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数据变现:当前企业需要的新价值流

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2020-06-17 14:00:36 本文摘自:至顶网

疫情引发的经济危机,使传统业务收入流逐渐枯竭,或长期处于危险之中,企业需要寻找新的价值来源,例如从大量可用数据中获取价值,而这正是CIO和CDO(首席数据官)必须要应对的挑战。

数据变现并不是简单地直接出售数据。数据具有经济特性,这让数据能够发挥其他资产尤其是石油所不具备的优势,尽管数据经常被错误地与石油进行对比。数据可以同时用于很多种不同的目的,这就是经济学家所说的非竞争性、非消耗性和可再生的资产。当你使用数据的时候,数据不会枯竭,而且会生成更多的数据。与其他资产相比,信息资产的存货携带成本和运输成本相对较低,这让数据变现成为一项能带来丰厚回报的风险投资。

数据可以创造可衡量的内部或者外部经济价值,企业应该利用这一点对数据进行变现。数据形式是无限的,因此变现方式也是多种多样的。

数据变现方法

数据变现的方法可以分成两大类:直接变现和间接变现。通过直接变现数据可以产生明显的、可归因的经济利益;而通过间接变现,数据经济利益的体现也更间接。直接变现通常是以交易的形式进行的,间接变现则涉及到影响一个或者多个业务流程。间接变现的方法中,包括了很多企业现有使用数据的方法,例如:

· 发现或者减少欺诈或浪费的费用;

· 降低风险并提高安全性;

· 优化供应链或者其他流程;

· 改善客户服务;

· 确定新的潜在客户或者市场;

· 巩固业务合作伙伴关系或者客户忠诚度。

但是,除非你要衡量数据对这些内部收益的影响,否则可能很难证实你正在对这些数据进行变现。

直接数据变现的方法不那么常见,而且常常被忽视。来自Gartner、Forrester、McKinsey、麻省理工学院信息系统研究中心的各种研究表明,当前只有大约三分之一的企业开始涉足从可用数据中创造外部价值。这些直接数据变现的方法包括:

将数据或者洞察以许可的方式提供给他人

数据变现最显而易见的方法是出售数据,或者是授权数据使用权,而不是交换数据的完全托管权。除了传统的产品或者服务之外,很少有企业会把数据作为一项产品或者一项服务对外提供,而这正是Dawex、The Data Exchange、Demyst、EagleAlpha、Quantl等越来越多特定行业数据整合公司所专注的市场领域。这些公司处理市场营销数据、销售数据、共享样本数据、数据集或者API的访问,以及许可交易。

但通常,所谓的“外部”或者“替代”数据的消费者并不需要真正的原始数据,他们需要的是洞察力,包括对业务的洞察力(例如基准或者建议)。各种行业特定的市场研究机构例如ACNielsen、IHS-Market和Gartner,都通过这种方式将数据(或内容)变现。

但是在某些情况下,企业组织需要这样一种解决方案:将其他人的数据与自己的数据集成到自己的应用中,在这方面,专门从事数据变现解决方案的顾问可以为CIO和CDO提供帮助。

数据交换或交易

交换数据以换取商品和服务比你想像的更为普遍,可以想想你在百货商店购物的时候,会被扫描会员卡得到所谓的“折扣”。到底发生了什么?其实你正在交换个人数据和购物车数据以获得商品折扣。

B2B领域中也有类似的机会,例如以折扣或者有利的合同条款换取有关销售、预测或者供应的信息共享。此外,资金的流动性和各种监管报告让数据成为一种首选的货币形式。提示:折扣不作为收入需要征税,而直接出售数据是要征税的。

通过数据增强现有产品或服务

数据和洞察并不一定是要直接出售或者进行交换的。有的时候,将数据或者分析整合到现有产品或者服务中,有助于增强你的竞争力、竞争优势和价格优势。例如有一种预测工具,可以访问开放数据、辛迪加数据、社交媒体流和Web内容等外部数据集,自动生成业务绩效的一系列指标,这种工具与那种只考虑本公司交易历史记录的“哑巴”预测工具形成鲜明对比。

另一个很好的例子是支持物联网的汽车组件,这种组件会不断收集来自其他汽车和驾驶员的数据,然后调整车辆性能以及/或者延长使用寿命。

现有产品或服务的数字化

除了将现有产品或服务与数据融合在一起,我们还可以更进一步,实现完全的数字化。例如,Kaiser Permanente实施了安全的消息通信、图像共享、视频咨询和移动应用,让某些地区的线上患者问诊超过了实体诊所问诊数量,此外还可以更快速地为患者提供专家服务,有90%的医生表示,这种数字化技术让他们能够为患者提供更高质量的诊断。解决方案的数字化通常需要对产品、服务、流程和客户旅程进行全面的重新设计,以集成和利用数据。

反向数据变现

根据GDPR、CCPA和HIPAA等隐私法规,让很多业务负责人、IT高管和法律顾问错误地认为,他们不能将将客户数据变现,这种单向的数据流思考方式是有局限性的。尽管你可能无法与他人共享客户数据,但是你通过与客户共享有关他人产品和服务的信息获取推荐费或佣金,是没有任何限制的。

你可以看看你的业务生态系统,看看有没有客户可能需要或者想要相关的解决方案。例如,某家医院可以引入针对糖尿病患者的居家血糖监测套件、健康饮食计划或者运动计划。再或者,银行了解客户的购买方式、生活方式、人口统计和财务状况,他们可以向客户推荐符合其特征的特定保险产品或者非金融服务。

实际上,直接数据变现不仅需要进行内部分析,而且应该被视为一个新的产品线,具有完整的产品管理功能,需要专门的市场营销、销售和支持职能,所能带来的好处是真实且巨大的,例如某家医疗公司最近从一项价值300万美元的数据货币化项目中,发现了1亿美元新的直接价值,来自已经收集的数据,仅用于基本内部使用,然后进行归档。

数据变现有很多途径。很多行业领先企业进行了调查并实施了多种方法,但都需要领导层一定程度上的“觉醒”。正如Cardinal Health副总裁、全球数据负责人Ranjana Young指出的:“一旦企业的业务领导者意识到,一家企业的垃圾能变成另一家企业的财富,新的数据价值流就将出现。”

关键字:大数据

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数据变现:当前企业需要的新价值流

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2020-06-17 14:00:36 本文摘自:至顶网

疫情引发的经济危机,使传统业务收入流逐渐枯竭,或长期处于危险之中,企业需要寻找新的价值来源,例如从大量可用数据中获取价值,而这正是CIO和CDO(首席数据官)必须要应对的挑战。

数据变现并不是简单地直接出售数据。数据具有经济特性,这让数据能够发挥其他资产尤其是石油所不具备的优势,尽管数据经常被错误地与石油进行对比。数据可以同时用于很多种不同的目的,这就是经济学家所说的非竞争性、非消耗性和可再生的资产。当你使用数据的时候,数据不会枯竭,而且会生成更多的数据。与其他资产相比,信息资产的存货携带成本和运输成本相对较低,这让数据变现成为一项能带来丰厚回报的风险投资。

数据可以创造可衡量的内部或者外部经济价值,企业应该利用这一点对数据进行变现。数据形式是无限的,因此变现方式也是多种多样的。

数据变现方法

数据变现的方法可以分成两大类:直接变现和间接变现。通过直接变现数据可以产生明显的、可归因的经济利益;而通过间接变现,数据经济利益的体现也更间接。直接变现通常是以交易的形式进行的,间接变现则涉及到影响一个或者多个业务流程。间接变现的方法中,包括了很多企业现有使用数据的方法,例如:

· 发现或者减少欺诈或浪费的费用;

· 降低风险并提高安全性;

· 优化供应链或者其他流程;

· 改善客户服务;

· 确定新的潜在客户或者市场;

· 巩固业务合作伙伴关系或者客户忠诚度。

但是,除非你要衡量数据对这些内部收益的影响,否则可能很难证实你正在对这些数据进行变现。

直接数据变现的方法不那么常见,而且常常被忽视。来自Gartner、Forrester、McKinsey、麻省理工学院信息系统研究中心的各种研究表明,当前只有大约三分之一的企业开始涉足从可用数据中创造外部价值。这些直接数据变现的方法包括:

将数据或者洞察以许可的方式提供给他人

数据变现最显而易见的方法是出售数据,或者是授权数据使用权,而不是交换数据的完全托管权。除了传统的产品或者服务之外,很少有企业会把数据作为一项产品或者一项服务对外提供,而这正是Dawex、The Data Exchange、Demyst、EagleAlpha、Quantl等越来越多特定行业数据整合公司所专注的市场领域。这些公司处理市场营销数据、销售数据、共享样本数据、数据集或者API的访问,以及许可交易。

但通常,所谓的“外部”或者“替代”数据的消费者并不需要真正的原始数据,他们需要的是洞察力,包括对业务的洞察力(例如基准或者建议)。各种行业特定的市场研究机构例如ACNielsen、IHS-Market和Gartner,都通过这种方式将数据(或内容)变现。

但是在某些情况下,企业组织需要这样一种解决方案:将其他人的数据与自己的数据集成到自己的应用中,在这方面,专门从事数据变现解决方案的顾问可以为CIO和CDO提供帮助。

数据交换或交易

交换数据以换取商品和服务比你想像的更为普遍,可以想想你在百货商店购物的时候,会被扫描会员卡得到所谓的“折扣”。到底发生了什么?其实你正在交换个人数据和购物车数据以获得商品折扣。

B2B领域中也有类似的机会,例如以折扣或者有利的合同条款换取有关销售、预测或者供应的信息共享。此外,资金的流动性和各种监管报告让数据成为一种首选的货币形式。提示:折扣不作为收入需要征税,而直接出售数据是要征税的。

通过数据增强现有产品或服务

数据和洞察并不一定是要直接出售或者进行交换的。有的时候,将数据或者分析整合到现有产品或者服务中,有助于增强你的竞争力、竞争优势和价格优势。例如有一种预测工具,可以访问开放数据、辛迪加数据、社交媒体流和Web内容等外部数据集,自动生成业务绩效的一系列指标,这种工具与那种只考虑本公司交易历史记录的“哑巴”预测工具形成鲜明对比。

另一个很好的例子是支持物联网的汽车组件,这种组件会不断收集来自其他汽车和驾驶员的数据,然后调整车辆性能以及/或者延长使用寿命。

现有产品或服务的数字化

除了将现有产品或服务与数据融合在一起,我们还可以更进一步,实现完全的数字化。例如,Kaiser Permanente实施了安全的消息通信、图像共享、视频咨询和移动应用,让某些地区的线上患者问诊超过了实体诊所问诊数量,此外还可以更快速地为患者提供专家服务,有90%的医生表示,这种数字化技术让他们能够为患者提供更高质量的诊断。解决方案的数字化通常需要对产品、服务、流程和客户旅程进行全面的重新设计,以集成和利用数据。

反向数据变现

根据GDPR、CCPA和HIPAA等隐私法规,让很多业务负责人、IT高管和法律顾问错误地认为,他们不能将将客户数据变现,这种单向的数据流思考方式是有局限性的。尽管你可能无法与他人共享客户数据,但是你通过与客户共享有关他人产品和服务的信息获取推荐费或佣金,是没有任何限制的。

你可以看看你的业务生态系统,看看有没有客户可能需要或者想要相关的解决方案。例如,某家医院可以引入针对糖尿病患者的居家血糖监测套件、健康饮食计划或者运动计划。再或者,银行了解客户的购买方式、生活方式、人口统计和财务状况,他们可以向客户推荐符合其特征的特定保险产品或者非金融服务。

实际上,直接数据变现不仅需要进行内部分析,而且应该被视为一个新的产品线,具有完整的产品管理功能,需要专门的市场营销、销售和支持职能,所能带来的好处是真实且巨大的,例如某家医疗公司最近从一项价值300万美元的数据货币化项目中,发现了1亿美元新的直接价值,来自已经收集的数据,仅用于基本内部使用,然后进行归档。

数据变现有很多途径。很多行业领先企业进行了调查并实施了多种方法,但都需要领导层一定程度上的“觉醒”。正如Cardinal Health副总裁、全球数据负责人Ranjana Young指出的:“一旦企业的业务领导者意识到,一家企业的垃圾能变成另一家企业的财富,新的数据价值流就将出现。”

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