データの収益化により、組織はデータ資産と人工知能 (AI) 機能を活用して目に見える経済的価値を生み出すことができます。この価値交換システムは、 データ製品を使用する 市場の需要に応じて業績を向上させ、競争上の優位性を獲得し、業界の課題に対処します。

財務上の利点には、隣接業界のビジネス モデルの構築による収益の増加、新しい市場へのアクセスによるより多くの収益源の確立、既存の収益の拡大などが含まれます。コストの最適化は、生産性の向上、インフラストラクチャの節約、運用経費の削減を組み合わせることで実現できます。

2023 年の世界のデータ収益化市場は 3.5 億米ドルと評価され、専門家は 14.4 年までに 2032 億米ドルに達すると予測しています。 16.6 年から 2024 年までの年間平均成長率は 2032%.

データを戦略的資産として扱う

データは組織にとって最も貴重な無形資産の 1 つです。したがって、データ駆動型のビジネス変革を優先する総合的なアプローチを採用することは、価値の抽出を最適化するのに役立ちます。この変革により、組織内のデータの力が活用され、企業全体のコストの最適化が可能になり、新たな直接収益の機会が解放されます。

データの最適化に関しては、ほとんどの組織はインフラストラクチャのコスト削減のみに重点を置いています。ただし、データドリブンのビジネス変革戦略を採用している企業は、収益成長の可能性を考慮し、インフラストラクチャ、開発、メンテナンス全体のコストを最適化し、データ セキュリティとコンプライアンスを強化することで、メリットを倍増させることができます。

データドリブンのビジネス変革の重要な側面は、全体的なデータ収益化戦略とデータ製品の使用方法です。データの洞察と AI の自動化により、予知保全、プロセスの自動化、労働力の最適化によりコストの最適化が推進されます。 AI 自動化は、脅威がビジネスに影響を与える前に、脅威の重大度、範囲、根本原因を事前に特定して分析することで、データ セキュリティとコンプライアンスのリスクを大幅に軽減します。

データドリブンのビジネス変革の最終的な効果は、販売、マーケティング、サービスなどのさまざまなビジネスユニットにわたる自動化によるコンプライアンス、生産性、効率性の向上です。これは、新しいサービスやチャネルを作成する機会を通じて収益の増加につながります。

データプロダクトの識別

業界全体で企業データ量が急増しており、課題と機会の両方が存在しています。これらの課題は、特定の業界のニーズやユースケースとともに、組織や市場が必要とするデータ製品の種類に影響を与えます。

データ製品は、企業の内部データ ソースから、または社内データと公開データを組み合わせて開発された資産であり、AI で強化されて、ビジネス上の意思決定の推進に役立つ独自の洞察を抽出します。製品として管理されるこれらのデータ資産には、定義されたサービス契約、反復可能な配信方法、および明確な価値提案が付属します。

たとえば、銀行業界は次のような課題に直面しています。

• 機敏で革新的な金融テクノロジーやチャレンジャーバンクとの競争。
• 高度な規制管理。
• 機密情報を保護する必要がある。
• 統一された顧客エクスペリエンスを妨げる組織のデータサイロ。
• 利益を増やし、新たな収益源を特定するというプレッシャー。

これらの課題に対処するために、組織は市場全体のニーズだけでなく、組織固有のニーズにも対応する関連するユースケースを作成します。次のサンプル ユース ケースは、関連するデータ製品とそれに対応する経済的メリットを示しています。

データ製品は、さまざまな部門または事業単位にわたる内部使用のために作成できます。組織が効率を向上させ、定性的または定量的なメリットを達成するためにデータを社内で一貫して共有することを、内部データの収益化と呼びます。

データ製品は、複数の組織やエコシステムにわたる幅広い外部消費のために作成することもできます。戦略的および財務上の利益を達成するためにデータが外部と共有されることを、外部データの収益化と呼びます。

AI 主導のデータ プラットフォームの経済学

AI 主導の組織とは、ビジネス モデル内での価値の創造と価値の獲得の両方に AI テクノロジーが基礎となっている組織です。プラットフォームの経済学に基づいて構築されたデータ収益化機能は、データが AI によって構築または強化された製品として認識されるときに、その可能性を最大限に発揮できます。

コレクション主導モデルでは、データ ウェアハウスやデータ ストアなどの外部および内部ソースからのデータが分析ツールに供給され、企業全体で利用されます。エンタープライズ レベルでは、ビジネス ユニットがソース システムから必要なデータを特定し、特定のソリューション専用に調整されたデータ セットを作成します。これにより、組織データが急増し、パイプラインが複雑になり、新しいソリューションの維持と使用に課題が生じ、コストと適時性に直接影響を与える可能性があります。

企業がコレクション主導のモデルから製品主導のモデルに移行するにつれて、データ製品は分析ツールとともに外部および内部のデータ ソースを使用して作成されます。これらのデータ製品を開発すると、リアルタイムのデータ共有と分析のために組織内の事業単位で利用できるようになります。また、これらのデータ製品は、エコシステム パートナーシップを通じて収益化の機会を提供します。

プラットフォーム主導のアプローチでは、ビジネス ユニットは、標準化されたデータ製品を使用し、テクノロジを組み合わせてソリューションを構築し、作業を削減し、エンタープライズ データ アーキテクチャを簡素化し、価値実現までの時間を短縮します。

データ プラットフォームは、機械学習、深層学習、生成 AI を使用したデータ強化されたデータ製品を提供します。これらの AI 駆動型データ製品は、異種データ ソースを仮想化および統合して、独自のエンタープライズ データを使用してドメイン固有の AI モデルを作成できます。データ プラットフォーム サービスにより、データ製品が SaaS サービスとして提供され、ハイブリッド クラウド全体に展開された単一のデータ メッシュと、認証され、安全で監査されたデータ製品の配信が可能になります。

組織が貴重なデータと AI 資産をより幅広いユーザー グループに接続すると、データ製品の消費と進化による相乗効果と、スケーラブルなクラウド配信による市場リーチを活用できます。

データ収益化の経済的影響

組織は通常、短期、中期、長期の経済的利益を包括的に把握するために、3 ～ 5 年にわたるビジネス ケースを作成します。成功した事例は、競争力を維持し、拡張性を促進し、コストの最適化と収益向上の機会を継続的に追求するという市場の要求に応えています。

上のグラフは、5 年間にわたるデータの収益化による収益増加の可能性を示しています。収益が 2 億米ドルの組織例では、データからのベースライン収益は 5 万米ドル (全体収益の 0.25%) です。組織が従来のアプローチに従った場合、データからの収益は 10 年間で前年比 5% 増加し、6.7 万米ドルから 1.34 万米ドルに増加する可能性があります。これはベースライン収益のわずか XNUMX 倍です。

対照的に、データの収益化は力を倍増するものとして機能し、 企業の収益の 1% 以上の増加に貢献する。データ収益化機能により、データからの収益は 5 年間で 20 万米ドルから 3 万米ドルに増加する可能性があり、これはベースライン収益と比較して XNUMX 倍の増加に相当します。

による 最近の経済影響レポート, 建築費 データ収益化能力がデータからのベースライン収益を下回っている。したがって、組織は初年度に既存のデータ収益の一部をデータ収益化機能の構築に割り当てる可能性があります。

データの収益化を始める

組織は、データ収益化戦略を定義し、データ製品を特定することから始めることができます。その後、AI 主導の統合データ プラットフォームを開発することで、データ収益化機能を構築できます。 IBM Cloud Pak® for Data, 統合のためのIBM Cloud Pak®、IBM® ワトソンx.データ™ および IBM® ワトソンx.ai™ は、その総合的なプラットフォームを提供します。

最初のデータ製品を決定するために、データと AI への野心を探求する発見ワークショップをお勧めします。 4 ～ 6 週間のスプリントで、私たちは協力してプラットフォーム アーキテクチャのビジョンを作成し、最初のデータ製品設計の概念実証を開発します。この包括的なプロセスには、初期データ製品の開発、将来の製品のロードマップの作成、サポートするビジネス ケースの確立が含まれます。

AI 主導のデータ プラットフォーム アーキテクチャを探索する