A monetização de dados permite que as organizações utilizem os seus ativos de dados e capacidades de inteligência artificial (IA) para criar valor económico tangível. Este sistema de troca de valor usa produtos de dados para melhorar o desempenho dos negócios, obter uma vantagem competitiva e enfrentar os desafios do setor em resposta à demanda do mercado.

Os benefícios financeiros incluem o aumento das receitas através da criação de modelos de negócios industriais adjacentes, do acesso a novos mercados para estabelecer mais fluxos de receitas e do aumento das receitas existentes. A otimização de custos pode ser alcançada através de uma combinação de melhorias de produtividade, economia de infraestrutura e reduções nas despesas operacionais.

Em 2023, o mercado global de monetização de dados foi avaliado em 3.5 mil milhões de dólares e os especialistas prevêem que atinja 14.4 mil milhões de dólares até 2032, demonstrando um taxa composta de crescimento anual de 16.6% de 2024 a 2032.

Tratar os dados como um ativo estratégico

Os dados são um dos ativos intangíveis mais valiosos para as organizações. Portanto, adotar uma abordagem holística que priorize a transformação empresarial orientada por dados ajuda a otimizar a extração de valor. Esta transformação aproveita o poder dos dados dentro da organização, permitindo a otimização de custos em toda a empresa e desbloqueando novas oportunidades líquidas de receitas diretas.

Quando se trata de otimização de dados, a maioria das organizações concentra-se exclusivamente na redução de custos de infraestrutura. No entanto, aqueles que adotam estratégias de transformação empresarial baseadas em dados podem multiplicar os benefícios considerando o potencial de crescimento das receitas, otimizando custos em infraestrutura, desenvolvimento, manutenção e melhorando a segurança e conformidade dos dados.

Os aspectos críticos da transformação empresarial orientada por dados são a estratégia geral de monetização de dados e a forma como os produtos de dados são utilizados. A percepção de dados e a automação de IA impulsionam a otimização de custos com manutenção preditiva, automação de processos e otimização da força de trabalho. A automação de IA reduz substancialmente os riscos de segurança e conformidade dos dados, identificando e analisando proativamente a gravidade, o escopo e a causa raiz das ameaças antes que elas afetem os negócios.

O efeito líquido da transformação empresarial orientada por dados é o aumento da conformidade, da produtividade e da eficácia através da automação em diferentes unidades de negócios, como vendas, marketing e serviços. Isto leva ao aumento da receita através de oportunidades para criar novos serviços e canais.

Identificando produtos de dados

Todos os setores estão enfrentando um aumento no volume de dados empresariais, apresentando desafios e oportunidades. Esses desafios, juntamente com as necessidades e casos de uso específicos do setor, influenciam os tipos de produtos de dados que as organizações ou os mercados exigem.

Os produtos de dados são ativos desenvolvidos a partir de fontes de dados internas de uma empresa ou pela combinação de dados internos e públicos, aumentados com IA para extrair insights exclusivos que ajudam a orientar decisões de negócios. Gerenciados como produtos, esses ativos de dados vêm com contratos de serviços definidos, métodos de entrega repetíveis e uma proposta de valor clara.

O setor bancário, por exemplo, enfrenta os seguintes desafios:

• Concorrência de bancos desafiadores e de tecnologia financeira ágil e inovadora.
• Alto grau de controle regulatório.
• Necessidade de proteger informações confidenciais.
• Silos de dados organizacionais que impedem uma experiência unificada do cliente.
• Pressão para aumentar as margens e identificar novos fluxos de receitas.

Para enfrentar esses desafios, as organizações criam casos de uso relevantes que atendem às suas necessidades específicas, bem como às necessidades do mercado em geral. Os exemplos de casos de uso a seguir mostram produtos de dados associados e benefícios financeiros correspondentes.

Os produtos de dados podem ser criados para uso interno em diversas funções ou unidades de negócios. Quando uma organização partilha os seus dados internamente e de forma consistente para melhorar a eficiência e obter benefícios qualitativos ou quantitativos, isso é referido como monetização interna de dados.

Os produtos de dados também podem ser criados para um consumo externo mais amplo em múltiplas organizações e ecossistemas. Quando os dados são partilhados externamente para obter benefícios estratégicos e financeiros, isso é referido como monetização externa de dados.

Economia da plataforma de dados orientada por IA

Uma organização orientada por IA é aquela em que a tecnologia de IA é fundamental tanto para a criação como para a captura de valor dentro do modelo de negócios. Uma capacidade de monetização de dados baseada na economia da plataforma pode atingir o seu potencial máximo quando os dados são reconhecidos como um produto construído ou alimentado por IA.

No modelo baseado em coleta, os dados de fontes externas e internas, como data warehouses e armazenamentos de dados, são inseridos em ferramentas analíticas para consumo em toda a empresa. No nível empresarial, as unidades de negócios identificam os dados necessários dos sistemas de origem e criam conjuntos de dados adaptados exclusivamente às suas soluções específicas. Isto leva a uma proliferação de dados organizacionais e a uma maior complexidade de pipeline, o que pode representar desafios na manutenção e utilização de novas soluções, afetando diretamente os custos e a pontualidade.

À medida que as empresas mudam de modelos orientados por recolha para modelos orientados por produtos, os produtos de dados são criados utilizando fontes de dados externas e internas, juntamente com ferramentas analíticas. Depois de desenvolvidos, esses produtos de dados podem ser disponibilizados às unidades de negócios da organização para compartilhamento e análise de dados em tempo real. Além disso, estes produtos de dados oferecem oportunidades de monetização através de parcerias ecossistémicas.

Numa abordagem orientada para a plataforma, as unidades de negócio criam soluções utilizando produtos de dados padronizados e combinando tecnologias para reduzir o trabalho, simplificar a arquitetura de dados empresariais e diminuir o tempo de obtenção de valor.

A plataforma de dados oferece produtos de dados enriquecidos que usam aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA generativa. Esses produtos de dados orientados por IA podem virtualizar e integrar fontes de dados diferentes para criar modelos de IA específicos de domínio usando dados corporativos proprietários. Os serviços de plataforma de dados permitem que produtos de dados sejam fornecidos como serviços SaaS, uma malha de dados única implantada na nuvem híbrida e entrega de produtos de dados autenticados, seguros e auditados.

Quando as organizações conectam seus dados valiosos e ativos de IA a grupos de usuários mais amplos, elas podem aproveitar o efeito multiplicador do consumo e da evolução de produtos de dados, bem como o alcance de mercado da distribuição escalável na nuvem.

O impacto económico da monetização de dados

As organizações geralmente desenvolvem um caso de negócio que abrange 3 a 5 anos para obter uma visão abrangente dos benefícios económicos a curto, médio e longo prazo. Os casos de sucesso atendem às demandas do mercado para permanecer competitivo, promover a escalabilidade e buscar constantemente oportunidades de otimização de custos e aumento de receitas.

O gráfico acima mostra o potencial incremental de receita proveniente da monetização de dados durante um período de 5 anos. Num exemplo de organização com receitas de 2 mil milhões de dólares, a receita de base proveniente de dados é de 5 milhões de dólares (0.25% da receita global). Se a organização seguir a abordagem tradicional, a receita proveniente de dados poderá crescer 10% em relação ao ano anterior, de 5 milhões de dólares para 6.7 ​​milhões de dólares em três anos, apenas 1.34 vezes a receita base.

Em contraste, a monetização de dados pode funcionar como um multiplicador de forças e contribuir para um aumento de mais de 1% na receita de uma empresa. Com capacidades de monetização de dados, as receitas provenientes de dados poderiam crescer potencialmente de 5 milhões de dólares para 20 milhões de dólares em 3 anos, representando um aumento de quatro vezes em comparação com as receitas de base.

De acordo com o relatórios recentes de impacto econômico, o custo da construção a capacidade de monetização de dados é inferior à receita básica dos dados. Portanto, uma organização pode alocar uma parte da sua receita de dados existente no primeiro ano para construir uma capacidade de monetização de dados.

Primeiros passos com a monetização de dados

As organizações podem começar definindo a sua estratégia de monetização de dados e identificando os produtos de dados. Em seguida, eles podem criar sua capacidade de monetização de dados desenvolvendo uma plataforma de dados integrada baseada em IA. IBM Cloud Pak® para Dados, IBM Cloud Pak® para integração, IBM® watsonx.data™ e IBM® watsonx.ai™ fornece a eles essa plataforma holística.

Recomendamos um workshop de descoberta onde você explorará seus dados e ambições de IA para determinar seu primeiro produto de dados. Em um sprint de 4 a 6 semanas, colaboraremos para criar uma visão para a arquitetura da sua plataforma e desenvolver uma prova de conceito para o primeiro design do produto de dados. Este processo abrangente inclui o desenvolvimento do produto de dados inicial, a criação de um roteiro para produtos futuros e o estabelecimento de um caso de negócios de apoio.

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