Разделы: Бизнес-задачи

Монетизация данных (Data monetization) Скачать в PDF

Монетизация данных — это деятельность, направленная на извлечение измеримых экономических выгод за счет использования информационных активов компании. В настоящее время основным механизмом монетизации является аналитика данных, реже — продажа услуг, связанных с их обработкой.

Монетизация данных, особенно за счет аналитики, не всегда приводит к явному получению финансовой прибыли (прямая монетизация). Она может выражаться в увеличении доходов от других видов деятельности через снижение издержек, повышение эффективности бизнес-процессов, сокращение времени вывода новых товаров и услуг на рынок, увеличение доли рынка или капитализации компании (косвенная монетизация). Все это достигается за счет улучшения качества управленческих решений на основе анализа данных.

Данные, используемые при монетизации, могут иметь разнообразное происхождение:

  • собственные данные компании, генерируемые бизнес-операциями через OLTP-системы;
  • данные, полученные от клиентов при проведении маркетинговых кампаний (опросы, отзывы и т.д.);
  • контент сайтов и соцсетей;
  • устройства интернета вещей и т.д.

Различают следующие типы монетизации данных: внутреннюю и внешнюю.

Внутренняя — процессы и их результаты используются только внутри компании, то есть для повышения эффективности ее собственных операций. Как правило, она основана на аналитике данных. В настоящее время это наиболее распространенный тип монетизации, поскольку его проще реализовывать и с ним связано меньше рисков, в том числе юридических.

Внешняя — имеет место, когда организация предоставляет данные, а также результаты их обработки или анализа сторонним компаниям на платной основе. При этом возможны следующие случаи:

  1. предоставление сырых, необработанных данных, которые сторонняя организация может использовать по своему усмотрению;
  2. продажа данных, прошедших предобработку, с целью повышения их ценности (например, очистку, интеграцию, структурирование, обогащение и т.д.);
  3. продажа результатов аналитической обработки данных, т.е. обнаруженных в них шаблонов, зависимостей и закономерностей, может служить готовой основой для принятия решений в области повышения эффективности бизнеса.

Очевидно, что третий случай обеспечивает наиболее длинную цепочку добавленной стоимости данных и самый высокий уровень их монетизации.

Монетизация данных часто сопряжена с этическими и юридическими ограничениями, поскольку в цепочке поставок задействовано множество субъектов, которые могут претендовать на часть полученной выгоды как с юридической, так и с моральной точки зрения. К таким субъектам могут относиться:

  • организация, которая сгенерировала данные;
  • владелец оборудования для хранения данных;
  • владелец интеллектуальной собственности (ПО, аналитические методы и алгоритмы), связанной с анализом данных;
  • собственник телекоммуникационных ресурсов, обеспечивающих передачу данных и т.д.

Все участники цепочки создают прирост стоимости данных и несут определенные издержки, что дает им юридическое или моральное право на получение доли от результатов монетизации. В связи с этим при реализации проектов в области монетизации данных необходимо учитывать соответствующие юридические и этические нормы и закреплять их документально.

Например, клиент, проходящий опрос и предоставляющий данные, которые впоследствии монетизируются, является их владельцем и имеет право на долю в их монетизации. Поэтому в электронной анкете целесообразно предусмотреть установку флажка, с помощью которого клиент соглашается отказаться от права собственности на предоставленную информацию и любые результаты ее обработки.

В настоящее время различают несколько разновидностей бизнеса по монетизации данных.

Данные как услуга (Data as a Service, DaaS) — бизнес-модель, при которой две или более организаций покупают, продают или обмениваются цифровыми данными в обмен на что-то ценное. Одним из ключевых требований данной модели является предоставление данных по запросу, независимо от географического или организационного разделения между поставщиком и потребителем.

Преимущества «облачного подхода» включают: высокую скорость развертывания систем, повышенную надежность, которая сокращает время простоя важных бизнес-приложений из-за сбоев, быстрое выделение ресурсов для рабочих нагрузок, экономию средств на оплату локальной инфраструктуры данных и персонала, а также высокую степень автоматизации управления и технической поддержки.

Инсайт как услуга (Insights as a service, IaaS) — модель, при которой продавец предоставляет, а потребитель получает готовые результаты анализа. Эти сервисы размещаются в облаке, что обеспечивает масштабирование по данным, гибкий выбор аналитических инструментов, экономию на покупке аналитического ПО и оплате аналитиков.

Платформа с поддержкой аналитики как услуга (Analytics-enabled as a Service, AaaS) — сервис, который предоставляет доступ к ПО и инструментам анализа через облако вместо необходимости инвестировать в локальные программные решения. Analytics as a Service объединяет DaaS и IaaS в один комплексный облачный сервис.

Встроенная аналитика (Embedded analytics) — модель, при которой аналитические инструменты интегрируются в поставляемые бизнес-приложения, а плата за аналитику включается в их стоимость.

Сегодня монетизация данных является не только ключом к открытию неиспользованных источников дохода, но и инструментом для создания новых бизнес-возможностей, получения конкурентных преимуществ и укрепления партнерских отношений с другими участниками рынка.