¿Qué es la monetización de datos? Estrategias para crear valor a partir de los datos

¿Qué es la monetización de datos?

La monetización de datos es el proceso de utilizar los datos propiedad de la empresa para generar un beneficio económico medible. Permite a las empresas ampliar su alcance y flexibilidad para exprimir al máximo el valor de sus datos. 

Según la estrategia de monetización elegida, podemos distinguir entre monetización directa e indirecta. La primera consiste en vender datos o productos basados en datos a terceros. Por el contrario, la monetización indirecta o interna implica usar los datos para mejorar el rendimiento del negocio.

La monetización de datos puede aportar beneficios relevantes a las empresas, entre ellos:

• Generación de ingresos. Ya sea vendiendo datos a terceros o creando productos basados en datos, como LLMs, tu empresa puede monetizar los datos para abrir nuevas fuentes de ingresos.
• Eficiencia operativa. Los datos pueden usarse internamente para optimizar las operaciones diarias de tu empresa. Al detectar cuellos de botella que consumen tiempo y procesos ineficientes, e identificar formas de agilizar operaciones, la monetización de datos ayuda a recortar costes y mejorar el rendimiento.
• Mejora de la experiencia del cliente. Si incorporas analítica de datos en todos los aspectos del negocio, entenderás mejor el comportamiento de tus clientes para ofrecer un producto o servicio superior y mejorar la experiencia de usuario.

Estrategias de monetización de datos

Hay muchas formas de monetizar los datos. En función de la estrategia adoptada, podemos diferenciar entre monetización directa e indirecta.

Monetización directa o externa 

Consiste en vender o licenciar datos a terceros, así como productos y servicios derivados de los datos. En las empresas Data as a Service (DaaS), los datos pueden venderse en bruto o de forma agregada, tras un proceso de análisis. 

Por ejemplo, una empresa que recopila y analiza tendencias de mercado podría vender datos a otros negocios con fines de investigación de mercado. En casos más complejos, las compañías pueden vender datos integrados en plataformas con capacidades analíticas.

Monetización indirecta o interna

Es un concepto más amplio que implica utilizar los datos para respaldar la toma de decisiones operativas y lograr mejoras medibles en el rendimiento del negocio. Las posibilidades son infinitas: desde reducir costes y agilizar procesos, hasta entender mejor el comportamiento del cliente y crear nuevas alianzas.

Ahora bien, la mayoría de las empresas con una estrategia de monetización consolidada acaban adoptando un enfoque híbrido, que combina mejoras internas con ventas externas. En otras palabras, la monetización interna suele emplearse para potenciar la monetización externa. 

Ejemplos de monetización de datos

Veamos cómo funciona la monetización de datos en la práctica con algunos casos ilustrativos. 

X (antes Twitter)

X es una red social fundada en 2006. La plataforma es ubicua gracias a sus publicaciones —antes llamadas tweets— en Internet y en todos los medios. A finales de 2022 fue adquirida por Elon Musk. Poco después, Musk introdujo una serie de reformas y cambios de gestión en la compañía, lo que generó dudas sobre su capacidad financiera para mantener la plataforma.

Una de las medidas más drásticas para abrir nuevas vías de ingresos fue limitar el acceso gratuito a la API de Twitter. La API permite a usuarios y desarrolladores acceder a datos de Twitter como publicaciones, perfiles, «me gusta» y recuentos de republicaciones. 

Con ese movimiento, Musk buscaba aprovechar el potencial del conjunto de datos de Twitter —probablemente uno de los más potentes y completos del mundo— mediante una clara estrategia de monetización directa. 

Con las nuevas reglas, la API ofrece cuatro niveles de acceso con distintos privilegios y precios. 

Niveles de acceso a la API de X. Fuente: X

Aunque los cambios suponen un intento legítimo de obtener márgenes de la comunidad de desarrolladores de la plataforma, esto es solo una parte del cuadro. El impacto en el número de desarrolladores y aplicaciones basadas en X debe evaluarse en paralelo al posible aumento de ingresos. Muchas empresas y desarrolladores dependían del acceso gratuito a la API de X para crear todo tipo de aplicaciones. Con las nuevas normas, muchos desarrolladores, especialmente los más pequeños, no podrán asumir los nuevos precios. 

ChatGPT

La IA generativa abre nuevas y grandes oportunidades para monetizar datos. Potentes modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) entrenados con enormes corpus de datos pueden dar soporte a un amplio abanico de casos de uso de alto valor en todo tipo de flujos de trabajo e industrias. 

Tomemos ChatGPT de OpenAI, probablemente el ejemplo más ilustrativo del potencial de la IA generativa. Como afirma Vin Vashishta, fundador y Chief Revenue Officer de V Squared, en nuestro podcast DataFramed:

Los modelos basados en datos de alto valor pueden monetizarse muchas veces. La diferencia no está en el modelo ni en el código (sobre todo ahora que los LLMs de código abierto están por todas partes), sino en los datos.

Por desgracia, ganar dinero con IA generativa no es fácil. Reunir grandes cantidades de datos de alto valor (al menos, suficientes para competir con los modelos más precisos) es difícil y costoso. Requiere tiempo, talento y una tecnología sólida para recopilar, almacenar y procesar los datos antes de alimentar el modelo. Además, desarrollar, entrenar y operar herramientas de IA generativa exige recursos considerables. 

En este contexto, no sorprende que el mercado de la IA generativa esté muy concentrado en unas pocas Big Tech con el conocimiento y los recursos necesarios. 

Specsavers

Specsavers, proveedor líder de servicios de optometría, audiología y otros cuidados de la salud, se enfrentaba a retos críticos en sus procesos de analítica de datos. La fuerte dependencia del trabajo manual en Excel y lagunas importantes de competencias en Power BI y Databricks lastraban la eficiencia del personal e impedían aprovechar la toma de decisiones basada en datos a escala.

Specsavers se asoció con DataCamp for Business para poner en marcha su programa de capacitación en datos y así aprovechar el poder de los datos mediante una estrategia de monetización interna. 

 Los objetivos del programa incluían:

• Reducir las carencias en Power BI y Databricks para automatizar el trabajo en Excel y descargar de tareas a los equipos centrales de analítica.
• Incrementar la competencia en datos entre los líderes y el personal fuera de los equipos de datos para fomentar decisiones basadas en datos.
• Impulsar la movilidad interna y ofrecer oportunidades para iniciar carreras en ciencia de datos.

Con 115 personas formadas, Specsavers ha logrado ahorrar hasta 4 horas por empleado a la semana, con mejoras de rendimiento y reducción de costes. Consulta el caso de estudio completo para saber más sobre la colaboración entre Specsavers y DataCamp.  

La historia de Specsavers apunta a uno de los elementos más importantes para garantizar una estrategia de monetización de datos exitosa: contar con un equipo con competencia en datos es clave para monetizar los datos. 

Como destaca Tiffany Perkins-Munn, Head of Data and Analytics de la innovadora organización CDAO en J.P. Morgan Chase, en el podcast DataFramed:

Retos y soluciones de la monetización de datos

Pese a su enorme potencial, muchas empresas no están sabiendo aprovechar el poder de los datos para crear valor para los clientes, aumentar ingresos y respaldar la toma de decisiones.

Tiffany Perkins-Munn señala algunos de los retos más comunes a los que se enfrentan las compañías:

Otro reto clave es la privacidad de los datos. Monetizar datos implica hacerlos más accesibles, ya sea internamente o hacia el exterior. Equilibrar accesibilidad con privacidad y seguridad puede ser un gran desafío. En la era de regulaciones estrictas de protección de datos, garantizar la privacidad y la seguridad es fundamental. Por ello, al facilitar el acceso a los datos, es imprescindible contar con un gobierno del dato y medidas de seguridad sólidos. 

Nuestro curso Introduction to Data Privacy se centra en ofrecer una base sólida de principios de privacidad y relacionarlos con otros conceptos críticos dentro del ecosistema de datos interconectado.

En general, construir una estrategia de monetización de datos requiere una inversión considerable en talento y tecnología, además de un compromiso estratégico a largo plazo del que muchas empresas carecen. 

Una lección importante para las compañías es que crear una cultura del dato sólida es clave para el éxito. La cultura del dato es un entorno organizativo en el que los datos no solo se valoran, sino que también son accesibles y se utilizan de forma consistente para impulsar la toma de decisiones. Es una cultura en la que la competencia en datos está extendida y los insights basados en datos son la norma, no la excepción, como afirma Sudaman Thoppan Mohanchandralal:

Si quieres preparar tu empresa para la revolución de la cultura del dato, DataCamp puede ayudarte. DataCamp For Business es una solución diseñada específicamente para compañías que quieren exprimir al máximo el valor de los datos. 

Con DataCamp for Business, puedes esperar lo siguiente:

• Una plataforma de aprendizaje líder del sector, en la que confía el 80% de las empresas de la Fortune 1000, como Google, Microsoft, Uber y eBay.
• Un programa de formación de ciencia de datos de primer nivel, diseñado por expertos del sector, con cursos de Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau y Data Literacy.
• Itinerarios de aprendizaje flexibles que pueden adaptarse a las necesidades de tu organización.
• Un entorno de aprendizaje interactivo con ejercicios prácticos y casos de uso reales.
• Lecciones breves para una retención eficaz del conocimiento.
• Evaluaciones de aprendizaje precisas que te permiten detectar y seguir a escala las fortalezas y brechas de habilidades de tu empresa.
• Acceso a certificaciones en datos reconocidas por la industria para cerrar la brecha entre educación y trabajo.
• Capacidades de integración fluidas con los principales proveedores de SSO y LMS. 
• Asistencia de Customer Success para proporcionarte recursos y orientación en todo, desde buenas prácticas de adopción hasta integraciones SSO y LMS.

El futuro de la monetización de datos

La monetización de datos evoluciona a gran velocidad. Surgen constantemente nuevas tecnologías en el panorama de datos e IA que ofrecen posibilidades inéditas para que las empresas mejoren sus estrategias de monetización, tanto directas como indirectas. En este contexto, la IA y el machine learning siguen siendo las tecnologías más prometedoras para impulsar herramientas predictivas optimizadas.

Otra tendencia clave es la IA generativa. Tras el auge de herramientas como ChatGPT y Google Gemini, se abren nuevas vías para crear fuentes de ingresos. La IA generativa es una tecnología incipiente. Por tanto, es momento de que las empresas innoven.

Sin embargo, como ya hemos mencionado, construir modelos de IA potentes es costoso, y solo conviene dar el paso cuando exista una estrategia clara de implantación. Si quieres saber más sobre cómo monetizar la IA, echa un vistazo a nuestro curso Monetizing Artificial Intelligence.

Estas son herramientas potentes que requieren equipos con competencia en datos para sacarles partido. Por ello, invertir en cultura del dato es más importante que nunca para las empresas que quieran aprovechar el potencial de los datos y la IA.

Conclusión

Esperamos que te haya resultado útil este artículo. Implementar estrategias de monetización de datos es clave para que las empresas encuentren nuevas fuentes de ingresos y prosperen en el ultracompetitivo panorama de datos e IA. 

La competencia en datos es un componente fundamental de una monetización de datos exitosa. Impulsarla en tu organización se traducirá en mejores resultados para tu negocio y tus clientes, y empoderará a tus equipos para aportar más valor en su día a día. 

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