Desafíos para la monetización de productos de datos

No cabe ninguna duda acerca del enorme valor de los datos y lo que un adecuado tratamiento de los mismos puede aportar a una organización.

Una buena disponibilidad de datos en cantidad y calidad, y un adecuado e intenso aprovechamiento de los mismos mediante indicadores, informes y análisis, incluyendo en los casos más avanzados el uso de inteligencia artificial, puede mejorar enormemente la gestión, la detección de tendencias y problemas, la toma de decisiones y por todo ello la posición competitiva de esa organización.

Pero el uso de los datos no tiene por qué limitarse a su empleo interno para la mejora de la propia operación sino que, en algunos casos, productos basados en datos pueden incorporarse al porfolio de productos y servicios de la empresa, ya sea como un complemento a los, digamos, productos y servicios 'nucleares' o incluso convertirse en la parte principal de ese porfolio haciendo que todo el modelo de negocio gire entorno a esa 'producción' y comercialización de 'insights', análisis o incluso datos 'per se'.

Pero, claro, si vamos a monetizar los datos, si éstos van a formar parte importante de nuestra proposición de valor, debemos estar preparados para ello.

En su libro 'A Data-Driven Company: 21 lessons for large organizations to create value from AI', Richard Benjamins identifica, en efecto, tres retos que hay que afrontar si se quiere ir a una monetización de datos. Son estos:

• Madurez: Con independencia de la forma en que evaluemos esa madurez, cosa no tan sencilla y de la que hablamos en el post anterior, lo que está claro es que si queremos ofrecer productos o servicios basados en datos debemos tener 'la maquinaria bien engrasada' en cuanto a la disponibilidad tanto en cantidad como en calidad de esos datos, así como en el procesamiento y  gestión de los mismos (obtención, gobierno, seguridad, etc). En cierto modo, esto es obvio.


• Privacidad: Un aspecto muy importante desde el punto de vista ético legal. Dado que con mucha frecuencia los datos disponibles y los que aportan información relevante incluyen datos personales o sensibles en algún sentido, se deben aplicar adecuadamente las técnicas de agregación y anonimización y respetar las regulaciones y legislaciones existentes, muy en especial el famoso GDPR.


• Reputación: Aunque se trate en este caso de un intangible, no basta sólo con cumplir escrupulosamente todo lo relativo a privacidad y todas las normativas existentes, sino que además es importante que se perciba entre el público y los clientes ese tratamiento ético y legal de los datos y su uso para el bien.

Como suele pasar en estos casos, formular los retos es mucho más fácil que resolverlos. Muy especialmente, el primer reto, el poner a punto toda la maquinaria de identificación, captura, limpieza y procesamiento de datos, puede ser realmente trabajoso. Pero si vamos a monetizar los datos, no cabe duda que se gestión pasa a formar parte de nuestro 'core business', así que no queda otra.