La monetizzazione dei dati consente alle organizzazioni di utilizzare il proprio patrimonio di dati e le capacità di intelligenza artificiale (AI) per creare valore economico tangibile. Questo sistema di scambio di valore utilizza prodotti dati per migliorare le prestazioni aziendali, ottenere un vantaggio competitivo e affrontare le sfide del settore in risposta alla domanda del mercato.

I vantaggi finanziari includono l’aumento delle entrate attraverso la creazione di modelli di business di settori adiacenti, l’accesso a nuovi mercati per stabilire più flussi di entrate e l’aumento delle entrate esistenti. L’ottimizzazione dei costi può essere ottenuta attraverso una combinazione di miglioramenti della produttività, risparmi sulle infrastrutture e riduzioni delle spese operative.

Nel 2023, il mercato globale della monetizzazione dei dati era valutato a 3.5 miliardi di dollari e gli esperti prevedono che raggiungerà i 14.4 miliardi di dollari entro il 2032, dimostrando una tasso di crescita annuo composto del 16.6% dal 2024 al 2032.

Trattare i dati come una risorsa strategica

I dati sono una delle risorse immateriali più preziose per le organizzazioni. Pertanto, l’adozione di un approccio olistico che dia priorità alla trasformazione aziendale basata sui dati aiuta a ottimizzare l’estrazione di valore. Questa trasformazione sfrutta la potenza dei dati all’interno dell’organizzazione, consentendo l’ottimizzazione dei costi a livello aziendale e sbloccando nuove opportunità di ricavi diretti.

Quando si tratta di ottimizzazione dei dati, la maggior parte delle organizzazioni si concentra esclusivamente sulla riduzione dei costi dell’infrastruttura. Tuttavia, coloro che adottano strategie di trasformazione aziendale basate sui dati possono moltiplicare i vantaggi considerando il potenziale di crescita dei ricavi, ottimizzando i costi di infrastruttura, sviluppo e manutenzione e migliorando la sicurezza e la conformità dei dati.

Gli aspetti critici della trasformazione aziendale basata sui dati sono la strategia complessiva di monetizzazione dei dati e il modo in cui vengono utilizzati i prodotti basati sui dati. L'analisi dei dati e l'automazione dell'intelligenza artificiale favoriscono l'ottimizzazione dei costi con manutenzione predittiva, automazione dei processi e ottimizzazione della forza lavoro. L’automazione dell’intelligenza artificiale riduce sostanzialmente i rischi per la sicurezza dei dati e la conformità identificando e analizzando in modo proattivo la gravità, la portata e la causa principale delle minacce prima che abbiano un impatto sul business.

L’effetto netto della trasformazione aziendale basata sui dati è un aumento della conformità, della produttività e dell’efficacia attraverso l’automazione tra le diverse unità aziendali, come vendite, marketing e servizi. Ciò porta a un aumento delle entrate attraverso l’opportunità di creare nuovi servizi e canali.

Identificazione dei prodotti dei dati

I settori di tutti i livelli stanno registrando un aumento del volume dei dati aziendali, presentando sia sfide che opportunità. Queste sfide, insieme alle esigenze specifiche del settore e ai casi d’uso, influenzano i tipi di prodotti dati richiesti dalle organizzazioni o dai mercati.

I prodotti dati sono risorse sviluppate da fonti di dati interne di un'azienda o combinando dati interni e pubblici, potenziati con l'intelligenza artificiale per estrarre insight unici che aiutano a guidare le decisioni aziendali. Gestiti come prodotti, questi asset di dati sono accompagnati da contratti di servizio definiti, metodi di consegna ripetibili e una chiara proposta di valore.

Il settore bancario, ad esempio, si trova ad affrontare le seguenti sfide:

• Concorrenza da parte di tecnologie finanziarie agili e innovative e di banche sfidanti.
• Elevato grado di controllo normativo.
• Necessità di proteggere le informazioni sensibili.
• Silos di dati organizzativi che impediscono un'esperienza cliente unificata.
• Pressione per aumentare i margini e identificare nuovi flussi di entrate.

Per affrontare queste sfide, le organizzazioni creano casi d’uso rilevanti che rispondono alle loro esigenze specifiche, nonché alle esigenze del mercato in generale. I seguenti casi d'uso di esempio mostrano i prodotti dati associati e i corrispondenti vantaggi finanziari.

I prodotti dati possono essere creati per uso interno in varie funzioni o unità aziendali. Quando un'organizzazione condivide i propri dati internamente e in modo coerente per migliorare l'efficienza e ottenere vantaggi qualitativi o quantitativi, si parla di monetizzazione dei dati interni.

È inoltre possibile creare prodotti di dati per un consumo esterno più ampio tra più organizzazioni ed ecosistemi. Quando i dati vengono condivisi esternamente per ottenere vantaggi strategici e finanziari, si parla di monetizzazione dei dati esterni.

Economia della piattaforma dati basata sull'intelligenza artificiale

Un’organizzazione guidata dall’intelligenza artificiale è un’organizzazione in cui la tecnologia AI è fondamentale sia per la creazione che per l’acquisizione di valore all’interno del modello di business. Una capacità di monetizzazione dei dati basata sull’economia della piattaforma può raggiungere il suo massimo potenziale quando i dati vengono riconosciuti come un prodotto costruito o alimentato dall’intelligenza artificiale.

Nel modello basato sulla raccolta, i dati provenienti da fonti esterne e interne, come data warehouse e archivi dati, vengono inseriti in strumenti analitici per il consumo a livello aziendale. A livello aziendale, le unità aziendali identificano i dati di cui hanno bisogno dai sistemi di origine e creano set di dati su misura esclusivamente per le loro soluzioni specifiche. Ciò porta a una proliferazione di dati organizzativi e a una maggiore complessità della pipeline, che può porre sfide in termini di manutenzione e utilizzo per nuove soluzioni, incidendo direttamente su costi e tempestività.

Man mano che le aziende passano da modelli guidati dalla raccolta a modelli guidati dal prodotto, i prodotti dati vengono creati utilizzando fonti di dati esterne e interne, insieme a strumenti analitici. Una volta sviluppati, questi prodotti dati possono essere resi disponibili alle unità aziendali all'interno dell'organizzazione per la condivisione e l'analisi dei dati in tempo reale. Inoltre, questi prodotti di dati offrono opportunità di monetizzazione attraverso partnership ecosistemiche.

In un approccio basato sulla piattaforma, le unità aziendali creano soluzioni utilizzando prodotti dati standardizzati e combinando tecnologie per ridurre il lavoro, semplificare l'architettura dei dati aziendali e diminuire il time-to-value.

La piattaforma dati offre prodotti dati arricchiti di dati che utilizzano l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale generativa. Questi prodotti dati basati sull’intelligenza artificiale possono virtualizzare e integrare fonti di dati disparate per creare modelli di intelligenza artificiale specifici del dominio utilizzando dati aziendali proprietari. I servizi della piattaforma dati consentono di fornire prodotti dati come servizi SaaS, un unico mesh di dati distribuito nel cloud ibrido e una distribuzione di prodotti dati autenticati, sicuri e controllati.

Quando le organizzazioni collegano i loro dati preziosi e le risorse di intelligenza artificiale a gruppi di utenti più ampi, possono sfruttare l’effetto moltiplicatore derivante dal consumo e dall’evoluzione dei prodotti dati, nonché la portata del mercato derivante dalla distribuzione cloud scalabile.

L’impatto economico della monetizzazione dei dati

Le organizzazioni solitamente sviluppano un business case che copre un periodo compreso tra 3 e 5 anni per ottenere una visione completa dei vantaggi economici a breve, medio e lungo termine. I casi di successo rispondono alle richieste del mercato di rimanere competitivi, promuovere la scalabilità e perseguire costantemente opportunità di ottimizzazione dei costi e di aumento dei ricavi.

Il grafico sopra mostra il potenziale di guadagno incrementale derivante dalla monetizzazione dei dati su un periodo di 5 anni. In un'organizzazione di esempio con un fatturato di 2 miliardi di dollari, il ricavo di base derivante dai dati è pari a 5 milioni di dollari (0.25% del ricavo complessivo). Se l’organizzazione segue l’approccio tradizionale, i ricavi derivanti dai dati potrebbero crescere del 10% su base annua, da 5 milioni di dollari a 6.7 ​​milioni di dollari in tre anni, appena 1.34 volte i ricavi di base.

Al contrario, la monetizzazione dei dati può agire come un moltiplicatore di forza e contribuire ad un aumento dell’1% del fatturato di un’azienda. Grazie alle funzionalità di monetizzazione dei dati, i ricavi derivanti dai dati potrebbero potenzialmente crescere da 5 milioni di dollari a 20 milioni di dollari in 3 anni, ovvero un aumento di quattro volte rispetto ai ricavi di base.

Secondo recenti rapporti sull’impatto economico, il costo di costruzione la capacità di monetizzazione dei dati è inferiore alle entrate di base derivanti dai dati. Pertanto, un'organizzazione potrebbe destinare una parte delle entrate derivanti dai dati esistenti nel primo anno per creare una capacità di monetizzazione dei dati.

Iniziare con la monetizzazione dei dati

Le organizzazioni possono iniziare definendo la propria strategia di monetizzazione dei dati e identificando i prodotti dei dati. Quindi, possono creare la propria capacità di monetizzazione dei dati sviluppando una piattaforma dati integrata basata sull'intelligenza artificiale. IBM Cloud Pak® for Data, IBM Cloud Pak® per l'integrazione, IBM® watsonx.data™ e IBM® watsonx.ai™ fornisce loro quella piattaforma olistica.

Ti consigliamo un workshop di scoperta in cui esplorerai i tuoi dati e le tue ambizioni di intelligenza artificiale per determinare il tuo primo prodotto di dati. In uno sprint da 4 a 6 settimane, collaboreremo per creare una visione per l'architettura della tua piattaforma e sviluppare una prova di concetto per la prima progettazione del prodotto dati. Questo processo completo include lo sviluppo del prodotto dati iniziale, la creazione di una tabella di marcia per i prodotti futuri e la creazione di un business case di supporto.

Esplora l'architettura della piattaforma dati basata sull'intelligenza artificiale