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Cómo las empresas pueden construir una estrategia para monetizar datos

Para extraer valor de los datos, la mayoría de las empresas enfrentará desafíos de personas, procesos y tecnología. Matt Maccaux explica los entresijos de la monetización de datos.

por
  • Mary K. Pratt
Publicado:18 ene 2019

La monetización de datos es el objetivo final para la mayoría de las organizaciones, ya que invierten en big data y capacidades de análisis, según Matt Maccaux, líder de la práctica de big data dentro de los servicios de consultoría de Dell EMC. Sin embargo, la ambición organizacional a menudo supera las capacidades, pues muchas empresas aún tienen dificultades para implementar el programa de datos correcto para extraer un valor real de los datos. En esta entrevista, Maccaux comparte algunas de sus ideas sobre cómo las organizaciones deberían pensar en monetizar los datos.

Nota del editor: La siguiente entrevista ha sido editada para mayor claridad y brevedad.

¿Cómo define el término monetización de datos?

Matt Maccaux: Si estamos hablando con compañías que tienen incentivos financieros, es decir, ganar dinero o ahorrar dinero, la definición de monetización de datos es bastante sencilla: Están utilizando datos para mejorar los ingresos o mejorar los beneficios financieros. Por ejemplo, están usando esos datos para determinar a qué clientes dirigirse o en qué mercados ingresar.

Pero esa [estrecha definición] excluye casos de uso realmente buenos.

Ayudamos a una organización que estaba tratando de ayudar a las escuelas a lograr mayores tasas de graduación en un área de bajo rendimiento que tenía problemas para que los estudiantes se graduaran. Por lo tanto, utilizamos datos para informar los planes de estudio y otras decisiones, incluso hasta qué estudiantes deben sentarse uno al lado del otro. El resultado fue mejores tasas de graduación. Pero monetización no es la palabra correcta para ese ejemplo.

Entonces, en lugar de eso, pregunto: ¿Cómo extraemos valor de los datos para lograr mejores resultados en cualquier negocio en el que estemos? Creo que es una definición mejor y más abarcadora.

¿Esta definición ampliada para monetizar datos siempre se traduce en dólares?

Matt Maccaux

Maccaux: Siempre podría traducirse a dólares, pero no siempre tiene que vincularse a dinero. Tal vez haya un beneficio monetario, pero ese no es el objetivo establecido para muchos casos de uso [orientados a obtener valor de los datos]. Por ejemplo, un aeropuerto está intentando mejorar el tráfico en su infame bucle alrededor de las terminales. Si pueden obtener más tráfico a través del aeropuerto, pueden hacer que pasen más pasajeros, así que tal vez eso signifique pasajeros más felices que estén dispuestos a gastar más en compras o en comer en el aeropuerto. Eso podría significar más ingresos para el aeropuerto, pero en realidad se trata de mejorar la experiencia del cliente para el aeropuerto y los pasajeros. El dinero no era el objetivo primario ni el secundario; se trata de mover a los pasajeros dentro y fuera de las terminales de una manera más feliz.

Rezagados y líderes en monetización de datos

¿La mayoría de las organizaciones están pensando en monetizar datos de estas maneras amplias?

Maccaux: Depende de la empresa y en gran medida del personal ejecutivo de la organización, ya sea que vean los datos como algo útil para ellos o no. Mire al equipo ejecutivo. Si no comprenden nada más allá de los paneles de control, probablemente ni siquiera puedan adivinar por qué los datos son tan importantes. Eso influirá en la cultura y los procesos, e informa si el presupuesto se gasta en tecnología para convertir los datos en un activo. Si no comprenden los datos, no autorizarán los millones de dólares que requieren las inversiones para aprovechar el análisis avanzado.

La mayoría de las organizaciones tienen informes. Tienen almacenamiento de datos e informes, algún nivel de inteligencia de negocios. Eso es mirar lo que pasó en el pasado. Eso no es analítica avanzada. La analítica avanzada utiliza datos que ocurrieron en el pasado para predecir qué ocurrirá posiblemente en el futuro, y para eso usted necesita más datos, más fuentes, tecnología avanzada para procesar esos datos y personas que saben cómo procesar esos datos y tomar medidas sobre eso. Eso requiere mucho dinero.

¿Hay un límite en el valor de los datos que las empresas pueden extraer?

Maccaux: No lo creo. No creo que haya un techo. La lista de casos de uso es interminable.

Las organizaciones han estado hablando de monetizar datos durante al menos varios años. ¿Dónde clasifica la madurez de la mayoría de las organizaciones en este objetivo?

Maccaux: Tenemos que dividirlo en diferentes partes. Están las empresas de internet del mundo: Los datos son su negocio. Estas empresas fueron construidas sobre los datos. Ellos establecen el estándar. Si los excluimos de nuestro análisis y analizamos el resto de las empresas, organizaciones sin fines de lucro y agencias gubernamentales, diría que es una bolsa mixta. Los líderes [en el uso de datos] son ​​casi siempre [telecomunicaciones] y compañías financieras. Los que miran más hacia el futuro en estas industrias están diciendo que su industria no es dinero; son empresas de datos digitales. Pero incluso dentro de esas industrias, hay compañías gravadas por el legado y por los ejecutivos, el personal y los procesos que hacen que se demoren en transformarse.

Desafío de tres puntas

¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrentan la mayoría de las organizaciones para monetizar sus datos o extraer el mayor valor de los datos?

Maccaux: El primer desafío es la gente. El desafío de la gente comienza en la parte superior con la junta directiva; tienen que decir vamos a ser una organización impulsada por datos. El segundo desafío es si las organizaciones tienen el proceso establecido. Solo porque dicen que pueden monetizar los datos, es posible que no tengan los procesos establecidos para reaccionar a los datos y los procesos para aprovechar las decisiones basadas en los datos. Y la tercera pieza es la tecnología, porque sin la tecnología para hacer el análisis y actuar en consecuencia, se tiene un gran desafío.

¿Depende del CIO, o del director de datos (CDO), dirigir la respuesta a esos desafíos?

Maccaux: Es importante separar el CIO y el CDO. Deben estar separados porque el CDO no es un oficial de tecnología. Esa persona es responsable de averiguar cuál es la estrategia de monetización de datos y de trabajar con el CIO en un plan de tecnología que lo tenga en cuenta y de aplicar la gobernabilidad en torno a los datos. Esa es la misión principal del director de datos hoy.

Entonces, es la combinación de esos dos que pueden trabajar para influir en el resto de la organización. Pueden trabajar juntos en conjunto para impulsar una estrategia adecuada.

Desde una perspectiva de proceso, todo fluye desde allí. El CIO puede determinar las decisiones tecnológicas, y el CDO con el COO puede definir los procesos organizativos que deben implementarse. Son esos dos o tres roles, y el jefe de seguridad; todo se deriva de eso. Ellos definen la estrategia, el plan de ejecución y la tecnología.

¿Cómo se embarcan las organizaciones, y luego miden, un exitoso viaje de monetización de datos?

Maccaux: Tiene que ser multifacético. La tecnología es fácil: Deshágase del legado donde pueda, coloque tecnología moderna en su lugar. Se necesitan años para hacerlo, y hay hitos en torno a eso, pero esa es la parte fácil. Existen hitos muy bien definidos en torno a eso, como la consolidación de los datos tanto como sea posible y su disponibilidad a través del autoservicio. Esa es la hoja de ruta de la tecnología. Si puede llegar a un punto en el que sus usuarios puedan autoservirse con datos, ese es el resultado que está buscando.

Pero, para hacer eso, debe tener implementados los procesos y las estructuras organizativas para definir qué datos se pueden poner a disposición y bajo qué condiciones y, a medida que obtengamos más información, cómo podemos plegarlos. Aquí es donde entra el rol de administrador de datos (data steward), y aquí es donde se entiende que ningún grupo es el propietario de los datos, sino la organización que los posee.

Tener esa estructura organizativa con los procesos para definir el rol de administración de datos es fundamental, y es un trabajo realmente difícil. Y tiene que venir desde arriba, desde el CEO o el COO.

Por lo tanto, poner esos procesos en marcha, desde el punto de vista de negocios, donde la tecnología y la gente de negocios están trabajando juntos, es el hito crítico. Entonces puede ponerse detallado con los procesos.

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