3 formas de monetizar datos y análisis

A pesar de contar con una plataforma de información del negocio de vanguardia, Dow Chemical tenía un problema de datos. La empresa tenía cientos de paneles 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 el equipo de análisis de datos (D&A) de Dow Chemical decidió dar un paso atrás y reexaminar lo que su plataforma podía ofrecer y cómo. 

Dow revisó los indicadores de uso y utilizó esa información para identificar y resolver los obstáculos no resueltos de los usuarios. ¿El resultado? El consumo de la plataforma aumentó en un 25 % desde 2015 hasta 2018, tiempo durante el cual el valor comercial de las soluciones de inteligencia empresarial y análisis empresarial de Dow se multiplicó por 4,2. 

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No basta con tener datos. El valor de los datos proviene de la información que generan, los procesos que optimizan y su capacidad para permitir una mejor toma de decisiones. La realidad es que, a pesar de la exageración y las expectativas de los datos y análisis, la mayoría de las organizaciones no están monetizando sus datos con éxito. 

“Los datos y el análisis pueden ser un activo comercial valioso que mejorará las decisiones comerciales, impulsará la transformación del negocio en digital y generará nuevos ingresos para tu organización”, afirma Shelly Thackston, especialista sénior de Gartner. “Pero para hacerlo bien, hay que 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”.

Si bien muchas organizaciones están luchando por monetizar los datos de una manera eficaz, otras como Dow Chemical se han replanteado toda su estrategia de datos para demostrar cómo monetizar los datos con éxito. 

Utiliza los datos para optimizar el negocio

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

Dow Chemical creó valor optimizando los procesos empresariales. Primero, la empresa identificó qué equipos estaban usando qué partes de la inteligencia empresarial 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 de la empresa. Si había una parte de la empresa que buscaba una solución en particular, el equipo los guiaba hacia la opción más eficaz. El ciclo de retroalimentación constante y las soluciones iterativas permitieron un crecimiento sustancial de los ingresos. 

Utiliza los datos para abordar los desafíos comerciales

Uno de los mayores retos que plantean los datos es que pueden existir en silos y fragmentos lejanos. Los diferentes grupos empresariales tienen configuraciones individualizadas y recopilan sus propios datos para sus objetivos, pero las empresas a menudo carecen de un relato global coherente. Esto dificulta el uso de los datos para cualquier cosa en el mundo real. 

Este fue exactamente el problema en Turku City Data, un proveedor nórdico de plataformas de inteligencia artificial, que se vio incapaz de salvar la distancia entre los datos y la resolución de problemas del mundo real. La solución de la organización fue una estructura 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. Turku City Data utilizó este marco fácil de entender como un lenguaje común para expresar y explorar los problemas comerciales en su riqueza contextual y estructural.  

Utiliza los datos para recopilar mejores datos

Un error común que las organizaciones cometen al monetizar los datos es buscar oportunidades únicamente 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, la empresa de tecnología global ZF Group 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 dirigirse y examinó de cerca qué tipo de datos crearían valor para ese mercado. 

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

Según la compañía, por lo general tienen solo el 80 % de los datos que necesitan para crear un nuevo producto, y el desafío reside en dónde encontrar el 20 % restante que hace que el producto sea realmente valioso. Por ejemplo, la organización vende rótulas habilitadas para sensores de Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) que generan datos que se utilizan para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo. Luego, la organización vende analíticas y visualizaciones fáciles de usar para permitir programas de mantenimiento predictivo. Esto significa que la organización busca constantemente nuevas oportunidades para crear datos que quizás ni siquiera existan todavía, lo que, a su vez, hace que esos datos sean valiosos para otros.