Desbloqueo de beneficios financieros a través de la monetización de datos

La monetización de datos permite a las organizaciones utilizar sus activos de datos y capacidades de inteligencia artificial (IA) para crear un valor económico tangible. Este sistema de intercambio de valor usa productos de datos para mejorar el rendimiento empresarial, obtener una ventaja competitiva y abordar los desafíos de las industrias en respuesta a la demanda del mercado.

Los beneficios financieros incluyen mayores ingresos a través de la creación de modelos de negocio de industrias adyacentes, el acceso a nuevos mercados para establecer más flujos de ingresos y el aumento de los ingresos existentes. La optimización de costos se puede lograr mediante una combinación de mejoras de productividad, ahorros en infraestructura y reducciones en los gastos operativos.

En 2023, el mercado global de monetización de datos se valoró en 3.500 millones de dólares, y los expertos proyectan que alcance los 14.400 millones de dólares para 2032, lo que demuestra una tasa de crecimiento anual compuesta del 16.6 % de 2024 a 2032.

Los datos son uno de los activos intangibles más valiosos para las organizaciones. Por lo tanto, adoptar un enfoque holístico que priorice la transformación del negocio basado en datos ayuda a optimizar la extracción de valor. Esta Transformación aprovecha el poder de los datos dentro de la organización, lo que permite la optimización de costos en toda la empresa y desbloquear nuevas oportunidades netas de ingresos directos.

Cuando se trata de la optimización de datos, la mayoría de las organizaciones se centran únicamente en la reducción de costos de infraestructura. Sin embargo, aquellos que adoptan estrategias de transformación del negocio pueden multiplicar los beneficios considerando el potencial de crecimiento de los ingresos, optimizando los costos en infraestructura, desarrollo, mantenimiento y mejorando la seguridad y el cumplimiento de los datos.

Los aspectos críticos de la transformación del negocio basado en datos son la Estrategia general de monetización de datos y cómo se utilizan los productos de datos. La automatización de datos y la automatización de IA impulsan la optimización de costos con mantenimiento predictivo, automatización de procesos y optimización de la fuerza laboral. La automatización de IA reduce sustancialmente los riesgos relacionados con la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo, ya que identifica y analiza de forma proactiva la gravedad, el alcance y la causa principal de las amenazas antes de que afecten al negocio.

El efecto neto de la transformación del negocio basada en datos es el aumento del cumplimiento de normas, la productividad y la eficacia mediante la automatización en diferentes unidades de negocio, como ventas, marketing y servicios. Esto conduce a un aumento de los ingresos a través de oportunidades para crear nuevos servicios y canales.

Las industrias en general están experimentando un aumento en el volumen de datos empresariales, lo que presenta tanto desafíos como oportunidades. Estos desafíos, junto con las necesidades específicas de la industria y los casos de uso, influyen en los tipos de productos de datos que requieren las organizaciones o los mercados.

Los productos de datos son activos desarrollados a partir de fuentes de datos internas de una empresa o combinando datos internos y públicos, complementados con IA para extraer insights únicos que ayudan a impulsar las decisiones empresariales. Gestionados como productos, estos activos de datos vienen con contratos de servicio definidos, métodos de entrega repetibles y una propuesta de valor clara.

La industria bancaria, por ejemplo, enfrenta los siguientes desafíos:

• Competencia de la tecnología financiera ágil e innovadora y de los bancos emergentes.
• Alto grado de control regulatorio.
• Necesidad de proteger la información confidencial.
• Silos de datos organizacionales que impiden una experiencia unificada del cliente.
• Presión para aumentar los márgenes e identificar nuevas fuentes de ingresos.

Para responder a estos desafíos, las organizaciones crean casos de uso relevantes que abordan sus necesidades específicas, así como a las del mercado en general. Los siguientes ejemplos de casos de uso muestran los productos de datos asociados y los beneficios financieros correspondientes.

Los productos de datos pueden crearse para uso interno en diversas funciones o unidades de negocio. Cuando una organización comparte sus datos internamente y de manera constante para mejorar la eficiencia y lograr beneficios cualitativos o cuantitativos, se conoce como monetización interna de datos.

Los productos de datos también pueden crearse para un consumo externo más amplio en múltiples organizaciones y ecosistemas. Cuando los datos se comparten externamente para lograr beneficios estratégicos y financieros, se conoce como monetización de datos externos.

Una organización impulsada por IA es aquella en la que la tecnología de IA es fundamental tanto para la creación de valor como para la captura de valor dentro del modelo de negocio. Una capacidad de monetización de datos basada en la economía de la plataforma puede alcanzar su máximo potencial cuando los datos se reconocen como un producto que está construido o impulsado por IA.

En el modelo liderado por la recopilación, los datos de fuentes externas e internas, como almacenes de datos y almacenes de datos, se envían a herramientas analíticas para el consumo a nivel empresarial. A nivel empresarial, las unidades de negocio identifican los datos que necesitan de los sistemas de origen y crean conjuntos de datos adaptados exclusivamente a sus soluciones específicas. Esto conduce a una proliferación de datos organizacionales y a una mayor complejidad en la pipeline, lo que puede suponer desafíos en el mantenimiento y uso de nuevas soluciones, afectando directamente a los costos y la puntualidad.

A medida que las empresas pasan de modelos basados en recopilación a modelos basados en productos, los productos de datos se crean mediante el uso de fuentes de datos externas e internas, junto con herramientas analíticas. Una vez desarrollados, estos productos de datos pueden ponerse a disposición de las unidades de negocio dentro de la organización para compartir datos y analytics en tiempo real. Además, estos productos de datos ofrecen oportunidades de monetización a través de asociaciones de ecosistemas.

En un enfoque basado en plataformas, las unidades de negocio crean soluciones mediante el uso de productos de datos estandarizados y la combinación de tecnologías para reducir el trabajo, simplificar la arquitectura de datos empresariales y disminuir el tiempo de creación de valor.

La plataforma de datos ofrece productos de datos enriquecidos que utilizan machine learning, aprendizaje profundo e IA generativa. Esos productos de datos impulsados por IA pueden virtualizar e integrar fuentes de datos Dispar para crear modelos de IA específicos para cada dominio utilizando datos empresariales propios. Los servicios de plataforma de datos permiten que los productos de datos se proporcionen como servicios SaaS, una única malla de datos desplegada en la nube híbrida y la entrega de productos de datos autenticados, seguros y auditados.

Cuando las organizaciones conectan sus valiosos datos y activos de IA a grupos de usuarios más amplios, pueden aprovechar el efecto multiplicador del consumo y la evolución de los productos de datos, así como el alcance del mercado que ofrece la distribución escalable en la nube.

Las organizaciones suelen desarrollar un caso de negocio que abarca de 3 a 5 años para obtener una visión integral de los beneficios económicos a corto, mediano y largo plazo. Los casos de éxito abordan las demandas del mercado para seguir siendo competitivos, direccione la escalabilidad y buscar constantemente oportunidades de optimización de costos y mejora de los ingresos.

El gráfico anterior muestra el potencial de ingresos incrementales de la monetización de datos durante un período de 5 años. En una organización de ejemplo con 2 mil millones de dólares en ingresos, los ingresos de referencia de los datos son de 5 millones de dólares (0.25 % de los ingresos totales). Si la organización sigue el enfoque tradicional, los ingresos de los datos podrían crecer un 10 % interanual, de 5 millones de dólares a 6.7 millones de dólares en tres años, solo 1.34 veces los ingresos de referencia.

Por el contrario, la monetización de datos puede actuar como un multiplicador de fuerza y contribuir a un aumento de más del 1 % en los ingresos de una empresa. Con las capacidades de monetización de datos, los ingresos de los datos podrían crecer potencialmente de 5 millones de dólares a 20 millones de dólares en 3 años, lo que representa un aumento de cuatro veces en comparación con los ingresos de referencia.

Según informes recientes de impacto económico, el costo de crear una capacidad de monetización de datos es menor que los ingresos de referencia de los datos. Por lo tanto, una organización podría asignar una parte de sus ingresos de datos existentes en el primer año para crear una capacidad de monetización de datos.

Las organizaciones pueden comenzar definiendo su estrategia de monetización de datos e identificando los productos de datos. A continuación, pueden crear su capacidad de monetización de datos mediante el desarrollo de una cartera integrada de productos de IA. IBM® Cloud Pak for Data, IBM® Cloud Pak for Integration, IBM® watsonx.data e IBM® watsonx.ai proporcionarles esa cartera holística.

Recomendamos un taller de descubrimiento en el que explorará sus datos y sus ambiciones de IA para determinar su primer producto de datos. En un sprint de 4 a 6 semanas, colaboraremos para crear una visión para la arquitectura de su plataforma y desarrollar una prueba de concepto para el primer diseño del producto de datos. Este proceso integral incluye el desarrollo del producto de datos inicial, la creación de una hoja de ruta para productos futuros y el establecimiento de un caso de negocio de apoyo.