데이터 수익 창출 가이드

오늘날 우리는 매일 정확히 2.5퀸틸리언 바이트에 달하는 점점 더 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 그러나 데이터를 활용하는 방법은 무엇입니까? 데이터 수익 창출에 대한 이 가이드에서는 일반적인 주제에 대한 개요와 데이터 수익 창출의 두 가지 범주인 직접 및 간접 수익 창출에 대해 자세히 알아볼 것입니다.

분명히 데이터는 자원 측면에서 "새로운 석유"라고 불립니다. 그리고 비교가 정말 마음에 듭니다.

"석유 산업과 마찬가지로 원자재를 통해 돈을 버는 기업과 여러 단계를 거쳐 가치를 더하는 기업이 있을 것입니다. 가치 사슬." Zach Gemignani, CEO Juice Analytics

이것은 자원을 판매하여 가치를 창출하는 한 가지 방법뿐만 아니라 이 자원을 더욱 가치 있게 만들기 위해 부가 가치 단계를 적용하는 방법이 있음을 아주 잘 보여줍니다. 이를 통해 데이터를 수익화하는 다양한 접근 방식이 있음을 알 수 있으므로 비즈니스 수익에 긍정적이고 측정 가능한 영향을 미칠 수 있습니다. 직접적인 데이터 수익 창출의 필수 요소는 올바른 이해 관계자 간의 매치메이킹입니다.

Gartner에 따르면 데이터에서 이익을 얻는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

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직접 데이터 수익화:현금 또는 암호화폐(예:$$$ 또는 IOTA)와 교환하여 데이터(예:데이터 세트 또는 API)에 대한 직접 액세스를 제공합니다.

간접적인 데이터 수익 창출:통찰력을 사용하여 비즈니스를 개선하고 제품 또는 서비스에서 얻은 데이터를 기반으로 완전히 새로운 서비스 및 비즈니스 모델을 만듭니다.

그러나 귀하(및 다른 사람)의 데이터에서 어떻게 수익을 창출하고 싶거나 수익을 창출할 것인지는 전략적 맥락에서 귀하의 데이터가 귀하의 비즈니스에 얼마나 가치가 있는지에 달려 있습니다. 또한 법률 또는 데이터 개인 정보 보호 정책과 같은 기타 지침은 직간접적인 데이터 수익 창출에 대한 전략에 영향을 미칩니다.

직접 데이터 수익 창출

출처:Unsplash/Markus Spiske

데이터를 직접 수익화하려는 경우 데이터가 전략적 자산이 아닐 가능성이 높거나 새로운 제품이나 서비스에 데이터를 활용할 수 있는 리소스가 부족할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 파트너가 서로의 기여로부터 이익을 얻는 생생한 생태계에 대한 기여로서 훌륭한 협업 및 혁신 입니다. 그리고 데이터 제공에 개방적인 이유가 무엇이든 상관없이 요점은 데이터 사용에 관심이 있고 비용을 지불할 의향이 있는 소비자가 있다는 것입니다.

데이터를 판매할 뿐만 아니라 조직의 성공에 기여하는 직접적인 수익을 얻을 수 있다는 점이 좋습니다. 그리고 극복해야 할 법적 요구 사항 및 데이터 개인 정보 보호 정책과 같은 경계가 있을 수 있음을 명심하십시오. 그러나 이것이 처음부터 데이터를 직접 수익화하는 것에 대해 생각하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다. 이 이니셔티브는 일반적으로 제공할 데이터, 데이터 소비에 관심이 있을 수 있는 대상 그룹 및 사용하려는 데이터 시장을 식별하는 것으로 시작됩니다. 또한 판매 옵션을 정의할 필요가 있습니다. 가장 쉬운 방법은 원시 데이터를 판매하는 것입니다. 또 다른 옵션은 분석을 판매하는 것입니다.

원시 데이터 판매
데이터 판매에는 여러 가지 옵션이 있습니다. 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터를 판매할 수 있습니다. 시장에는 두 가지 주요 종류가 있습니다.

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중앙 집중식 마켓플레이스:한 당사자가 소유하여 여러 참가자 간에 모든 종류의 데이터를 거래하는 중앙 플랫폼

분산형 마켓플레이스:참가자가 P2P 거래에서 서로 직접 참여할 수 있는 기능을 용이하게 하는 분산형 플랫폼

이미 여러 종류의 마켓플레이스가 있으며 전략에서 파생된 요구 사항에 따라 선택할 시장이 다릅니다. 또한 원시 데이터를 판매하는 것은 제3자에게 API에 대한 액세스를 제공하는 대신 금전적인 대가로 제공하는 옵션입니다. 기기에 대한 실시간 액세스가 필요한 경우 필요할 수 있습니다.

분석 및 통찰력 판매
원시 데이터에 대한 부가가치 분석을 사용하면 판매하려는 정보의 품질을 높이는 데 도움이 됩니다. 모든 회사가 데이터를 분석할 수 있는 전체 기능을 갖고 있는 것은 아니며 여기에서 귀하가 개입해야 합니다. 이러한 종류의 수익 창출은 이러한 종류의 거래에 참여하는 양 당사자 모두에게 윈-윈 상황입니다. 이러한 부가 가치 서비스는 마켓플레이스 또는 자체 채널을 통해 제공될 수 있습니다. 그것은 당신에게 달려 있습니다!

간접적인 데이터 수익 창출

출처:Unsplash/Franki Chamaki

우선 데이터를 간접적으로 수익화할 때 판매하기에는 너무 가치가 있다고 생각할 수 있습니다. 데이터는 경쟁 우위이며 다른 사람과 공유하고 싶지 않은 전략적 자산으로 생각합니다. 명심하세요 — 데이터를 너무 보호한다면 모든 파트너가 열린 사고방식을 공유하고 서로 다른 도메인의 데이터를 제공하여 가치를 창출하는 생태계에 참여하지 못할 수도 있습니다.

직접 데이터 수익 창출과 비교할 때 자체 데이터를 활용하는 두 가지 방법이 있습니다. 데이터 기반 최적화를 수행하거나 데이터 기반 비즈니스 모델을 만드는 것입니다.

데이터 기반 최적화
여기의 목표는 주로 비용을 절감하고 프로세스의 효율성과 효율성을 개선하는 것입니다. 이것은 여러 응용 분야를 가지고 있습니다. 한 가지 예는 테스트 시간을 줄여 제조 공정에서 테스트 벤치를 최적화하는 것입니다. 또 다른 예는 필드 데이터를 사용하여 제품 디자인을 개선하는 것입니다. Bosch Indego의 설계자들은 현장에서 수집된 데이터를 사용하여 고객의 요구에 완벽하게 맞는 더 작고 더 작은 제품을 만들었습니다. 이 예를 사용하여 자신의 프로세스와 제품을 개선하는 방법에 대해 생각해 보세요.

데이터 기반 비즈니스 모델
이 수익화 전략을 사용하면 데이터를 사용합니다. 제품 또는 프로세스에서 새로운 비즈니스 기회, 고객 유형 및 세그먼트를 발견합니다. 이는 새로운 서비스나 제품 — 을 개발하거나 최소한 기존 서비스를 향상시키는 것을 의미합니다. 데이터 기반 비즈니스 모델을 생성하면 인접 비즈니스 대신 근본적으로 새로운 비즈니스를 발견하는 데 도움이 됩니다. 수익원을 다각화할 때도 가치가 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 특정 제조 영역을 위해 개발된 Bosch Rexroth의 OEE 개선 서비스입니다. 이 서비스는 제조 데이터를 사용하여 유압 시스템에 대한 맞춤형 구독 기반 상태 모니터링 서비스를 제공합니다.

데이터를 수익화하는 방법에 대한 많은 옵션이 있습니다. 이제 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 접근 방식을 식별하는 것은 귀하에게 달려 있습니다.

데이터에서 가치를 창출하는 데 어려움을 겪거나 지침이 필요한 경우 기꺼이 데이터 기반 비즈니스 모델 워크숍을 도와드리겠습니다.

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