تحقيق الميزات المالية من خلال الاستفادة من البيانات

تمكِّن استراتيجية تحقيق العائد من البيانات المؤسسات من استخدام أصول بياناتها وقدرات الذكاء الاصطناعي لإنتاج قيمة اقتصادية ملموسة. يستخدم نظام تبادل القيمة هذا منتجات البيانات لتعزيز أداء الأعمال، واكتساب ميزة تنافسية، ومواجهة تحديات الصناعة استجابةً لمتطلبات السوق.

تشمل الفوائد المالية زيادة الإيرادات من خلال إنشاء نماذج أعمال في صناعات مجاورة، والوصول إلى أسواق جديدة لتوليد مصادر دخل إضافية، وتنمية الإيرادات الحالية. يمكن تحقيق تحسين التكلفة من خلال الجمع بين تحسينات الإنتاجية وتوفير البنية التحتية وخفض نفقات التشغيل.

في عام 2023، تم تقدير قيمة سوق تحقيق العائد من البيانات عالميًا بحوالي 3.5 مليارات دولار أمريكي، ويتوقع الخبراء أن تصل إلى 14.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، ما يعكس معدل نمو سنوي مركَّبًا قدره 16.6% من 2024 إلى 2032.

تُعَد البيانات واحدة من أكثر الأصول غير الملموسة قيمةً بالنسبة للمؤسسات. لذلك، فإن اعتماد نهج شامل يركِّز على تحوُّل الأعمال القائم على البيانات يساعد على تحسين استخلاص القيمة. يستفيد هذا التحول من قوة البيانات داخل المؤسسة، ما يُتيح تحسين التكاليف على مستوى المؤسسة بالكامل ويفتح فرصًا جديدة للإيرادات المباشرة.

عندما يتعلق الأمر بتحسين البيانات، تركِّز معظم المؤسسات فقط على خفض تكاليف البنية التحتية. ومع ذلك، فإن المؤسسات التي تعتمد استراتيجيات تحوُّل الأعمال القائم على البيانات يمكنها مضاعفة الفوائد من خلال النظر في إمكانات نمو الإيرادات، وتحسين التكاليف عبر البنية التحتية والتطوير والصيانة، وتعزيز أمن البيانات والامتثال.

من الجوانب الحيوية في تحوُّل الأعمال القائم على البيانات هي استراتيجية تحقيق العائد من البيانات بشكل عام وكيفية استخدام منتجات البيانات. تعمل تحليلات البيانات وأتمتة الذكاء الاصطناعي على تحسين التكاليف من خلال الصيانة التنبؤية، وأتمتة العمليات، وتحسين أداء القوى العاملة. تعمل أتمتة الذكاء الاصطناعي على تقليل مخاطر أمن البيانات والامتثال بشكل كبير من خلال تحديد التهديدات وتحليل شدتها ونطاقها وأسبابها الأساسية قبل أن تؤثِّر في الأعمال.

يتمثّل التأثير الصافي لتحوُّل الأعمال القائم على البيانات في زيادة الامتثال والإنتاجية والكفاءة من خلال الأتمتة عبر وحدات الأعمال المختلفة، مثل المبيعات والتسويق والخدمات. ويؤدي ذلك إلى زيادة الإيرادات من خلال توفير فرص إنشاء خدمات وقنوات جديدة.

تشهد مختلف الصناعات زيادة هائلة في حجم بيانات المؤسسات، ما يطرح تحديات وفرصًا في الوقت نفسه. تؤثِّر هذه التحديات، إلى جانب الاحتياجات وحالات الاستخدام الخاصة بكل صناعة، في أنواع منتجات البيانات التي تحتاجها المؤسسات أو الأسواق.

تُعَد منتجات البيانات أصولًا يتم استخلاصها من مصادر البيانات الداخلية للشركة أو من خلال دمج البيانات الداخلية مع البيانات العامة، مع تعزيزها بالذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤًى فريدة تساعد على اتخاذ قرارات الأعمال. وعند إدارتها كمنتجات، تأتي أصول البيانات هذه مع عقود خدمة محددة، وطرق تسليم قابلة للتكرار، وعرض قيمة واضح.

على سبيل المثال، تواجه صناعة البنوك التحديات التالية:

• المنافسة من شركات التكنولوجيا المالية المرنة والمبتكرة والبنوك المنافسة سريعة الاستجابة.
• درجة عالية من الرقابة التنظيمية.
• الحاجة إلى حماية المعلومات الحساسة.
• صوامع البيانات التنظيمية التي تعيق تقديم تجربة عملاء موحَّدة.
• الضغوط لزيادة هوامش الربح واكتشاف مصادر إيرادات جديدة.

لمعالجة هذه التحديات، تعمل المؤسسات على إنشاء حالات استخدام ذات صلة تُلبي احتياجاتها المحددة، فضلًا عن احتياجات السوق بشكل عام. وتُظهر حالات الاستخدام النموذجية التالية منتجات البيانات المرتبطة والفوائد المالية المقابلة لها.

يمكن إنشاء منتجات البيانات للاستخدام الداخلي عبر مختلَف الوظائف أو وحدات الأعمال. عندما تعمل المؤسسة على مشاركة بياناتها داخليًا وبشكل مستمر بهدف تحسين الكفاءة وتحقيق فوائد نوعية أو كمية، يُعرَف ذلك باسم تحقيق العائد الداخلي من البيانات.

يمكن أيضًا إنشاء منتجات البيانات للاستخدام الخارجي الأوسع عبر عدة مؤسسات وأنظمة بنائية. وعندما تتم مشاركة البيانات خارجيًا بهدف تحقيق فوائد استراتيجية ومالية، ويعُرَف ذلك باسم تحقيق العائد الخارجي من البيانات.

المؤسسة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي تلك التي يشكِّل فيها الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في كل من بناء القيمة وتحقيقها ضمن نموذج الأعمال. يمكن لقدرة تحقيق العائد من البيانات المبنية على اقتصاديات المنصات أن تصل إلى أقصى إمكاناتها عندما يتم النظر إلى البيانات كمنتج يتم إنشاؤه أو دعمه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في النموذج القائم على جمع البيانات، يتم إدخال البيانات من المصادر الخارجية والداخلية، مثل مستودعات البيانات ومخازن البيانات، إلى أدوات التحليل لاستخدامها على مستوى المؤسسة بالكامل. على مستوى المؤسسة، تحدِّد وحدات الأعمال البيانات التي تحتاجها من الأنظمة المصدر وتعمل على إنشاء مجموعات بيانات مصممة خصيصًا لحلولها المحددة. يؤدي ذلك إلى انتشار البيانات داخل المؤسسة وزيادة تعقيد المسارات، ما قد يشكِّل تحديات في الصيانة والاستخدام للحلول الجديدة، ويؤثِّر مباشرةً في التكاليف والجدول الزمني.

مع تحوُّل المؤسسات من النماذج القائمة على جمع البيانات إلى النماذج القائمة على المنتجات، يتم إنشاء منتجات البيانات باستخدام مصادر بيانات داخلية وخارجية، إلى جانب أدوات التحليل. بعد تطويرها، يمكن إتاحة منتجات البيانات هذه لوحدات الأعمال داخل المؤسسة للمشاركة والتحليل الفوري للبيانات. كما توفِّر منتجات البيانات هذه فرصًا لتحقيق العائد من خلال الشراكات في المنظومة.

في النهج القائم على المنصة، تعمل وحدات الأعمال على بناء الحلول باستخدام منتجات بيانات موحَّدة ودمج التقنيات لتقليل الجهد، وتبسيط بنية البيانات المؤسسية، وتسريع الوقت المناسب لتحقيق القيمة.

تقدِّم منصة البيانات منتجات بيانات محسَّنة تعتمد على التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن لمنتجات البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي هذه تمكين التمثيل الافتراضي ودمج مصادر البيانات المتفرقة لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة بالمجال باستخدام البيانات الخاصة بالمؤسسة. تمكِّن خدمات منصة البيانات من تقديم منتجات البيانات كخدمات SaaS، وإنشاء شبكة بيانات واحدة موزعة عبر السحابة الهجينة، وضمان توصيل منتجات البيانات بطريقة موثوق بها وآمنة وقابلة للتدقيق.

عندما تربط المؤسسات بياناتها وأصول الذكاء الاصطناعي القيّمة بمجموعات مستخدمين أوسع، يمكنها الاستفادة من تأثير المضاعفة الناتج عن استهلاك وتطوُّر منتجات البيانات، فضلًا عن الوصول إلى السوق من خلال التوزيع السحابي القابل للتوسع.

عادةً ما تعمل المؤسسات على تطوير دراسة جدوى تمتد من 3 إلى 5 سنوات للحصول على رؤية شاملة للفوائد الاقتصادية قصيرة وطويلة ومتوسطة الأجل. تتعامل الحالات الناجحة مع متطلبات السوق للحفاظ على القدرة التنافسية، وتعزيز قابلية التوسع، والسعي المستمر إلى تحسين التكاليف وزيادة الإيرادات.

يوضِّح الرسم البياني أعلاه الإمكانات الإضافية للإيرادات من تحقيق العائد من البيانات على مدى فترة خمس سنوات. في مثال لمؤسسة تحقِّق إيرادات قدرها مليارَا دولار أمريكي، تبلغ الإيرادات الأساسية من البيانات 5 ملايين دولار أمريكي (0.25% من إجمالي الإيرادات). إذا اتَّبعت المؤسسة النهج التقليدي، فقد تنمو الإيرادات الناتجة عن البيانات بنسبة 10% سنويًا، من 5 ملايين دولار أمريكي إلى 6.7 ملايين دولار أمريكي خلال ثلاث سنوات، أي بمقدار 1.34 مرة من الإيرادات الأساسية.

بالمقابل، يمكن أن يعمل تحقيق العائد من البيانات كعامل مضاعف ويساهم في زيادة الإيرادات بنسبة تتجاوز 1% للشركة. مع قدرات تحقيق العائد من البيانات، يمكن أن تنمو الإيرادات من البيانات من 5 ملايين دولار أمريكي إلى 20 مليون دولار أمريكي خلال ثلاث سنوات، ما يمثِّل زيادة بأربعة أضعاف مقارنةً بالإيرادات الأساسية.

وفقًا لتقارير التأثير الاقتصادي الحديثة، فإن تكلفة بناء قدرة تحقيق العائد من البيانات تُعَد أقل من الإيرادات الأساسية الناتجة عن البيانات. لذلك، قد تخصِّص المؤسسة جزءًا من إيراداتها الحالية من البيانات في السنة الأولى لبناء قدرة تحقيق العائد من البيانات.

يمكن للمؤسسات أن تبدأ بتحديد استراتيجيتها لتحقيق العائد من البيانات والتعرُّف على منتجات البيانات المطلوبة. بعد ذلك، يمكنها بناء قدرة تحقيق العائد من البيانات من خلال تطوير محفظة متكاملة من منتجات الذكاء الاصطناعي. وتوفِّر لها الحلول IBM® Cloud Pak for Data وIBM® Cloud Pak for Integration وIBM® watsonx.data وIBM® watsonx.ai هذه المحفظة الشاملة.

ننصح بعقد ورشة عمل استكشافية تستكشف فيها طموحاتك في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي لتحديد أول منتج بيانات لك. خلال فترة تتراوح من 4 إلى 6 أسابيع، سنتعاون معك لصياغة رؤية لهندسة المنصة وتطوير إثبات مفهوم لتصميم أول منتج بيانات. وتتضمن هذه العملية الشاملة تطوير منتج البيانات الأوَّلي، وإنشاء خارطة طريق للمنتجات المستقبلية، وإعداد دراسة جدوى داعمة.