Los límites se trazaron en mapas. Cada vez más, se centran en los datos.
Los datos de alto valor, desde registros sanitarios y transacciones financieras hasta conjuntos de datos sobre movilidad, energía y medio ambiente, se encuentran ahora en la intersección de la estrategia nacional, el crecimiento económico y las capacidades de IA.
Ya no es especulativo. En finanzas, las organizaciones están centralizando y modernizando datos en plataformas en la nube, lo que permite a los clientes acceder de forma segura a conocimientos mientras protegen la información patentada.
En los medios, las organizaciones de noticias están desarrollando productos de datos basados en IA y modelos de licencia que permiten compartir datos de forma segura para modelos de capacitación. En el sector público, los bancos de desarrollo y las instituciones internacionales están publicando conjuntos de datos macroeconómicos y sociales bajo licencias explícitas, creando plantillas para “infraestructura pública como datos”.
En toda Asia y los países nórdicos, las empresas están convirtiendo los datos industriales y financieros en ESG, análisis de riesgo y fraude y apoyando el intercambio de datos a nivel sectorial a través de intercambios regulados.
En conjunto, estos ejemplos muestran el mismo cambio: para muchas organizaciones, los datos ya son un activo estratégico y monetizable, pero solo si las organizaciones pueden desbloquear conocimientos mientras gestionan los riesgos operativos, legales y competitivos. Quienes lideran esta ola combinan destreza tecnológica con gobernanza y estrategia, superando obstáculos comunes.
Desbloquear valor: práctica y trampas
No existe un plan único para monetizar o compartir datos de forma segura, pero las empresas exitosas siguen una serie de métodos prácticos.
Las siguientes prácticas ilustran cómo las empresas pueden desbloquear valor mientras gestionan el riesgo, equilibran la usabilidad con el control y convierten los datos en un activo estratégico tangible.
1. Mentalidad de producto: El mayor riesgo comercial es la ingeniería excesiva de conjuntos de datos sin una necesidad clara. Muchas empresas pasan años limpiando y agregando datos antes de probar si alguien los quiere o pagará por ellos. Las empresas exitosas utilizan los datos como si fueran software: envían productos mínimos viables, los validan con usuarios reales y los iteran rápidamente.
2. Costos variables: No todos los clientes necesitan (o quieren) una gran cantidad de datos tabulares. Algunos requieren informes de información y visualización de datos, otros exigen API, mientras que los usuarios avanzados pueden necesitar un espacio aislado seguro para crear y probar modelos. Ofrecer modos de uso variables (desde paneles simples hasta extractos personalizados y entornos de análisis bajo demanda) amplía el mercado al que se dirige y reduce el riesgo.
3. Abstracción máxima: En lugar de revelar datos confidenciales, las organizaciones pueden comercializar los activos resultantes, como información seleccionada, indicadores agregados, paneles o asistentes contextuales de IA. Este enfoque acelera el tiempo valioso para los clientes y al mismo tiempo protege la privacidad y la propiedad intelectual.
4. Gobernanza por diseño: Los marcos legales y de cumplimiento deben estar integrados en todos los aspectos del producto de datos, no ser agregados. Esto podría significar licencias que prohíban la reventa, telemetría y registros de auditoría para rastrear el uso, y la capacidad de revocar el acceso fácil y rápidamente. Curiosamente, el subproducto de habilitar la gobernanza es que el recorrido del usuario a menudo es limitado y, por lo tanto, más simple, lo que hace que los datos sean más fáciles de usar.
5. Preparación operativa: Gestionar un negocio de datos requiere algo más que datos: requiere gestión de derechos, facturación y renovaciones, soporte al usuario y gestión continua de productos. Las empresas que subestiman estas cargas operativas a menudo no logran ofrecer valor a una escala significativa. El software de intercambio de datos diseñado específicamente funciona desde el primer día y está probado a escala.
Daño a evitar
Incluso cuando se adoptan las prácticas anteriores, existen errores comunes que se deben evitar:
Cumplimiento normativo: Los errores en materia de cumplimiento, localización o datos confidenciales pueden causar importantes daños financieros y de reputación y deben evitarse. El error más común es asumir que una regla de mercado se aplica a nivel mundial: el RGPD, la CCPA y las leyes de residencia de datos a menudo divergen. Las organizaciones necesitan el cumplimiento integrado en el diseño de los productos de datos, no adaptado durante la implementación.
Mal ajuste al mercado: La ingeniería de casos de uso no probados es un caso en el que la cola mueve al perro y corre el riesgo de un desperdicio significativo de recursos. Muchas empresas invierten demasiado en la limpieza o estructuración de datos sólo para encontrar una demanda insuficiente para lo que han creado. Involucrar a los clientes desde el principio a través de prototipos o pilotos limitados mejora el retorno de la inversión y evita costos irrecuperables a lo largo de los años.
Tirón operativo: No comprender y planificar todo lo necesario para construir un negocio de datos exitoso da como resultado un crecimiento lento y rendimientos financieros deficientes. No planificar los marcos legales y de cumplimiento, la gestión de productos de datos, la facturación y los derechos, la atención al cliente, etc., puede dar lugar a una oferta que no puede escalar.
Además, una vez que se ve todo lo que implica, se pueden tomar mejores decisiones sobre qué construir y qué subcontratar. Los marcos legales y de cumplimiento, el trabajo de ingeniería de datos y la creación de una plataforma de mercado de datos se pueden subcontratar para aliviar la carga.
Bloqueo de tecnología: La dependencia excesiva de una pila de tecnología, proveedor de nube o modelo de distribución (nube, mercado de datos públicos, mercado de datos privados, en la aplicación, etc.) corre el riesgo de quedar atrapado, limita su mercado direccionable y puede mercantilizar su oferta. Las empresas deben adoptar una estrategia multicanal para sus productos de datos (incluido un canal directo sólido) para construir un negocio sólido.
premio
La verdadera oportunidad no es sólo “vender datos”. Se está convirtiendo en la fuente autorizada de conocimiento estratégico para su industria, ya sea financiera, de medios o del sector público. A medida que proliferan los sistemas de IA, la calidad de los datos detrás de ellos se convierte en un diferenciador clave.
Las organizaciones que satisfacen las necesidades del mercado en materia de descubrimiento, acceso y uso de datos, y al mismo tiempo gestionan los riesgos, no sólo captarán nuevos mercados, sino que también darán forma a los contornos geopolíticos de la economía de los datos.
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Este artículo se creó como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde destacamos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí:
