Как бизнес монетизирует данные: ключевые подходы и вызовы

В эпоху цифровизации данные превратились в стратегический актив, способный генерировать прибыль. Однако путь от «сырых» данных к реальной монетизации требует продуманной стратегии и технологических решений. Разберём основные аспекты на примере платформы Tengri Data.

1. Виды данных для монетизации

Данные компании можно разделить на два ключевых блока:

• Внутренние данные:финансовые показатели;
  данные о складских запасах;
  информация о технических системах;
  бюджетирование и исполнение.
  
• Данные о клиентах (наиболее ценные):поведение и предпочтения;
  геолокация;
  история покупок и сделок;
  паттерны взаимодействия с сервисом.
  

Важно: монетизация ≠ продажа персональных данных. Это законные способы принятия решений на основе аналитики.

2. Основные методы монетизации

а) Оптимизация бизнес-процессов

• Автоматизация скоринга (банки, страхование): анализ благонадёжности клиентов.
• Прогнозирование продаж: снижение избыточных запасов, повышение оборачиваемости капитала.
• Динамическое ценообразование: корректировка цен в реальном времени на основе спроса.

б) Персонализация предложений

• Таргетированные рекомендации на сайтах/приложениях.
• Напоминания о незавершённых покупках.
• Индивидуальные скидки и условия рассрочки.

в) Снижение издержек
Пример: автоматизация службы поддержки в компаниях с большим клиентским потоком (рост выручки до 15% за счёт сокращения штата модераторов).

3. Почему монетизация не всегда удаётся?

Технологические барьеры:

• Высокая скорость поступления данных (проблема velocity).
• Необходимость обработки петабайтов информации.
• Задержки в реальном времени (критично для рекомендательных систем).

Организационные сложности:

• Отсутствие чёткой стратегии: «загрузить данные и получить деньги» не работает.
• Длительный цикл: сбор → очистка → анализ → тестирование гипотез → коммерциализация.
• Неготовность бизнеса к изменениям: старые модели теряют актуальность из-за динамики данных.

Ошибки в использовании ИИ:

• Ожидание «волшебного» результата от нейросетей без постановки целей.
• Недооценка роли человеческого фактора в интерпретации данных.

4. Решение: платформа Tengri Data

Ключевые особенности:

• Open LakeHouse-архитектура: разделение хранения и обработки данных, что обеспечивает масштабируемость.
• Единый интерфейс: интеграция инструментов для анализа, ML-моделирования и визуализации в одном окне.
• ИИ-агенты: цифровые «сотрудники», помогающие в написании кода, отладке и анализе.
• Безопасность:контроль доступа с мгновенной блокировкой при увольнении сотрудника;
  локальное развёртывание (без облаков), что критично для банков и телекома в Центральной Азии.
  

Преимущества для бизнеса:

• Снижение затрат на поддержку инфраструктуры.
• Быстрая окупаемость за счёт автоматизации рутинных процессов.
• Гибкость: подходит как малым, так и крупным компаниям (ограничение — ОС Linux Debian/Astra Linux).

5. Перспективы развития

• Дата-сервисы: микросервисы с транзакционными базами данных для внешних интеграций.
• Рекомендательные системы в режиме реального времени.
• Расширение экосистемы ИИ-агентов для углублённой аналитики.

Вывод

Монетизация данных — это комплексный процесс, требующий:

1. Чёткой постановки бизнес-целей.
2. Технологической базы для обработки больших объёмов информации.
3. Культуры работы с данными внутри компании.

Платформа Tengri Data закрывает ключевые пробелы, предлагая универсальное решение для безопасной и эффективной монетизации данных без зависимости от облачных провайдеров.

Сообщение Как бизнес монетизирует данные: ключевые подходы и вызовы появились сначала на Автомикс.