데이터 수익화를 통해 조직은 데이터 자산과 인공 지능(AI) 기능을 사용하여 실질적인 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 이 가치 교환 시스템 데이터 제품을 사용합니다 비즈니스 성과를 향상하고 경쟁 우위를 확보하며 시장 수요에 대응하여 업계 과제를 해결합니다.

재정적 이점에는 인접 산업 비즈니스 모델 창출을 통한 수익 증대, 더 많은 수익원 확보를 위한 새로운 시장 접근, 기존 수익 증대 등이 포함됩니다. 비용 최적화는 생산성 향상, 인프라 절약, 운영 비용 절감을 통해 달성할 수 있습니다.

2023년 전 세계 데이터 수익화 시장 규모는 3.5억 달러로, 전문가들은 14.4년에는 2032억 달러에 이를 것으로 예상하며, 16.6년부터 2024년까지 연평균 성장률 2032%.

데이터를 전략적 자산으로 취급

데이터는 조직에게 가장 귀중한 무형 자산 중 하나입니다. 따라서 데이터 기반 비즈니스 혁신에 우선순위를 두는 전체적인 접근 방식을 채택하면 가치 추출을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 혁신은 조직 내 데이터의 힘을 활용하여 전사적 비용 최적화를 지원하고 새로운 직접 수익 창출 기회를 열어줍니다.

데이터 최적화와 관련하여 대부분의 조직은 인프라 비용 절감에만 중점을 둡니다. 그러나 데이터 기반 비즈니스 혁신 전략을 수용하는 기업은 수익 성장 잠재력을 고려하고 인프라, 개발, 유지 관리 전반에 걸쳐 비용을 최적화하고 데이터 보안 및 규정 준수를 강화함으로써 이점을 배가할 수 있습니다.

데이터 기반 비즈니스 혁신의 중요한 측면은 전반적인 데이터 수익화 전략과 데이터 제품이 사용되는 방식입니다. 데이터 통찰력과 AI 자동화는 예측 유지 관리, 프로세스 자동화 및 인력 최적화를 통해 비용 최적화를 촉진합니다. AI 자동화는 위협이 비즈니스에 영향을 미치기 전에 위협의 심각도, 범위 및 근본 원인을 사전에 식별하고 분석하여 데이터 보안 및 규정 준수 위험을 크게 줄입니다.

데이터 기반 비즈니스 혁신의 최종 효과는 영업, 마케팅, 서비스 등 다양한 사업 단위 전반의 자동화를 통해 규정 준수, 생산성 및 효율성이 향상되는 것입니다. 이는 새로운 서비스와 채널을 창출할 수 있는 기회를 통해 수익 증대로 이어집니다.

데이터 제품 식별

업계 전반에 걸쳐 기업 데이터 양의 급증을 경험하고 있으며 이는 도전과 기회를 동시에 제시합니다. 특정 업계 요구 사항 및 사용 사례와 함께 이러한 과제는 조직이나 시장에서 요구하는 데이터 제품 유형에 영향을 미칩니다.

데이터 제품은 회사의 내부 데이터 소스에서 개발되거나 내부 및 공개 데이터를 결합하여 개발된 자산으로, AI로 강화되어 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 고유한 통찰력을 추출합니다. 제품으로 관리되는 이러한 데이터 자산에는 정의된 서비스 계약, 반복 가능한 제공 방법 및 명확한 가치 제안이 함께 제공됩니다.

예를 들어, 은행 업계는 다음과 같은 과제에 직면해 있습니다.

• 민첩하고 혁신적인 금융기술과 도전자 은행의 경쟁.
• 높은 수준의 규제 통제.
• 민감한 정보를 보호해야 합니다.
• 통합된 고객 경험을 방해하는 조직 데이터 사일로.
• 마진을 늘리고 새로운 수익원을 찾아야 한다는 압박감.

이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 특정 요구 사항은 물론 시장 전반의 요구 사항을 해결하는 관련 사용 사례를 만듭니다. 다음 샘플 사용 사례는 관련 데이터 제품 및 그에 따른 재정적 이점을 보여줍니다.

데이터 제품은 다양한 기능이나 사업부 전반에 걸쳐 내부 사용을 위해 생성될 수 있습니다. 조직이 효율성을 향상하고 질적 또는 양적 이익을 달성하기 위해 내부적으로 지속적으로 데이터를 공유하는 것을 내부 데이터 수익화라고 합니다.

여러 조직과 생태계 전반에 걸쳐 더 폭넓은 외부 소비를 위해 데이터 제품을 생성할 수도 있습니다. 전략적, 재정적 이익을 달성하기 위해 데이터를 외부에 공유하는 것을 외부 데이터 수익화라고 합니다.

AI 기반 데이터 플랫폼 경제학

AI 기반 조직은 비즈니스 모델 내에서 가치 창출과 가치 포착 모두에 AI 기술이 기본이 되는 조직입니다. 플랫폼 경제학을 기반으로 구축된 데이터 수익화 기능은 데이터가 AI로 구축되거나 구동되는 제품으로 인식될 때 최대 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

수집 중심 모델에서는 데이터 웨어하우스, 데이터 저장소 등 외부 및 내부 소스의 데이터가 전사적 소비를 위한 분석 도구에 입력됩니다. 기업 수준에서 사업부는 소스 시스템에서 필요한 데이터를 식별하고 특정 솔루션에만 맞춤화된 데이터 세트를 생성합니다. 이로 인해 조직 데이터가 급증하고 파이프라인 복잡성이 추가되어 새로운 솔루션을 유지하고 사용하는 데 어려움을 겪게 되어 비용과 적시성에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기업이 수집 중심 모델에서 제품 중심 모델로 전환함에 따라 데이터 제품은 분석 도구와 함께 외부 및 내부 데이터 소스를 사용하여 생성됩니다. 일단 개발되면 이러한 데이터 제품은 실시간 데이터 공유 및 분석을 위해 조직 내 사업부에서 사용할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터 제품은 생태계 파트너십을 통해 수익화 기회를 제공합니다.

플랫폼 중심 접근 방식에서 사업부는 표준화된 데이터 제품을 사용하고 기술을 결합하여 작업을 줄이고 엔터프라이즈 데이터 아키텍처를 단순화하며 가치 실현 시간을 단축함으로써 솔루션을 구축합니다.

데이터 플랫폼은 머신 러닝, 딥 러닝, 생성 AI를 사용하는 데이터가 풍부한 데이터 제품을 제공합니다. 이러한 AI 기반 데이터 제품은 서로 다른 데이터 소스를 가상화하고 통합하여 독점 기업 데이터를 사용하여 도메인별 AI 모델을 생성할 수 있습니다. 데이터 플랫폼 서비스를 사용하면 데이터 제품을 SaaS 서비스, 하이브리드 클라우드 전반에 배포된 단일 데이터 메시, 인증되고 안전하며 감사된 데이터 제품 제공으로 제공할 수 있습니다.

조직이 귀중한 데이터와 AI 자산을 더 넓은 사용자 그룹에 연결하면 데이터 제품의 소비 및 발전으로 인한 승수 효과는 물론 확장 가능한 클라우드 배포를 통한 시장 도달 범위를 활용할 수 있습니다.

데이터 수익화의 경제적 영향

조직은 일반적으로 단기, 중기 및 장기 경제적 이익에 대한 포괄적인 관점을 얻기 위해 3~5년에 걸친 비즈니스 사례를 개발합니다. 성공적인 사례는 경쟁력을 유지하고 확장성을 촉진하며 지속적으로 비용 최적화 및 수익 향상 기회를 추구하려는 시장 요구를 해결합니다.

위 그래프는 5년 동안 데이터 수익화로 인한 수익 증가 잠재력을 보여줍니다. 수익이 2억 달러인 예시 조직에서 데이터의 기본 수익은 5만 달러(전체 수익의 0.25%)입니다. 조직이 기존 접근 방식을 따른다면 데이터 수익은 10년 안에 5만 달러에서 6.7만 달러로 전년 대비 1.34% 증가할 수 있습니다. 이는 기준 수익의 XNUMX배에 불과합니다.

대조적으로, 데이터 수익화는 힘의 승수 역할을 할 수 있으며 회사 수익의 1% 이상 증가에 기여. 데이터 수익화 기능을 통해 데이터 수익은 잠재적으로 5년 안에 20만 달러에서 3만 달러로 증가할 수 있으며 이는 기준 수익에 비해 XNUMX배 증가한 수치입니다.

에 따르면 최근 경제적 영향 보고서, 건축 비용 데이터 수익화 능력은 데이터로 인한 기준 수익보다 적습니다. 따라서 조직은 데이터 수익화 기능을 구축하기 위해 첫 해에 기존 데이터 수익의 일부를 할당할 수 있습니다.

데이터 수익화 시작하기

조직은 데이터 수익화 전략을 정의하고 데이터 제품을 식별하는 것부터 시작할 수 있습니다. 그런 다음 통합 AI 기반 데이터 플랫폼을 개발하여 데이터 수익화 기능을 구축할 수 있습니다. IBM Cloud Pak® for Data, IBM Cloud Pak® for Integration, IBM® 왓슨엑스.데이터™ 및 IBM® watsonx.ai™ 그들에게 전체적인 플랫폼을 제공합니다.

첫 번째 데이터 제품을 결정하기 위해 데이터와 AI 야망을 탐색할 디스커버리 워크숍을 권장합니다. 4~6주간의 스프린트 동안 우리는 협력하여 플랫폼 아키텍처에 대한 비전을 만들고 첫 번째 데이터 제품 설계에 대한 개념 증명을 개발할 것입니다. 이 포괄적인 프로세스에는 초기 데이터 제품 개발, 미래 제품에 대한 로드맵 작성, 지원 비즈니스 사례 확립이 포함됩니다.

AI 기반 데이터 플랫폼 아키텍처 살펴보기