Data-Monetization - data innovation
Cómo tres organizaciones aprendieron a pensar de manera diferente y monetizaron exitosamente sus datos

Una importante multinacional química a pesar de contar con una plataforma de información empresarial de vanguardia,  tenía un problema de datos. La organización tenía cientos de tableros y miles de informes, pero ninguna de esa información estaba generando mejores decisiones.

No es raro que las organizaciones sigan invirtiendo en sistemas incluso cuando no producen los beneficios que habían prometido, pero esta empresa decidió dar un paso atrás y reexaminar el potencial de sus plataformas.

Hubo una primera etapa de revisión de las métricas que estaban en uso y se utilizaron estas para identificar y resolver los obstáculos no resueltos de los usuarios. El resultado fue un incremento en el uso de la plataforma de un 25% desde 2015 hasta 2018, tiempo durante el cual el valor comercial se multiplicó por 4,2.

No es suficiente simplemente en tener los datos. El valor de los datos proviene de los conocimientos que crea, los procesos que optimiza y su capacidad para permitir una mejora en la toma de decisiones. La realidad es que, a pesar de la exageración y las expectativas de datos y análisis, la mayoría de las organizaciones no están monetizando sus datos con éxito.

Los datos y la analítica pueden ser un activo comercial valioso que mejorará la toma de decisiones, impulsará la transformación comercial digital y generará nuevos ingresos para la organización. Pero para hacerlo bien, se deberán dejar atrás las suposiciones falsas sobre la monetización de datos y abordar las barreras culturales, estructurales y de procedimiento que hacen que muchas organizaciones fracasen.

Uso de datos para la optimización del negocio

Las organizaciones que se dan cuenta de la promesa de las plataformas de análisis y BI y actúan para optimizarlas en toda la empresa encontrando un valor real y reconocerán oportunidades que antes no eran evidentes.

La compañía química entendió como crear valor optimizando los procesos comerciales. Primero, identificó qué equipos estaban usando qué partes del BI y con qué fines. Si ese equipo estaba obteniendo mucho valor de una solución infrautilizada, se les pedía que compartieran sus victorias e historias con otras partes del negocio. Sí había una parte del negocio que buscaba una solución en particular, el equipo los guiaba hacia la opción más efectiva. El ciclo de retroalimentación constante y las soluciones iterativas permitieron un crecimiento sustancial de los ingresos.

Uso de datos para los desafíos comerciales

Uno de los mayores desafíos con los datos es que pueden existir en silos y fragmentos remotos. En muchos casos tienen configuraciones individualizadas y recopilan sus propios datos para sus objetivos, pero las empresas a menudo carecen de una narrativa global coherente. Esto dificulta el uso de los datos para cualquier cosa en el mundo real.

Este fue exactamente el problema de proveedor de plataformas de inteligencia artificial, se vio incapaz de cerrar la brecha entre los datos y la resolución de problemas del mundo real. La solución de la organización fue un marco de análisis de gráficos flexible. Esto significaba que los datos de toda la empresa se organizaban a un nivel de abstracción, de modo que cada punto de datos representaba a una persona, objeto, ubicación o evento. Se utilizó este marco fácil de entender como un lenguaje común para explorar los problemas comerciales en su riqueza contextual y estructural.

Uso de datos para recopilar los mejores datos

Un error común que cometen las organizaciones cuando se trata de monetizar los datos es buscar oportunidades en los datos existentes fácilmente disponibles. Es un error comprensible para las organizaciones a las que se les ha hecho creer que los datos en sí mismos son inherentemente valiosos. Sin embargo, una empresa de tecnología global decidió que un enfoque contrario a la intuición podría tener más sentido. En lugar de mirar los datos que ya tenían, la organización seleccionó los mercados a los que apuntar y examinó de cerca qué tipo de datos crearían valor para ese mercado.

Entonces se dieron cuenta de que los datos que la organización ya tenía, y de hecho la mayoría de las organizaciones tienen, ofrecían un valor limitado, ya que a menudo se trata de temas comunes y están optimizados para un uso interno. La monetización de datos requiere datos únicos que las organizaciones aún no poseen.

Los métodos internos o indirectos de la monetización de datos incluyen el uso de datos para realizar mejoras mensurables en el desempeño comercial e informar de las decisiones. Los métodos externos o directos incluyen el intercambio de datos para obtener términos o condiciones beneficiosos de los socios comerciales, el intercambio de información o la venta de datos directamente (a través de un intermediario de datos o de forma independiente) u ofrecer productos y servicios de información (por ejemplo, incluida la información como un componente de valor agregado) de una oferta existente.

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