SudhaData- och BI-beroende
Registrera dig för att få de senaste insikterna och uppdateringarna inom teknik, AI och dataanalys, datavetenskap och innovationer från Polestar Analytics.
Sammanfatta detta blogginlägg med:Albert Einstein använde tankeexperiment för att visualisera implikationerna av oprövade teorier i den fysiska världen. På liknande sätt behöver företagsledare visualisera de många användningsområdena och implikationerna av sin dataanvändning. Detta skulle hjälpa dem att förstå den nuvarande situationen baserat på tidigare och nuvarande data för att utforska fler vägar för framtiden. Idag ska vi utforska i detalj det verkliga värdet av data och hur man kan realisera det för konkurrensfördelar och bygga nya intäktsströmmar.
Gartner definierar datamonetisering som "processen att använda data för att erhålla kvantifierbar ekonomisk nytta". Företag strävar alltid efter att utöka sina produkterbjudanden och tjänster för att skapa nya intäktskällor varje dag, även data är inget undantag. Med tanke på mängden data som genereras och antalet resurser som används för att lagra och omvandla data är det naturligt att företag vill få ut mer av det.
Baserat på hur informationen används finns det två huvudtyper av dataintäktsgenerering . Den första och mest direkta metoden är datadelning med externa och tredjepartskällor, dvs. direktförsäljning av data eller informationsbyte. Informationen kan vara i råformat eller data som redan har analyserats. En varning är att hålla koll på datadelningsnormerna på den egna platsen innan man gör detsamma.
Den andra metoden för intäktsgenerering av data, som är säkrare ur juridisk synvinkel och ger möjlighet till multiplikation i framtiden, är den indirekta metoden, dvs. att använda data för att förbättra affärsprestanda och beslutsfattandet. Även om många kallar data för den nya oljan eller vilken handelsvara som helst, är en viktig egenskap som de glömmer bort när det gäller data dess konsumtion, data kan konsumeras mer än en gång och dess värde. Värdet av data är inte tydligt för de flesta från början och beror på hur den används.
I denna indirekta typ av datamonetisering är det verkligt intressanta konceptet att ta reda på värdet av dessa data. Detta kan göras genom att hitta optimeringskällor eller använda datadrivna affärsmodeller, för vilka det finns många dataanalys- , business intelligence- , EPM-resurser och tekniker som kan hjälpa dig. I den här artikeln kommer vi huvudsakligen att prata om den indirekta metoden för datamonetisering.
Enligt en studie av Kearney har ”8 procent av de företag som är marknadsledande inom analys genererat 60 procent mer vinst än de företag som ligger så långt efter dem”. Den uppenbara men inte så uppenbara fördelen med datamonetisering genom den indirekta metoden är att förbättra affärsresultatet både på det inre och det slutliga resultatet.
Några av fördelarna med att använda datamonetisering inkluderar:
Det finns ett behov av att ändra synvinkeln på hur företag ser på data, från kostnadsställen till vinstställen. Med data finns det mycket som kan utvecklas när man lägger ner tid, investeringar och resurser på det. Olika nycklar som grund för datamonetisering är
Datahantering: Även om detta låter självklart saknar många organisationer detta steg. De misslyckas med att identifiera vilken typ av data de behöver samla in och de lyckas inte heller samla in data av hög kvalitet.
Datastrategi: Precis som med alla implementeringar skulle även implementering av dataanalys eller avancerad analys behöva en strategi för att identifiera de affärsenheter eller nyckeltal som skulle behöva fångas upp.
Dataanalys: Eftersom vi avser att identifiera fler möjligheter från intern data behövs den tekniska kunskap som krävs för att göra detsamma med analys. För att underlätta förståelsen kan vi dela upp detta i tre huvudområden: Skapande av affärsvärde, Förbättring av operativ effektivitet och Identifiering av affärsmodeller.
Skapande av affärsvärde kan hänvisas till som de processer där du möjliggör en sömlös dataplattform som förstår den aktuella affärssituationen med hjälp av historisk data för att skapa insikter. Förbättrad operativ effektivitet kan göras genom att förbättra insikter i realtid för att bygga effektiva och flexibla tillverknings- och logistikprocesser.
Det sista steget i att identifiera affärsmodeller kan göras genom datavetenskap och algoritmdriven dataanalys för att förnya eller bygga nya intäktsströmmar med scenarioplanering och analys.
Även om det finns flera sätt att prata om datamonetisering, låt oss ta en titt på hur dataanalys är användbar. Vi har pratat om de breda användningsfallen ovan där dataanalys kan utnyttjas, men låt oss nu ta ett annat perspektiv och titta på det från en organisationsnivå.
Men innan vi går in på metoderna för intäktsgenerering av data, låt oss ta en titt på hur dataanalys skulle vara fördelaktigt när det gäller intäktsgenerering. Du kanske har sett detta förut eller hört talas om Analytics mognadsstadier av Kearney . De fyra stadierna inkluderar eftersläntrare, följare, utforskare och ledare. Denna analys handlar om hur eftersläntrare upplever 60 % lägre vinster än ledare, och det är först när du når utforskarstadiet som du kan se det verkliga värdet av analyser.
Så nästa gång du funderar på om dataanalys skulle vara fördelaktigt eller inte, eller om du inte ser resultat, tänk omedelbart på vilken position du skulle ha i bedömningen av analysmognad, och hur dataanalys skulle vara fördelaktigt för din organisation.
Insikter som en tjänst
Det handlar om att bryta ner data till insiktsnivå, dvs. transformera, analysera och borra ner data till en insiktsnivå som kan delas med affärsintressenter eller slutanvändare. Detta kan göras i ett engångs- eller prenumerationsformat. Några exempel inkluderar hur företag som Meta eller recensionsplattformar prenumererar på insikter om hur kunder interagerar med sina plattformar. Detta kan hjälpa marknadsföring eller försäljning att förstå hur man når kunder bättre. Det kan också vara skapandet av insikter från intern data genom att använda dataanalys eller maskininlärningstekniker.
Inbäddad analys
Även om detta också kan vara en del av Insights är det viktigt att notera att med Embedded Analytics kan du ge insikter till befintliga arbetsflöden eller befintliga applikationer genom att bädda in visualiseringar eller nya dashboards i dem. Detta är extremt användbart när människor är bekymrade över förändringshantering som ett av hindren, dvs. förändringar i arbetsflöden eller behovet av att lära sig nya tekniker som en del av att få insikter.
Data som en tjänst
Den mest direkta formen av dataanalys är data som en tjänst . Detta ska inte förväxlas med dataanalys som en tjänst. Data som en tjänst handlar om att sälja data till konsumenter eller mellanhänder. Data kan vara i form av rådata eller samlad form. Data som säljs kan vara utan insikter eller bara graderad data. Till exempel faller all data som du samlar in från flera källor genom att gradera dem om specifika leverantörer etc. också under denna kategori. Sådan data kan delas via API:er, under online-marknadsplatser eller direkta datadumpar.
Vissa lägger även till analysbaserade plattformar och business intelligence till den här listan. Men jag tror att de tre sätten, dvs. Insikter som en tjänst, Data som en tjänst och inbäddad analys, har vissa delar av plattformar och BI.
Dataanalys och datamonetisering har blivit en differentierande faktor för de flesta företag, vilket hjälper dem att förstå och få tillgång till nya intäktskällor. Även om de flesta organisationer förstår det är konceptet ganska nytt. Enligt en rapport från Mckinsey säger "41 procent av de svarande vars företag har börjat monetisera data, en majoritet, att de började göra det bara under de senaste två åren".
Några av de branscher där datamonetisering är ganska utbredd nu är material och energi, finansiella tjänster och högteknologi. Respondenterna hos de högpresterande företag som har implementerat datamonetisering ser en positiv effekt, dvs. de är tre gånger mer benägna än andra att säga att deras datamonetiseringsinsatser bidrar med mer än 20 procent till företagets intäkter.
Låt oss till exempel titta på hur datamonetisering skulle vara fördelaktigt för tillverkningsindustrin . Monetisering av data inom tillverkningsindustrin resulterar i ökad produktivitet och hållbarhet. Med datamodeller av anläggningsinformation kan man förutsäga maskinfel och schemalägga underhåll, dvs. prediktivt underhåll. Man kan ha mer exakt planering baserad på produkters geolokalisering och efterfrågan, kombinera detta med digital tvillingtillverkning, så kan man ha kontinuerlig kvalitetskontroll och potentiell realisering.
Ett annat exempel på detta är Mayo Clinic, som har tillkännagivit en plattform för klinisk data för att använda insikter och kunskap som utvinns ur data för att förbättra hälso- och sjukvården och påskynda nya behandlingar.
Nu när vi känner till de många metoderna och fördelarna med datamonetisering, låt oss också förstå vilka de nuvarande hindren är:
När data åtkoms i silos eller onödig data samlas in av företag, skapar det en barriär av motstånd som varken kan utnyttjas eller utnyttjas. Därför är datahantering ett viktigt krav för hela processen för datamonetisering.
Du kan förstå de viktigaste delarna av en vinnande datastrategi i infografiken nedan:
Källa: BCG-analys
Vare sig det gäller att gå från passiv till aktiv analys eller att vara mer responsiv, data är kärnan i verksamheten. Genomatt tjäna pengar på din data får du tillgång till skalbar, agil och flexibel dataanalys, vilket i sin tur hjälper din organisation att anpassa sig till nya krav och kortare tid till insikter.
Med effektiv datamonetisering kan du få detaljerad anpassning av funktionalitet som säkerställer prestanda oavsett kommande utmaningar.
Om författaren
Data- och BI-beroende
När man teoretiserar före data - Omedvetet börjar man vrida fakta för att passa teorier, istället för teorier för att passa fakta.
Relaterad blogg
Bablu Chakraborty
Ali Kidwai