Monetizar los datos de empresa

Monetizar datos es el proceso de convertir los datos generados por el negocio y la fábrica en dinero, es decir, extraer valor a sus propios datos para aumentar el beneficio económico, la eficiencia de los procesos y mejorar la rentabilidad.

Antes de desarrollar una estrategia de monetización de datos hay que tener claro hacia dónde se quiere orientar. En función de su alcance, podría hablarse de dos tipos de estrategia distintos:

• Monetización externa: Busca nuevas fuentes de ingresos con terceros, vendiendo los datos o comercializando con los insights que se obtienen a partir de su análisis. La empresa externaliza sus datos a terceros para su explotación: Redes sociales, datos de compra, preferencias, perfiles..

• Monetización interna: Se centra en la mejora de la experiencia del cliente y el aumento del rendimiento corporativo. La empresa usa los datos internos para obtener un beneficio económico, utilizando análisis de datos (Analytics) para extraer información útil que le permitan mejorar el beneficio, reducir los costes, evitar riesgos..

En la actualidad existen numerosas herramientas para analizar datos, Gartner predice que a finales de 2024 la mitad de las organizaciones mundiales de activos pesados habrán monetizado sus datos de fabricación, considerando la gran oportunidad de negocio que representa el análisis de datos.

Cómo es posible que la mayoría de las empresas no están sacando partido a sus propios datos:

¿Cuáles son las causas?

¿Realmente está tu empresa/fábrica preparada para implantar un sistema de análisis avanzado de monetización de sus propios datos?

En la actualidad se aceptan los siguientes niveles de análisis (analytics) para la monetización de datos:

Usando Datos Propios:

Nivel 0 → Condición inicial: Fábrica digitalizada, MES-MOM integrado con el ERP y datos fiables

Nivel 1→ Básico: Gobernanza mediante KPIs. Cuadro de mando (Scorecard). Visualización de datos.

Nivel 2→ Tendencias, Correlaciones, Análisis Predictivo – Prescriptivo

Nivel 3 Predictivo → Prescriptivo con Autoaprendizaje (AI)

Nivel 4→ Machine Learning. Modelos adaptativos en tiempo real

Nivel 5→ Digital Twin, Fábrica virtual. Extender Digital Twin a la Cadena de Suministro

Usando Datos Propios + Externos:

Nivel 6→ Redes Neuronales, grandes volúmenes de datos estructurados, procedentes del propio negocio y fábrica, combinados con datos total o parcialmente desestructurados, generalmente de redes sociales: En general del propio grupo o datos externos comprados a terceros procedentes de social media con perfiles de clientes y usuarios finales, (Facebook, Twitter, Google, Retailers (que compran los usuarios), etc.

¿En qué nivel se encuentra tu empresa?

En ASM Soft te podemos ayudar a conseguir una fábrica digitalizada e inteligente.