La monétisation des données permet aux organisations d'utiliser leurs actifs de données et leurs capacités d'intelligence artificielle (IA) pour créer une valeur économique tangible. Ce système d'échange de valeurs utilise des produits de données pour améliorer les performances de l'entreprise, acquérir un avantage concurrentiel et relever les défis de l'industrie en réponse à la demande du marché.

Les avantages financiers comprennent une augmentation des revenus grâce à la création de modèles commerciaux industriels adjacents, l'accès à de nouveaux marchés pour établir davantage de sources de revenus et l'augmentation des revenus existants. L'optimisation des coûts peut être obtenue grâce à une combinaison d'améliorations de la productivité, d'économies d'infrastructure et de réductions des dépenses d'exploitation.

En 2023, le marché mondial de la monétisation des données était évalué à 3.5 milliards de dollars, et les experts prévoient qu'il atteindra 14.4 milliards de dollars d'ici 2032, ce qui démontre une taux de croissance annuel composé de 16.6 % de 2024 à 2032.

Traiter les données comme un atout stratégique

Les données sont l’un des actifs immatériels les plus précieux pour les organisations. Par conséquent, l’adoption d’une approche holistique qui donne la priorité à la transformation commerciale basée sur les données permet d’optimiser l’extraction de valeur. Cette transformation exploite la puissance des données au sein de l’organisation, permettant une optimisation des coûts à l’échelle de l’entreprise et libérant de nouvelles opportunités nettes de revenus directs.

Lorsqu'il s'agit d'optimisation des données, la plupart des organisations se concentrent uniquement sur la réduction des coûts d'infrastructure. Cependant, ceux qui adoptent des stratégies de transformation commerciale basées sur les données peuvent multiplier les avantages en prenant en compte le potentiel de croissance des revenus, en optimisant les coûts d'infrastructure, de développement, de maintenance et en améliorant la sécurité et la conformité des données.

Les aspects critiques de la transformation commerciale basée sur les données sont la stratégie globale de monétisation des données et la manière dont les produits de données sont utilisés. La connaissance des données et l’automatisation de l’IA permettent d’optimiser les coûts grâce à la maintenance prédictive, à l’automatisation des processus et à l’optimisation des effectifs. L'automatisation de l'IA réduit considérablement les risques liés à la sécurité des données et à la conformité en identifiant et en analysant de manière proactive la gravité, la portée et la cause profonde des menaces avant qu'elles n'impactent l'entreprise.

L'effet net de la transformation commerciale basée sur les données est une conformité, une productivité et une efficacité accrues grâce à l'automatisation dans différentes unités commerciales, telles que les ventes, le marketing et les services. Cela conduit à une augmentation des revenus grâce à des opportunités de création de nouveaux services et canaux.

Identifier les produits de données

Les secteurs d’activité dans tous les domaines connaissent une augmentation du volume de données d’entreprise, présentant à la fois des défis et des opportunités. Ces défis, ainsi que les besoins spécifiques du secteur et les cas d'utilisation, influencent les types de produits de données dont les organisations ou les marchés ont besoin.

Les produits de données sont des actifs développés à partir des sources de données internes d'une entreprise ou en combinant des données internes et publiques, complétées par l'IA pour extraire des informations uniques qui aident à prendre des décisions commerciales. Gérés comme des produits, ces actifs de données sont accompagnés de contrats de service définis, de méthodes de livraison reproductibles et d'une proposition de valeur claire.

Le secteur bancaire, par exemple, est confronté aux défis suivants :

• Concurrence de la technologie financière agile et innovante et des banques challenger.
• Degré élevé de contrôle réglementaire.
• Besoin de protéger les informations sensibles.
• Des silos de données organisationnels qui entravent une expérience client unifiée.
• Pression pour augmenter les marges et identifier de nouvelles sources de revenus.

Pour relever ces défis, les organisations créent des cas d'utilisation pertinents qui répondent à leurs besoins spécifiques, ainsi qu'aux besoins du marché dans son ensemble. Les exemples de cas d'utilisation suivants présentent les produits de données associés et les avantages financiers correspondants.

Des produits de données peuvent être créés pour une utilisation interne dans diverses fonctions ou unités commerciales. Lorsqu’une organisation partage ses données en interne et de manière cohérente pour améliorer son efficacité et obtenir des avantages qualitatifs ou quantitatifs, on parle de monétisation des données internes.

Des produits de données peuvent également être créés pour une consommation externe plus large dans plusieurs organisations et écosystèmes. Lorsque les données sont partagées en externe pour obtenir des avantages stratégiques et financiers, on parle de monétisation des données externes.

Économie des plateformes de données basées sur l’IA

Une organisation axée sur l’IA est une organisation dans laquelle la technologie de l’IA est fondamentale à la fois pour la création et la capture de valeur au sein du modèle commercial. Une capacité de monétisation des données fondée sur l’économie des plateformes peut atteindre son potentiel maximum lorsque les données sont reconnues comme un produit construit ou alimenté par l’IA.

Dans le modèle basé sur la collecte, les données provenant de sources externes et internes, telles que les entrepôts de données et les magasins de données, sont introduites dans des outils analytiques destinés à être utilisés à l'échelle de l'entreprise. Au niveau de l'entreprise, les unités commerciales identifient les données dont elles ont besoin à partir des systèmes sources et créent des ensembles de données adaptés exclusivement à leurs solutions spécifiques. Cela entraîne une prolifération des données organisationnelles et une complexité accrue du pipeline, ce qui peut poser des problèmes de maintenance et d'utilisation de nouvelles solutions, affectant directement les coûts et les délais.

À mesure que les entreprises passent de modèles axés sur la collecte à des modèles axés sur les produits, les produits de données sont créés à l'aide de sources de données externes et internes, ainsi que d'outils analytiques. Une fois développés, ces produits de données peuvent être mis à la disposition des unités commerciales au sein de l'organisation pour le partage et l'analyse de données en temps réel. En outre, ces produits de données offrent des opportunités de monétisation grâce à des partenariats écosystémiques.

Dans une approche axée sur la plateforme, les unités commerciales créent des solutions en utilisant des produits de données standardisés et en combinant des technologies pour réduire le travail, simplifier l'architecture des données de l'entreprise et réduire les délais de rentabilisation.

La plateforme de données propose des produits de données enrichis en données qui utilisent l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA générative. Ces produits de données basés sur l'IA peuvent virtualiser et intégrer des sources de données disparates pour créer des modèles d'IA spécifiques à un domaine à l'aide de données d'entreprise propriétaires. Les services de plateforme de données permettent de fournir des produits de données sous forme de services SaaS, un maillage de données unique déployé dans le cloud hybride et une fourniture de produits de données authentifiées, sécurisées et auditées.

Lorsque les organisations connectent leurs précieuses données et leurs actifs d’IA à des groupes d’utilisateurs plus larges, elles peuvent profiter de l’effet multiplicateur de la consommation et de l’évolution des produits de données, ainsi que de la portée du marché grâce à une distribution cloud évolutive.

L’impact économique de la monétisation des données

Les organisations élaborent généralement une analyse de rentabilisation sur 3 à 5 ans pour obtenir une vision complète des avantages économiques à court, moyen et long terme. Les cas réussis répondent aux demandes du marché pour rester compétitif, favoriser l’évolutivité et rechercher constamment des opportunités d’optimisation des coûts et d’amélioration des revenus.

Le graphique ci-dessus montre le potentiel de revenus supplémentaires provenant de la monétisation des données sur une période de 5 ans. Dans un exemple d'organisation avec un chiffre d'affaires de 2 milliards de dollars, le chiffre d'affaires de référence provenant des données est de 5 millions de dollars (0.25 % du chiffre d'affaires global). Si l'organisation suit l'approche traditionnelle, les revenus issus des données pourraient augmenter de 10 % sur un an, passant de 5 millions de dollars à 6.7 millions de dollars en trois ans, soit seulement 1.34 fois le chiffre d'affaires de base.

En revanche, la monétisation des données peut agir comme un multiplicateur de force et contribuer à une augmentation de plus de 1 % du chiffre d'affaires d'une entreprise. Grâce aux capacités de monétisation des données, les revenus issus des données pourraient potentiellement passer de 5 millions de dollars à 20 millions de dollars en 3 ans, ce qui représente une multiplication par quatre par rapport aux revenus de référence.

Selon rapports récents sur l'impact économique, le coût de la construction une capacité de monétisation des données est inférieure aux revenus de base provenant des données. Par conséquent, une organisation peut consacrer une partie de ses revenus de données existants au cours de la première année à la création d’une capacité de monétisation des données.

Premiers pas avec la monétisation des données

Les organisations peuvent commencer par définir leur stratégie de monétisation des données et identifier les produits de données. Ensuite, ils peuvent créer leur capacité de monétisation des données en développant une plate-forme de données intégrée basée sur l'IA. IBM Cloud Pak® pour les données, IBM Cloud Pak® pour l'intégration, IBM® watsonx.data™ et IBM® watsonx.ai™ leur fournit cette plateforme holistique.

Nous vous recommandons un atelier de découverte où vous explorerez vos données et vos ambitions en matière d'IA pour déterminer votre premier produit de données. Au cours d'un sprint de 4 à 6 semaines, nous collaborerons pour élaborer une vision de l'architecture de votre plateforme et développer une preuve de concept pour la conception du premier produit de données. Ce processus complet comprend le développement du produit de données initial, la création d'une feuille de route pour les futurs produits et l'établissement d'une analyse de rentabilisation à l'appui.

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