¿Qué es la monetización de datos?

En el panorama digital moderno, la monetización de los datos se ha convertido en un concepto fundamental que impulsa el crecimiento económico y la innovación. En esencia, la monetización de datos se refiere al proceso de extraer valor económico de los activos de datos. Implica aprovechar los recursos de datos para generar ingresos, mejorar los procesos de toma de decisiones y crear ventajas competitivas para empresas y organizaciones.

En este artículo, ofrecemos una visión global de la monetización de datos: qué implica, las distintas estrategias y métodos utilizados, y los beneficios y retos para las empresas impulsadas por los datos.

Definición de monetización de datos

La monetización de datos se refiere al proceso de convertir datos brutos o activos de datos en valor económico tangible. Consiste en identificar, extraer y aprovechar los conocimientos, patrones e información contenidos en los activos de datos para generar ingresos, mejorar la eficiencia operativa, potenciar los procesos de toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de negocio.

La monetización de datos puede adoptar distintas formas: Monetización interna de datos - que se centra en el aprovechamiento de los activos de datos dentro de una organización, y la monetización externa de datos, que implica la venta, concesión de licencias o intercambio de activos de datos con partes externas como socios, clientes o proveedores externos.

Además, podemos distinguir dos estrategias principales para monetizar los datos: Monetización Directa de Datos - que se refiere a la venta de activos de datos directamente a partes externas o clientes para obtener beneficios económicos, y la Monetización Indirecta de Datos - que se refiere al uso de datos internamente para optimizar operaciones, mejorar productos o servicios y mejorar las experiencias de los clientes.

Monetización de datos interna frente a externa

¿Qué es la monetización interna de datos?

La monetización interna de los datos consiste en aprovechar los activos de datos de una organización para mejorar la eficiencia operativa, fundamentar la toma de decisiones estratégicas e impulsar la innovación. Básicamente, se trata de extraer valor de los datos generados y recopilados por la propia organización. Esto podría incluir registros de transacciones, interacciones de clientes y métricas de rendimiento capturadas de sistemas y procesos internos. La monetización de los datos internos se centra en optimizar las operaciones internas y mejorar los resultados empresariales a través de perspectivas y análisis basados en datos.

Entre los ejemplos de enfoques de monetización interna de datos se incluyen:

Optimización de datos

Las organizaciones utilizan herramientas de análisis de datos e inteligencia empresarial para optimizar los procesos internos, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la asignación de recursos. Mediante el análisis de fuentes de datos internas, las empresas pueden identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora, lo que se traduce en ahorro de costes y eficiencia operativa.

Desarrollo de productos

Los datos internos pueden ser decisivos para el desarrollo de nuevos productos o servicios adaptados a las necesidades de los clientes y la demanda del mercado. Mediante el análisis de las tendencias del mercado y las métricas de rendimiento, las organizaciones pueden identificar oportunidades de innovación y desarrollar productos que resuenen con su público objetivo.

Información operativa

Mediante el análisis de los datos operativos, las organizaciones pueden identificar tendencias, patrones y valores atípicos que afectan al rendimiento empresarial, lo que les permite tomar decisiones informadas y optimizar los procesos operativos.

¿Qué es la monetización externa de datos?

La monetización externa de los datos se refiere a la venta estratégica, la concesión de licencias o el intercambio de activos de datos con partes externas a la organización. Se trata de aprovechar los activos de datos para crear flujos de ingresos o asociaciones estratégicas con entidades externas.

Entre los ejemplos de enfoques de monetización de datos externos se incluyen:

Corretaje de datos

El corretaje de datos es una práctica estratégica en la que las organizaciones actúan como intermediarias entre los proveedores de datos y los consumidores, facilitando el intercambio y la venta de activos de datos con fines lucrativos. En esencia, los intermediarios de datos agregan, empaquetan y venden conjuntos de datos que contienen información valiosa a terceros con diversos fines, como estudios de mercado, análisis y publicidad selectiva.

Licencia de datos

La concesión de licencias de datos implica que las organizaciones conceden a partes externas los derechos de acceso y utilización de activos de datos patentados para fines, duraciones o derechos de uso específicos, normalmente a cambio de derechos de licencia o cánones. Esta práctica estratégica permite a las organizaciones rentabilizar sus valiosos activos de datos, al tiempo que proporciona a entidades externas acceso a información valiosa para diversos fines, como marketing, investigación y análisis.

Publicidad y marketing

La monetización de datos externos implica aprovechar los datos de los consumidores para dirigir anuncios, promociones y campañas de marketing de forma más eficaz a audiencias externas. Las organizaciones pueden personalizar los mensajes, optimizar la orientación de los anuncios y maximizar el rendimiento de las inversiones en publicidad analizando el comportamiento, las preferencias y los datos demográficos de los consumidores.

Monetización directa o indirecta de los datos

¿Qué es la monetización directa de datos?

La monetización directa de los datos es una estrategia que implica la venta inmediata o la concesión de licencias de datos brutos o procesados a partes externas para obtener beneficios económicos. Este enfoque transforma los datos en una mercancía, ofreciendo a las organizaciones la oportunidad de sacar provecho de la valiosa información contenida en sus conjuntos de datos. Las estrategias de monetización directa de datos se centran en extraer valor económico de los activos de datos poniéndolos a disposición de entidades externas para su compra o suscripción.

Entre los ejemplos de estrategias de monetización directa de datos se incluyen:

Venta de datos brutos o procesados

Las organizaciones se dedican a la monetización directa de datos mediante la venta de conjuntos de datos a terceros. Estos conjuntos de datos pueden abarcar una amplia gama de información, incluidos perfiles demográficos, datos sobre el comportamiento de los consumidores, tendencias del mercado y conocimientos específicos del sector.

Ofrecer datos como servicio (DaaS)

Data-as-a-Service (DaaS) es un modelo de monetización directa en el que las organizaciones proporcionan acceso a sus activos de datos mediante suscripción. Las ofertas DaaS permiten a entidades externas aprovechar los datos en tiempo real, ya sea a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) o de plataformas basadas en la nube, sin necesidad de grandes infraestructuras o capacidades de gestión de datos.

¿Qué es la monetización indirecta de datos?

Por otro lado, la monetización indirecta de los datos implica su utilización interna para optimizar las operaciones y mejorar los productos o servicios. En lugar de vender los datos en sí, las organizaciones aprovechan la información derivada del análisis de datos para impulsar mejoras internas y crear valor dentro de la propia organización.

Entre los ejemplos de estrategias indirectas de monetización de datos se incluyen:

Mejorar los procesos internos y las operaciones

Mediante el análisis de las fuentes de datos internas, las organizaciones obtienen información valiosa sobre sus procesos operativos e identifican áreas de mejora. Esto permite a las organizaciones optimizar la gestión de la cadena de suministro, mejorar la asignación de recursos y agilizar los procesos empresariales, lo que se traduce en un ahorro de costes y una mayor eficiencia operativa.

Potenciar el desarrollo y la innovación de productos

El desarrollo de productos basado en datos es una estrategia de monetización indirecta en la que las organizaciones aprovechan la valiosa información de los datos internos para innovar y crear nuevos productos o servicios. Mediante el análisis de fuentes de datos internas, como las opiniones de los clientes, las tendencias del mercado y las métricas de rendimiento, las organizaciones obtienen información valiosa sobre las necesidades emergentes y las demandas del mercado.

Ventajas de la monetización de datos

Oportunidades de generación de ingresos

La monetización de datos sirve de catalizador para que las organizaciones obtengan fuentes de ingresos adicionales mediante la capitalización de sus activos de datos. Mediante la venta estratégica o la concesión de licencias de datos a terceros, las empresas pueden diversificar sus fuentes de ingresos y reforzar el crecimiento y la estabilidad financieros.

Mejora de la experiencia del cliente

Al aprovechar los conocimientos derivados de un análisis exhaustivo de los datos, las organizaciones adquieren una comprensión inestimable de las preferencias, comportamientos y necesidades de los clientes. Armadas con este conocimiento, las empresas pueden adaptar sus productos, servicios y esfuerzos de marketing para resonar más profundamente con su público objetivo. El resultado es un mayor nivel de satisfacción y fidelidad de los clientes, que se sienten comprendidos, valorados y atendidos de una manera personalizada que trasciende los enfoques genéricos.

Retos de la monetización de datos

Riesgos para la seguridad de los datos

Desde las filtraciones de datos hasta la amenaza de accesos no autorizados y ciberataques, salvaguardar los activos de datos se convierte en un factor crítico cuando se monetizan los datos. Las organizaciones deben aplicar medidas de ciberseguridad sólidas, reforzadas con protocolos de cifrado, controles de acceso y una vigilancia atenta para preservar la información confidencial.

Consideraciones éticas

En su búsqueda de la monetización de los datos, las organizaciones se enfrentan a diversas consideraciones éticas. Entre ellas, la propiedad de los datos, el consentimiento y la transparencia. Es fundamental que las organizaciones actúen con cautela y se aseguren de que sus prácticas de recopilación, uso e intercambio de datos se ajustan a las normas éticas. Esto implica respetar los derechos de privacidad de los usuarios, obtener un consentimiento informado y promover la transparencia en el tratamiento de los datos.

En conclusión, la monetización de los datos representa algo más que una fuente de ingresos; encarna un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones aprovechan los datos para impulsar el valor, fomentar la innovación y dar forma al futuro de las empresas.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.