ホワイトペーパー

データの収益化 – 使用事例、実装、および付加価値

作成
Sebastian Derwisch 博士, データサイエンティスト | Business Application Research Center (BARC) 社

進化するデータ収益化の環境

データは中核となるリソースです。データから価値を抽出できる企業のみが、競争力を維持していける今、多くの組織がデータから価値を創出する新しい方法を模索しています。データ収益化とは、収益上の価値を創出するためにデータやデータを利用する製品を特定し市場投入するプロセスです。

BARC 社 (英語) は、アンケート調査で次のような疑問に答えを出そうとしました。

  • データ収益化にはどれほどの意義があるのか、また現在のプロジェクトはどれほどの成熟度に達しているのか?
  • 企業はどのようにデータを収益化しているのか?
  • 組織はすでに実行済みのどのような事例を持っているのか? どのような事例が計画中なのか?
  • データ収益化プロジェクトの実行でどのようなテクノロジーが利用されているのか?
  • データ収益化にはどのような利点があるのか?
  • データ収益化の実践で最大の課題は何か?

その結果、次のような重要なことがわかりました。

  • データ収益化は普及の初期段階にありますが、広がりを見せつつあります。
  • 企業によるデータ収益化の主な手段は、プロセス改善を目的にした分析結果の提供です。
  • データ収益化で最も一般的に使われているテクノロジーは、BI ソフトウェアとデータ統合ツールです。
  • データ収益化の利点は多く、最も重要なのは新たな収益源、新しいサービスの開発、顧客ロイヤルティの強化です。
  • データ収益化の最大の障壁はデータ品質の問題であり、次に来るのがデータセキュリティ上の懸念です。



埋め込み分析を統合したデータ製品が市場を牽引

データ収益化の中心となるのはデータ製品 (生データ、絞り込まれたデータ、分析されたデータをベースとする製品) です。データ製品は、利用可能なデータセット、分析結果、さらには分析結果を含む運用アプリケーションなど、その形態はさまざまです。これらは、レポート、既存製品に対する拡張機能、デジタルプラットフォームとして提供できるほか、新しいビジネスモデルに組み込むことも可能です。

データ収益化の機会は、社内外に存在します。社内のデータ収益化は、マーケティングやカスタマーエクスペリエンス、機器の保守などの社内プロセスの改善を目的とします。一方、社外のデータ収益化では、データやデータドリブンなサービスまたはビジネスモデルを使用して組織の提供製品を拡大することで、新たな収益源の創出が図られます。

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About the author

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Sebastian Derwisch 博士

データサイエンティスト | Business Application Research Center (BARC) 社

Sebastian Derwisch 博士は、Business Application Research Center (BARC) 社のアナリスト兼データサイエンティストです。データ分析の使用事例の特定、高度な分析のためのツール選定、データサイエンスチームの組織化の面で、企業にアドバイスを提供しています。また、高度な分析プロジェクトでのデータ価値実証やデータサイエンスのコーチングも行っています。これまで、BARC Score の高度な分析プラットフォームなどの市場調査や、データ分析に関する研究論文を発表してきました。