La monetización de los datos generados por una empresa parece algo distante o ajeno, pero cada vez más empresas e industrias comienzan a tener este enfoque, que bien implementado genera rentabilidad y ventaja estratégica a la empresa.

El primer camino para rentabilizar los datos es aplicarlo internamente, y existen dos maneras para hacerlo. El primero consiste en reducir los costos, usando los datos para aumentar la productividad y el consumo de materias primas, junto con la eliminación de actividades de bajo valor. Una segunda alternativa es el crecimiento de ingresos, de manera de usar los datos para mejorar el rendimiento de ventas o reducir la pérdida de clientes o compensaciones.

Las empresas que suelen utilizar la monetización de datos son generalmente nativas digitales y transformadoras digitales. Las primeras son empresas como Netflix, Amazon y CornerShop; mientras las segundas son compañías como Disney o Capital One, por ejemplo.

Son interesantes los avances que han tenido las compañías de servicio de producción y venta de gas, en la que a sus cilindros se les implementan medidores conectados a la nube para monitorear y almacenar el consumo de gas por minuto, hora, día, mes, etc. Esta información es muy valiosa cuando se utiliza para predecir la demanda de sus clientes, lo que permite optimizar la producción y generar ventajas estratégicas: tener una estimación de cuándo el cliente necesitará un recambio de gas y así poder crear acciones de marketing basadas en estos datos.

El ejemplo anterior muestra cómo un negocio que podría comprenderse totalmente físico genera ventajas estratégicas a través de los datos. ¿Qué pasaría si esa empresa de gas logra alianzas con otras empresas de alimentos y servicios, llevando la explotación de datos, siempre anónimos, a un próximo nivel?

A continuación, tres modelos de negocios para la monetización de datos hacia fuera de la compañía:

1. Los datos como servicio: Este es el modelo más simple y se basa en que el dato anonimizado se vende a compañías finales o intermedias que extraen los datos para obtener más información. Por ejemplo, empresas de transporte y aplicaciones de movilidad, pueden vender sus datos para la generación de mejoras en transporte público, urbanismo y más.
2. Agregación de valor: En este caso se requiere combinar fuentes de datos propios de la compañía con fuentes externas, que logren generar datos e información de valor. En este modelo, las alianzas son claves para generar la sinergia y valor suficiente a los datos.
3. Plataforma habilitada para análisis: Este un modelo en el que las empresas deben esforzarse más, porque conlleva aplicar mayor innovación y recursos. Como genera más valor al cliente se obtienen mayores beneficios. Para esto las empresas deben crear algoritmos personalizados y enriquecidos, que sean accesibles desde una plataforma de autoservicio. Muchas veces este camino les abre un nuevo mercado a las empresas e, incluso, a negocio completamente nuevo.

Generalmente, estos modelos aplican a verticales industriales, consumo de energía es un ejemplo de ello.