데이터 수익화를 통한 재정적 이익 실현

데이터 수익화를 통해 조직은 데이터 자산과 인공 지능(AI) 역량을 사용하여 실질적인 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 이 가치 교환 시스템은 데이터 제품을 사용하여 비즈니스 성능을 향상하고 경쟁 우위를 확보하며 시장 수요에 대응하여 업계의 과제를 해결합니다.

재정적 이점에는 인접 산업 비즈니스 모델 구축을 통한 수익 증대, 새로운 시장에 접근하여 더 많은 수익원 확보, 기존 수익 증대 등이 포함됩니다. 비용 최적화는 생산성 향상, 인프라 비용 절감, 운영 비용 절감의 조합을 통해 달성할 수 있습니다.

2023년 전 세계 데이터 수익화 시장의 규모는 35억 달러였으며, 전문가들은 2024년부터 2032년까지 연평균 16.6%의 성장률을 보이며 2032년에는 144억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

데이터는 조직의 가장 귀중한 무형 자산 중 하나입니다. 따라서 데이터 기반 비즈니스 혁신을 우선 순위로 하는 전체론적 접근 방식을 채택하면 가치 추출을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 혁신은 조직 내 데이터의 힘을 활용하여 전사적 비용 최적화를 가능하게 하고 순수익 기회를 창출합니다.

데이터 최적화와 관련하여 대부분의 조직은 인프라 비용 절감에만 집중합니다. 그러나 데이터 기반의 비즈니스 혁신 전략을 도입하는 기업은 수익 성장 잠재력을 고려하고, 인프라, 개발, 유지관리 전반에 걸쳐 비용을 최적화하고, 데이터 보안과 규정 준수를 강화함으로써 이점을 여러 배로 늘릴 수 있습니다.

데이터 기반 비즈니스 혁신의 중요한 측면은 전반적인 데이터 수익화 전략과 데이터 제품이 사용되는 방식입니다. 데이터 인사이트와 AI 자동화는 예측 유지보수, 프로세스 자동화 및 인력 최적화를 통해 비용 최적화를 촉진합니다. AI 자동화는 비즈니스에 영향을 미치기 전에 위협의 심각도, 범위, 근본 원인을 사전에 파악하고 분석하여 데이터 보안 및 규정 준수 위험을 크게 줄여줍니다.

데이터 기반 비즈니스 혁신의 순 효과는 영업, 마케팅 및 서비스와 같은 다양한 비즈니스 단위의 자동화를 통해 규정 준수, 생산성 및 효율성을 높이는 것입니다. 이는 새로운 서비스와 채널을 창출할 수 있는 기회를 통해 매출 증대로 이어집니다.

모든 산업 분야에서 기업 데이터 양의 급증을 경험하고 있으며, 이는 과제이자 기회이기도 합니다. 이러한 과제는 특정 업계 요구 사항 및 사용 사례와 함께 조직 또는 시장에서 요구하는 데이터 제품 유형에 영향을 미칩니다.

데이터 제품은 회사 내부 데이터 소스에서 개발하거나 내부 및 공개 데이터를 결합하여 AI로 보강하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 고유한 통찰력을 추출한 자산입니다. 상품으로 관리되는 이러한 데이터 자산은 정의된 서비스 계약, 반복 가능한 제공 방법, 명확한 가치 제안과 함께 제공됩니다.

예를 들어 은행 업계는 다음과 같은 과제에 직면해 있습니다:

• 민첩하고 혁신적인 금융 기술과 도전 은행의 경쟁.
• 높은 수준의 규제 제어.
• 민감한 정보 보호 필요.
• 고객 경험을 방해하는 조직의 데이터 사일로.
• 마진을 늘리고 새로운 수익원을 발굴해야 한다는 압박감.

이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 시장 전체의 요구 사항뿐만 아니라 특정 요구 사항을 해결하는 관련 사용 사례를 만듭니다. 다음 샘플 사용 사례는 관련 데이터 제품과 해당 재정적 이점을 보여줍니다.

다양한 부서 또는 비즈니스 단위에서 내부용으로 데이터 제품을 만들 수 있습니다. 조직이 효율성을 개선하고 질적 또는 양적 이익을 달성하기 위해 내부적으로 데이터를 공유하기 위해 내부 데이터 수익화라고 합니다.

또한 여러 조직과 에코시스템에서 더 광범위한 외부 소비를 위해 데이터 제품을 만들 수도 있습니다. 전략적 및 재정적 이익을 달성하기 위해 데이터를 외부와 공유하는 것을 외부 데이터 수익화라고 합니다.

AI 기반 조직은 비즈니스 모델 내에서 가치 창출과 가치 확보에 모두 기본이 되는 조직입니다. 플랫폼 경제성을 기반으로 구축된 데이터 제품화 기능은 데이터가 AI로 구축되거나 구동되는 제품으로 인식될 때 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

수집 주도 모델에서는 데이터 웨어하우스 및 데이터 저장소와 같은 외부 및 내부 소스의 데이터를 전사적으로 사용할 수 있도록 분석 도구에 공급합니다. 엔터프라이즈 수준에서 비즈니스 단위는 소스 시스템에서 필요한 데이터를 식별하고 특정 솔루션에만 맞는 데이터 세트를 만듭니다. 이로 인해 조직의 데이터가 급증하고 파이프라인이 복잡해져 새로운 솔루션을 유지 관리하고 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 비용과 적시성에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기업이 수집 주도 모델에서 제품 주도 모델로 전환함에 따라, 데이터 제품은 분석 도구와 함께 외부 및 내부 데이터 원본을 사용하여 만들어집니다. 이러한 데이터 제품이 개발되면 조직 내 비즈니스 부서에서 실시간 데이터 공유 및 분석을 위해 사용할 수 있습니다. 또한, 이러한 데이터 제품은 에코시스템 파트너십을 통해 수익 창출 기회를 제공합니다.

플랫폼 기반 접근법에서는 비즈니스 부서가 표준화된 데이터 제품을 사용하고 기술을 결합하여 업무를 줄이고 기업 데이터 아키텍처를 단순화하며 가치 실현 시간을 단축하는 솔루션을 구축합니다.

데이터 플랫폼은 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI를 활용한 데이터 강화 데이터 제품을 제공합니다. 이러한 AI 기반 데이터 제품은 서로 다른 데이터 소스를 가상화 및 통합하여 독점적인 엔터프라이즈 데이터를 사용하여 도메인별 AI 모델을 만들 수 있습니다. 데이터 플랫폼 서비스를 사용하면 데이터 제품을 하이브리드 클라우드 전반에 배포된 단일 데이터 메시와 인증되고 안전하며 감사된 데이터 제품 제공인 SaaS 서비스로 제공할 수 있습니다.

조직이 귀중한 데이터와 AI 자산을 더 많은 사용자 그룹에 연결하면 데이터 제품의 소비와 발전으로 인한 승수 효과는 물론 확장 가능한 클라우드 배포로 인한 시장 도달 범위를 활용할 수 있습니다.

조직은 보통 3~5년에 걸친 비즈니스 사례를 개발하여 단기, 중기, 장기 경제적 이점에 대한 종합적인 관점을 확보합니다. 성공적인 사례는 경쟁력을 유지하고 확장성을 촉진하며 비용 최적화 및 수익 향상 기회를 지속적으로 추구하려는 시장의 요구를 해결합니다.

위의 그래프는 5년 동안 데이터 수익화를 통한 수익 잠재력의 증가를 보여줍니다. 매출이 20억 달러인 조직의 예에서 데이터로 인한 기준 매출은 500만 달러(전체 매출의 0.25%)입니다. 조직이 기존의 접근 방식을 따른다면 데이터로 인한 수익은 전년 대비 10%% 증가하여 3년 만에 500만 달러에서 670만 달러로 기준 수익의 1.34배에 불과할 수 있습니다.

반면, 데이터 수익화는 힘 배가제로 작용하여 기업의 매출을 1% 이상 증가시키는 데 기여할 수 있습니다. 데이터 수익화 능력을 사용하면 데이터로 인한 수익은 3년 안에 500만 달러에서 2천만 달러로, 기준 수익 대비 4배 이상 성장할 수 있습니다.

최근 경제적 영향 보고서에 따르면, 데이터 수익화 역량을 구축하는 데 드는 비용은 데이터로부터 얻는 기준 수익보다 적습니다. 따라서 조직은 첫 해에 기존 데이터 수익의 일부를 할당하여 데이터 능력 구축을 위해 할당할 수 있습니다.

조직은 데이터 수익화 전략을 정의하고 데이터 제품을 식별하는 것부터 시작할 수 있습니다. 그런 다음 AI 제품의 통합 포트폴리오를 개발하여 데이터 수익화 역량을 구축할 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM® watsonx.data 및 IBM watsonx.ai 는 종합적인 포트폴리오를 제공합니다.

첫 번째 데이터 제품을 결정하기 위해 데이터와 AI에 대한 야망을 탐색하는 디스커버리 워크숍을 추천합니다. 4주에서 6주 스프린트 동안 플랫폼 아키텍처에 대한 비전을 함께 수립하고 첫 데이터 제품 설계를 위한 개념 증명을 개발할 것입니다. 이 포괄적인 프로세스에는 초기 데이터 제품 개발, 향후 제품에 대한 로드맵 작성, 지원 비즈니스 사례 수립이 포함됩니다.