Предисловие. Данные = нефть
Всем известно, что данные — это новая нефть. Именно данные будут стимулировать экономический рост в 21 веке. Журнал The Economist даже объявил данные самым ценным ресурсом в мире.
Но сравнение данных и нефти не только фигуральное. Есть множество действительно схожих параметров у этих далеких друг от друга сущностей.
Все мы помним, как в апреле 2020 года цена барреля нефти стала отрицательной. Трейдеры платили покупателям, чтобы они забрали нефть у них из рук, т.к. просто хранение нефти связано с существенными затратами и рисками. И эта аналогия верна и для данных. Нет смысла просто хранить данные.
Данные, как и нефть, имеют скрытую ценность. То есть данные и нефть имеют потенциальную ценность, которая еще не реализована. Владение данными, как и владение нефтью, само по себе недостаточно для обеспечения экономической ценности. Данные, как и нефть, должны использоваться для преобразования этой скрытой (потенциальной) ценности в кинетическую (реализованную) ценность. Ценность данных реализуется только тогда, когда вы применяете скрытые в данных сведения о клиентах, продуктах и операциях для оптимизации ключевых бизнес-инициатив организации и поддерживающих сценариев использования.
Смена парадигмы. Данные ≠ затраты
Чтобы получить ценность из данных нужна стратегия монетизации, основанная на экономике, в которой ценность создается при «использовании», а не «владении» данными.
Компании должны изменить свое управленческое мышление с «данные как затраты, которые необходимо минимизировать» на «данные как актив, который будет способствовать росту компании в 21 веке».
Стратегия монетизации данных – это процесс получения экономической выгоды от данных, поддающийся количественной оценке в денежном эквиваленте. Это то, как вы применяете эти данные, как преобразуете скрытую их ценность в реальную через выявление, проверку и оценку приоритетов и инструментария для обработки накопленных данных, чтобы они стали источником притока новых клиентов, создания инновационного продукта и эксплуатационной ценности.
Несомненно, компаниям нужна дорожная карта, которая поможет использовать уникальные экономические особенности этого нематериального актива, называемого данными. Актива, который никогда не истощается, никогда не изнашивается и может использоваться в неограниченном количестве вариантов реализации с почти нулевой предельной стоимостью.
Освоение «4 этапов монетизации данных»
Организациям необходимы «4 этапа монетизации данных»
Этап 1: Данные – это цена.
Этот этап отражает возрастающие затраты, связанные с хранением, управлением и контролем данных, а также потенциальные нормативные риски и затраты из-за ненадлежащего управления или защиты ваших данных. Итог: постоянно увеличивающийся объем и разнообразие данных растет быстрее, чем снижаются затраты на их хранение….
Этап 2: Исследование монетизации данных.
На этапе 2 появляются пилотные проекты по монетизации данных, основанные на тесном сотрудничестве на базовом уровне между бизнесом и руководством ИТ. Это этап подтверждения ценности, на котором пилотные проекты по проверке вариантов использования данных приобретают практическую реализацию и показывают реальные результаты монетизации данных в масштабах всей организации.
Этап 3: Реализация ценности монетизации данных.
Здесь наем директора по монетизации данных закладывает основу для быстрого ввода в эксплуатацию и последующего управления усилиями организации по их монетизации за счет повторного использования и уточнения данных и аналитики. Это ускоряет окупаемость реализации сценария использования и снижает риски проектов.
Этап 4: Повышение ценности монетизации данных.
Благодаря упреждающему управлению данными и аналитическими активами компаний, результаты и аналитические улучшения отражаются в предыдущих сценариях использования, вызывая ускорение реализации ценности. Это этап, на котором живут Apple, Google, Microsoft, Amazon и Facebook.
Эти этапы являются эталоном, по которому организации могут измерять эффективность монетизации данных, а также руководством, помогающим организациям осваивать данные как актив, который будет способствовать их росту.
Источник: Bill Schmarzo "Big Data MBA"
