Het genereren van data stelt organisaties in staat hun datamiddelen en kunstmatige intelligentie (AI)-mogelijkheden te gebruiken om tastbare economische waarde te creëren. Dit waarde-uitwisselingssysteem maakt gebruik van dataproducten om de bedrijfsprestaties te verbeteren, een concurrentievoordeel te behalen en uitdagingen in de sector aan te pakken als reactie op de marktvraag.

Financiële voordelen zijn onder meer hogere inkomsten door het creëren van bedrijfsmodellen voor aangrenzende sectoren, het betreden van nieuwe markten om meer inkomstenstromen tot stand te brengen, en het vergroten van bestaande inkomsten. Kostenoptimalisatie kan worden bereikt door een combinatie van productiviteitsverbeteringen, besparingen op de infrastructuur en verlagingen van de bedrijfskosten.

In 2023 werd de mondiale markt voor het genereren van inkomsten uit data geschat op 3.5 miljard dollar, en experts verwachten dat deze in 14.4 2032 miljard dollar zal bereiken, wat een bewijs is van een samengestelde jaarlijkse groei van 16.6% tussen 2024 en 2032.

Gegevens behandelen als een strategisch bezit

Gegevens zijn een van de meest waardevolle immateriële activa voor organisaties. Daarom helpt het hanteren van een holistische aanpak, waarbij prioriteit wordt gegeven aan datagestuurde bedrijfstransformatie, de waarde-extractie te optimaliseren. Deze transformatie benut de kracht van data binnen de organisatie, waardoor bedrijfsbrede kostenoptimalisatie mogelijk wordt en netto nieuwe mogelijkheden voor directe omzet worden ontsloten.

Als het gaat om data-optimalisatie, richten de meeste organisaties zich uitsluitend op het verlagen van de infrastructuurkosten. Degenen die datagestuurde bedrijfstransformatiestrategieën omarmen, kunnen de voordelen echter vermenigvuldigen door het omzetgroeipotentieel in overweging te nemen, de kosten voor infrastructuur, ontwikkeling en onderhoud te optimaliseren en de gegevensbeveiliging en compliance te verbeteren.

Cruciale aspecten van datagestuurde bedrijfstransformatie zijn de algemene strategie voor het genereren van data en de manier waarop dataproducten worden gebruikt. Gegevensinzicht en AI-automatisering zorgen voor kostenoptimalisatie met voorspellend onderhoud, procesautomatisering en personeelsoptimalisatie. AI-automatisering vermindert de risico’s op het gebied van gegevensbeveiliging en compliance aanzienlijk door proactief de ernst, reikwijdte en hoofdoorzaak van bedreigingen te identificeren en analyseren voordat deze gevolgen hebben voor het bedrijf.

Het netto-effect van datagestuurde bedrijfstransformatie is een verhoogde compliance, productiviteit en effectiviteit via automatisering binnen verschillende bedrijfseenheden, zoals verkoop, marketing en services. Dit leidt tot omzetstijging door mogelijkheden om nieuwe diensten en kanalen te creëren.

Dataproducten identificeren

Industrieën over de hele linie ervaren een enorme toename van het datavolume van ondernemingen, wat zowel uitdagingen als kansen met zich meebrengt. Deze uitdagingen, samen met specifieke industriële behoeften en gebruiksscenario's, beïnvloeden de soorten dataproducten die organisaties of markten nodig hebben.

Dataproducten zijn activa die zijn ontwikkeld op basis van de interne gegevensbronnen van een bedrijf of door interne en openbare gegevens te combineren, aangevuld met AI om unieke inzichten te verkrijgen die zakelijke beslissingen helpen sturen. Deze data-assets worden beheerd als producten en worden geleverd met gedefinieerde servicecontracten, herhaalbare leveringsmethoden en een duidelijke waardepropositie.

De banksector wordt bijvoorbeeld geconfronteerd met de volgende uitdagingen:

• Concurrentie van wendbare en innovatieve financiële technologie en uitdagerbanken.
• Hoge mate van regelgevend toezicht.
• Noodzaak om gevoelige informatie te beschermen.
• Organisatorische datasilo’s die een uniforme klantervaring belemmeren.
• Druk om de marges te vergroten en nieuwe inkomstenstromen te identificeren.

Om deze uitdagingen aan te gaan, creëren organisaties relevante gebruiksscenario’s die tegemoetkomen aan hun specifieke behoeften, maar ook aan de behoeften van de markt als geheel. De volgende voorbeeldgebruiksscenario's tonen bijbehorende dataproducten en bijbehorende financiële voordelen.

Dataproducten kunnen worden gemaakt voor intern gebruik binnen verschillende functies of bedrijfsonderdelen. Wanneer een organisatie haar gegevens intern en consistent deelt om de efficiëntie te verbeteren en kwalitatieve of kwantitatieve voordelen te behalen, wordt dit interne data-monetisatie genoemd.

Dataproducten kunnen ook worden gemaakt voor bredere externe consumptie binnen meerdere organisaties en ecosystemen. Wanneer gegevens extern worden gedeeld om strategische en financiële voordelen te behalen, wordt dit externe data-inkomsten genereren genoemd.

AI-gedreven dataplatformeconomie

Een AI-gedreven organisatie is een organisatie waar AI-technologie van fundamenteel belang is voor zowel waardecreatie als waardevastlegging binnen het bedrijfsmodel. Een op platformeconomie gebaseerde mogelijkheid om data te gelde te maken kan zijn maximale potentieel bereiken wanneer data wordt erkend als een product dat is gebouwd of mogelijk wordt gemaakt door AI.

In het collectiegestuurde model worden gegevens uit externe en interne bronnen, zoals datawarehouses en datastores, ingevoerd in analytische tools voor bedrijfsbreed gebruik. Op bedrijfsniveau identificeren bedrijfseenheden de gegevens die ze nodig hebben uit bronsystemen en creëren ze datasets die exclusief zijn afgestemd op hun specifieke oplossingen. Dit leidt tot een wildgroei aan organisatorische gegevens en een grotere complexiteit van de pijplijn, wat uitdagingen kan opleveren bij het onderhoud en gebruik van nieuwe oplossingen, met directe gevolgen voor de kosten en tijdigheid.

Terwijl bedrijven overstappen van collectiegestuurde naar productgestuurde modellen, worden dataproducten gecreëerd door gebruik te maken van externe en interne databronnen, samen met analytische hulpmiddelen. Eenmaal ontwikkeld, kunnen deze dataproducten beschikbaar worden gesteld aan bedrijfseenheden binnen de organisatie voor het realtime delen en analyseren van gegevens. Deze dataproducten bieden ook mogelijkheden voor het genereren van inkomsten via ecosysteempartnerschappen.

In een platformgestuurde aanpak bouwen bedrijfseenheden oplossingen door gestandaardiseerde dataproducten te gebruiken en technologieën te combineren om het werk te verminderen, de enterprise data-architectuur te vereenvoudigen en de time-to-value te verkorten.

Het dataplatform biedt dataverrijkte dataproducten die gebruik maken van machine learning, deep learning en generatieve AI. Deze AI-gestuurde dataproducten kunnen ongelijksoortige databronnen virtualiseren en integreren om domeinspecifieke AI-modellen te creëren met behulp van eigen bedrijfsgegevens. Met dataplatformservices kunnen dataproducten worden geleverd als SaaS-services, een enkele datamesh die in de hybride cloud wordt ingezet en de levering van geauthenticeerde, veilige en gecontroleerde dataproducten.

Wanneer organisaties hun waardevolle data en AI-middelen verbinden met bredere gebruikersgroepen, kunnen ze gebruik maken van het multipliereffect van de consumptie en evolutie van dataproducten, evenals van het marktbereik van schaalbare clouddistributie.

De economische impact van het genereren van data

Organisaties ontwikkelen doorgaans een business case die drie tot vijf jaar bestrijkt om een ​​alomvattend beeld te krijgen van de economische voordelen op de korte, middellange en lange termijn. Succesvolle cases komen tegemoet aan de vraag van de markt om concurrerend te blijven, schaalbaarheid te bevorderen en voortdurend mogelijkheden voor kostenoptimalisatie en omzetverbetering na te streven.

De bovenstaande grafiek toont het incrementele opbrengstpotentieel uit het genereren van data-inkomsten over een periode van vijf jaar. In een voorbeeldorganisatie met een omzet van 5 miljard dollar bedraagt ​​de basisopbrengst uit data 2 miljoen dollar (5% van de totale omzet). Als de organisatie de traditionele aanpak volgt, kunnen de inkomsten uit data jaar-op-jaar met 0.25% groeien, van 10 miljoen dollar naar 5 miljoen dollar in drie jaar tijd, slechts 6.7 maal de basisomzet.

Het genereren van data kan daarentegen een krachtvermenigvuldiger zijn bijdragen aan een stijging van de omzet van een bedrijf met ruim 1%. Met de mogelijkheden om data te gelde te maken, zou de omzet uit data potentieel kunnen groeien van 5 miljoen dollar naar 20 miljoen dollar in drie jaar tijd, wat een viervoudige stijging betekent vergeleken met de basisomzet.

Think recente rapporten over de economische impact, de kosten van het bouwen de mogelijkheid om gegevens te gelde te maken is lager dan de basisinkomsten uit gegevens. Daarom kan een organisatie in het eerste jaar een deel van de bestaande data-inkomsten toewijzen aan het opbouwen van een mogelijkheid om data te gelde te maken.

Aan de slag met het genereren van gegevens

Organisaties kunnen beginnen met het definiëren van hun strategie voor het genereren van data en het identificeren van de dataproducten. Vervolgens kunnen ze hun mogelijkheden voor het genereren van data-inkomsten creëren door een geïntegreerd AI-gestuurd dataplatform te ontwikkelen. IBM Cloud Pak® voor gegevens, IBM Cloud Pak® voor integratie, IBM® watsonx.gegevens™ en IBM® watsonx.ai™ biedt hen dat holistische platform.

We raden een ontdekkingsworkshop aan waarin u uw data- en AI-ambities verkent om uw eerste dataproduct te bepalen. In een sprint van 4 tot 6 weken werken we samen aan een visie voor uw platformarchitectuur en ontwikkelen we een proof of concept voor het eerste dataproductontwerp. Dit uitgebreide proces omvat de ontwikkeling van het initiële dataproduct, het opstellen van een routekaart voor toekomstige producten en het opstellen van een ondersteunende business case.

Ontdek AI-gestuurde dataplatformarchitectuur