Datainntektsgenerering gir organisasjoner mulighet til å bruke sine dataressurser og kunstig intelligens (AI) for å skape konkrete økonomiske verdier. Dette verdiutvekslingssystemet bruker dataprodukter for å forbedre forretningsytelsen, oppnå et konkurransefortrinn og møte bransjeutfordringer som svar på etterspørselen fra markedet.

Økonomiske fordeler inkluderer økte inntekter gjennom etablering av tilstøtende industriforretningsmodeller, tilgang til nye markeder for å etablere flere inntektsstrømmer og økende eksisterende inntekter. Kostnadsoptimalisering kan oppnås gjennom en kombinasjon av produktivitetsforbedringer, infrastrukturbesparelser og reduksjoner i driftsutgifter.

I 2023 ble det globale datainntektsmarkedet verdsatt til USD 3.5 milliarder, og eksperter anslår at det vil nå USD 14.4 milliarder innen 2032, noe som viser en sammensatt årlig vekstrate på 16.6 % fra 2024 til 2032.

Behandle data som en strategisk ressurs

Data er en av de mest verdifulle immaterielle eiendelene for organisasjoner. Derfor, ved å ta i bruk en helhetlig tilnærming som prioriterer datadrevet forretningstransformasjon, hjelper det å optimalisere verdiutvinning. Denne transformasjonen utnytter kraften til data i organisasjonen, og muliggjør kostnadsoptimalisering for hele bedriften og åpner for nye nettoinntektsmuligheter.

Når det gjelder dataoptimalisering, fokuserer de fleste organisasjoner utelukkende på infrastrukturkostnadsreduksjon. Imidlertid kan de som omfavner datadrevne forretningstransformasjonsstrategier multiplisere fordelene ved å vurdere inntektsvekstpotensial, optimalisere kostnader på tvers av infrastruktur, utvikling, vedlikehold og forbedre datasikkerhet og samsvar.

Kritiske aspekter ved datadrevet forretningstransformasjon er den overordnede strategien for datainntektsgenerering og hvordan dataprodukter brukes. Datainnsikt og AI-automatisering driver kostnadsoptimalisering med prediktivt vedlikehold, prosessautomatisering og arbeidsstyrkeoptimalisering. AI-automatisering reduserer datasikkerhet og samsvarsrisiko betydelig ved å proaktivt identifisere og analysere alvorlighetsgraden, omfanget og grunnårsaken til trusler før de påvirker virksomheten.

Nettoeffekten av datadrevet forretningstransformasjon er økt compliance, produktivitet og effektivitet via automatisering på tvers av ulike forretningsenheter, som salg, markedsføring og tjenester. Dette fører til inntektsøkning gjennom muligheter for å skape nye tjenester og kanaler.

Identifisering av dataprodukter

Bransjer over hele linjen opplever en økning i datavolum for bedrifter, noe som byr på både utfordringer og muligheter. Disse utfordringene, sammen med spesifikke industribehov og brukstilfeller, påvirker hvilke typer dataprodukter organisasjoner eller markeder krever.

Dataprodukter er eiendeler utviklet fra et selskaps interne datakilder eller ved å kombinere interne og offentlige data, utvidet med AI for å trekke ut unik innsikt som bidrar til å drive forretningsbeslutninger. Administrert som produkter, kommer disse datamidlene med definerte servicekontrakter, repeterbare leveringsmetoder og et klart verdiforslag.

Banknæringen står for eksempel overfor følgende utfordringer:

• Konkurranse fra smidig og innovativ finansteknologi og utfordrerbanker.
• Høy grad av forskriftskontroll.
• Behov for å beskytte sensitiv informasjon.
• Organisatoriske datasiloer som hindrer en enhetlig kundeopplevelse.
• Press for å øke marginene og identifisere nye inntektsstrømmer.

For å møte disse utfordringene, skaper organisasjoner relevante use cases som adresserer deres spesifikke behov, så vel som behovene til markedet for øvrig. Følgende eksempelbruk viser tilknyttede dataprodukter og tilsvarende økonomiske fordeler.

Dataprodukter kan lages for internt bruk på tvers av ulike funksjoner eller forretningsenheter. Når en organisasjon deler sine data internt og konsekvent for å forbedre effektiviteten og oppnå kvalitative eller kvantitative fordeler, refereres det til som intern datainntektsgenerering.

Dataprodukter kan også lages for et bredere eksternt forbruk på tvers av flere organisasjoner og økosystemer. Når data deles eksternt for å oppnå strategiske og økonomiske fordeler, refereres det til som ekstern datainntektsgenerering.

AI-drevet dataplattformøkonomi

En AI-drevet organisasjon er en der AI-teknologi er grunnleggende for både verdiskaping og verdifangst innenfor forretningsmodellen. En funksjon for datainntektsgenerering bygget på plattformøkonomi kan nå sitt maksimale potensial når data blir gjenkjent som et produkt som enten er bygget eller drevet av AI.

I den innsamlingsledede modellen mates data fra eksterne og interne kilder, som datavarehus og datalagre, inn i analyseverktøy for bedriftsomfattende forbruk. På bedriftsnivå identifiserer forretningsenheter dataene de trenger fra kildesystemer og lager datasett som er skreddersydd eksklusivt til deres spesifikke løsninger. Dette fører til en spredning av organisasjonsdata og økt rørledningskompleksitet, noe som kan skape utfordringer i vedlikehold og bruk for nye løsninger, som direkte påvirker kostnader og aktualitet.

Når bedrifter skifter fra innsamlingsledede til produktledede modeller, skapes dataprodukter ved å bruke eksterne og interne datakilder, sammen med analytiske verktøy. Når de er utviklet, kan disse dataproduktene gjøres tilgjengelige for forretningsenheter i organisasjonen for datadeling og analyser i sanntid. Disse dataproduktene tilbyr også muligheter for inntektsgenerering gjennom økosystempartnerskap.

I en plattformdrevet tilnærming bygger forretningsenheter løsninger ved å bruke standardiserte dataprodukter og kombinere teknologier for å redusere arbeid, forenkle bedriftens dataarkitektur og redusere tid til verdi.

Dataplattformen tilbyr databerikede dataprodukter som bruker maskinlæring, dyp læring og generativ AI. Disse AI-drevne dataproduktene kan virtualisere og integrere ulike datakilder for å lage domenespesifikke AI-modeller ved å bruke proprietære bedriftsdata. Dataplattformtjenester gjør at dataprodukter kan leveres som SaaS-tjenester, et enkelt datanettverk distribuert over hybridskyen og autentisert, sikker og revidert dataproduktlevering.

Når organisasjoner kobler sine verdifulle data og AI-ressurser til bredere brukergrupper, kan de bruke multiplikatoreffekten fra forbruket og utviklingen av dataprodukter, samt markedsrekkevidden fra skalerbar skydistribusjon.

Den økonomiske effekten av datainntektsgenerering

Organisasjoner utvikler vanligvis en business case som strekker seg over 3 til 5 år for å få et helhetlig syn på kort-, mellom- og langsiktige økonomiske fordeler. Vellykkede saker imøtekommer markedets krav om å forbli konkurransedyktige, fremme skalerbarhet og hele tiden forfølge kostnadsoptimalisering og muligheter for inntektsforbedring.

Grafen ovenfor viser det inkrementelle inntektspotensialet fra inntektsgenerering for data over en 5-årsperiode. I et eksempel på en organisasjon med USD 2 milliarder i inntekt, er grunninntekten fra data USD 5 millioner (0.25 % av den totale inntekten). Hvis organisasjonen følger den tradisjonelle tilnærmingen, kan inntektene fra data vokse med 10 % fra år til år, fra 5 millioner USD til 6.7 millioner USD på tre år, bare 1.34 ganger basisinntekten.

I kontrast kan datainntektsgenerering fungere som en kraftmultiplikator og bidra til i overkant av 1 % økning i et selskaps omsetning. Med datainntektsfunksjoner kan inntekter fra data potensielt vokse fra USD 5 millioner til USD 20 millioner i løpet av 3 år, noe som representerer en firedobling sammenlignet med basisinntektene.

Ifølge nylige økonomiske konsekvensrapporter, byggekostnadene en evne til å tjene penger på data er mindre enn grunninntektene fra data. Derfor kan en organisasjon allokere en del av sine eksisterende datainntekter det første året for å bygge en datainntektsfunksjon.

Komme i gang med inntektsgenerering for data

Organisasjoner kan starte med å definere sin strategi for datainntektsgenerering og identifisere dataproduktene. Deretter kan de skape inntektsgenerering for data ved å utvikle en integrert AI-drevet dataplattform. IBM Cloud Pak® for data, IBM Cloud Pak® for integrasjon, IBM® watsonx.data™ og IBM® watsonx.ai™ gi dem den helhetlige plattformen.

Vi anbefaler et oppdagelsesverksted hvor du vil utforske dataene dine og AI-ambisjonene dine for å bestemme ditt første dataprodukt. I en 4 til 6 ukers sprint vil vi samarbeide for å lage en visjon for plattformarkitekturen din og utvikle et proof of concept for det første dataproduktdesignet. Denne omfattende prosessen inkluderer utvikling av det første dataproduktet, opprettelse av et veikart for fremtidige produkter, og etablering av en støttende business case.

Utforsk AI-drevet dataplattformarkitektur