16.6%と予測されています。

データは、組織にとって最も価値のある無形資産の1つです。したがって、データ駆動型のビジネス・トランスフォーメーションを優先する総合的なアプローチを採用すると、価値の抽出を最適化することができます。このトランスフォーメーションは、組織内のデータの力を活用し、全社的なコストの最適化が可能になり、ネットの新しい直接収益の機会が解き放たれます。

データ最適化に関しては、ほとんどの組織はインフラストラクチャのコスト削減のみに焦点を当てています。しかし、データ駆動型のビジネス・トランスフォーメーション戦略を採用する企業は、収益成長の可能性を考慮し、インフラストラクチャ、開発、保守全体のコストを最適化し、データ・セキュリティーとコンプライアンスを強化することで、メリットを倍増させることができます。

データ駆動型のビジネス・トランスフォーメーションの重要な側面は、全体的なデータ収益化戦略とデータ製品の使用方法です。データの洞察とAIの自動化により、予知保全、プロセスの自動化、労働力の最適化によりコストの最適化が促進されます。AIの自動化で、ビジネスに影響が出る前に脅威の重大度、範囲、根本原因を未然に特定・分析することで、データ・セキュリティーとコンプライアンスのリスクを大幅に軽減できます。

データ駆動型のビジネス・トランスフォーメーションの真の効果は、販売、マーケティング、サービスなどの事業単位にわたるオートメーションにより、コンプライアンス、生産性、有効性が向上することです。これにより、新しいサービスやチャネルを創造する機会を通じて収益の増加につながります。

業種・業務全般でエンタープライズ・データ量が急増しており、課題と機会の両方をもたらしています。これらの課題は、特定の業種・業務ニーズやユースケースとあわせて、組織や市場が必要とするデータ製品の種類に影響します。

データ製品は、企業の社内データ・ソースから、または社内データと公開データを組み合わせることによって開発された資産であり、AIで強化され、ビジネス上の意思決定の推進に役立つ洞察を抽出します。製品として管理されるこれらのデータ資産には、定義されたサービス契約、再現可能な提供方法、明確な価値提案が伴います。

たとえば、銀行業界は次の課題に直面しています。

• アジャイルで革新的な金融テクノロジー、チャレンジャー・バンクとの競争。
• 高度な規制管理。
• 機密情報を保護する必要性。
• 統一された顧客体験を妨げる組織的なデータ・サイロ。
• 利益率を高め、新しい収益源を特定することに対する圧力。

これらの課題に取り組むために、組織は特定のニーズだけでなく市場全体のニーズにも対応する関連ユースケースを作成しています。以下のサンプルユースケースは、関連するデータ製品とそれに対応する財務上のメリットを示しています。

データ製品は、さまざまな部門や事業単位で社内で使用するために作成できます。組織がデータを社内で継続的に共有し、効率を向上させ、定性的または定量的なメリットを達成することは、内部データの収益化と呼ばれます。

データ製品は、複数の組織やエコシステムにわたって、より広範な社外で使用するために作成することもできます。戦略的および経済的メリットを達成するためにデータを外部で共有することを外部データの収益化と呼びます。

AI駆動型の組織とは、AIテクノロジーがビジネスモデルにおける価値創造と価値獲得の両方の基盤となる組織です。プラットフォーム・エコノミクスに基づいて構築されたデータ収益化機能は、データがAIによって構築または搭載された製品として認識された場合に、その可能性を最大限に発揮する可能性があります。

収集主導モデルでは、データウェアハウスやデータ・ストアなどの外部および内部ソースからのデータが分析ツールに供給され、企業全体で利用できます。企業レベルでは、事業単位はソース・システムから必要なデータを特定し、特定のソリューション専用に調整されたデータ・セットを作成します。これにより、組織データが急増し、パイプラインがさらに複雑になり、新しいソリューションへの維持と使用に課題が生じ、コストと適時性に直接影響する可能性があります。

企業が収集主導から製品主導のモデルに移行するに伴い、外部および内部のデータソースと分析ツールを使用してデータ製品が作成されます。こうしたデータ・プロダクトを開発すれば、組織内の事業単位がリアルタイムのデータ共有と分析に利用できるようになります。また、こうしたデータ・プロダクトは、エコシステム・パートナーシップを通じて収益化の機会をもたらします。

プラットフォーム主導のアプローチでは、事業単位は標準化されたデータ・プロダクトを使用し、テクノロジーを組み合わせることでソリューションを構築し、作業を削減し、エンタープライズデータ・アーキテクチャーを簡素化し、価値実現までの時間を短縮します。

このデータ・プラットフォームは、機械学習、ディープラーニング、生成AIを使用する、豊富なデータを持つデータ・プロダクトを提供します。これらのAI駆動型のデータ・プロダクトは、異種のデータ・ソースを仮想化して統合し、独自のエンタープライズ・データを使用したドメイン固有のAIモデルを作成できます。データ・プラットフォーム・サービスにより、データ製品をSaaSサービスとして提供できるようになり、ハイブリッドクラウド全体に単一のデータ・メッシュが展開され、認証済み、安全かつ監査済みのデータ製品が提供可能になります。

組織が貴重なデータとAI資産をより幅広いユーザー・グループに接続すると、データ製品の消費と進化と、スケーラブルなクラウド配信によるマーケット・リーチによる相乗効果を利用できます。

組織は通常、短期、中期、長期の経済的メリットを包括的に把握するために、3年から5年にわたるビジネスケースを作成します。成功しているケースは、競争力を維持し、拡張性を促進し、コストの最適化と収益強化の機会を常に追求するという市場の要求に応えます。

上記のグラフは、5年間におけるデータの収益化による収益の可能性を示しています。収益が20億米ドルの組織を例にとると、データからのベースライン収益は500万米ドル（総収益の0.25%）です。組織が従来のアプローチに従った場合、データからの収益は前年比で10％増加し、3年間で500万米ドルから670万米ドルに増加する可能性があります。これは、基準収益の1.34倍だけです。

対照的に、データの収益化は力を倍増させるものとして機能し、企業の収益を1％以上増加させることに貢献する可能性があります。データの収益化機能により、データからの収益は3年間で500万米ドルから2,000万米ドルに増加する可能性があり、これは基準収益と比較して4倍の増加に相当します。

最近の経済的影響のレポートによると、データの収益化機能の構築にかかるコストは、データからの基準収益よりも低いため、組織は初年度に既存のデータ収益の一部をデータ収益化機能の構築に割り当てることができます。

組織は、データの収益化ストラテジーを定義し、データ・プロダクトを特定することから始めることができます。そして、AI製品の統合ポートフォリオを開発することで、データの収益化機能を開発できます。IBM® Cloud Pak for Data、IBM® Cloud Pak for Integration、IBM® watsonx.data、IBM® watsonx.aiは、その包括的なポートフォリオを提供します。

最初のデータ製品を決定するために、データとAIの目標を探るためのディスカバリー・ワークショップをお勧めします。4～6週間の短期間で、プラットフォーム・アーキテクチャーのビジョンを策定し、最初のデータ製品設計の概念実証を開発します。この包括的なプロセスには、最初のデータ製品の開発、将来の製品のロードマップの作成、およびサポートするビジネス・ケースの確立が含まれます。