Data Monetization là gì? Chiến lược tạo giá trị từ dữ liệu

Data Monetization là gì?

Data monetization là quá trình sử dụng dữ liệu do công ty sở hữu để tạo ra lợi ích kinh tế có thể đo lường. Data monetization giúp các công ty mở rộng phạm vi và linh hoạt hơn để khai thác tối đa dữ liệu của mình. 

Tùy theo chiến lược data monetization, có thể phân biệt giữa mô hình trực tiếp và gián tiếp. Hình thức đầu tiên liên quan đến việc bán dữ liệu hoặc các sản phẩm dựa trên dữ liệu cho bên ngoài. Ngược lại, data monetization gián tiếp hay nội bộ là sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Data monetization có thể mang lại những lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp, bao gồm:

• Tạo doanh thu. Dù là bán dữ liệu cho bên thứ ba hay xây dựng sản phẩm dựa trên dữ liệu như LLM, công ty của bạn có thể kiếm tiền từ dữ liệu để tạo ra nguồn thu mới.
• Hiệu quả vận hành. Dữ liệu có thể được dùng nội bộ để tối ưu vận hành hằng ngày của công ty. Bằng cách phát hiện nút thắt tốn thời gian và quy trình kém hiệu quả, đồng thời xác định cách tinh gọn hoạt động, data monetization giúp bạn tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng. Bằng cách đưa phân tích dữ liệu vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp, bạn có thể hiểu rõ hơn hành vi khách hàng để cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Chiến lược Data Monetization

Có nhiều cách để các công ty kiếm tiền từ dữ liệu. Tùy chiến lược bạn áp dụng, chúng ta có thể phân biệt giữa data monetization trực tiếp và gián tiếp.

Data monetization trực tiếp hoặc đối ngoại 

Hình thức này bao gồm bán hoặc cấp phép dữ liệu cho bên ngoài, cũng như các sản phẩm và dịch vụ dẫn xuất từ dữ liệu. Ở các công ty Data as a Service (DaaS), dữ liệu có thể được bán ở dạng thô hoặc đã được tổng hợp sau quá trình phân tích dữ liệu. 

Ví dụ, một công ty thu thập và phân tích xu hướng thị trường có thể bán dữ liệu cho doanh nghiệp khác để phục vụ mục đích nghiên cứu thị trường. Ở những trường hợp phức tạp hơn, các công ty có thể bán dữ liệu được nhúng trong các nền tảng tích hợp phân tích.

Data monetization gián tiếp hoặc nội bộ

Đây là khái niệm rộng hơn, bao gồm việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định vận hành và đạt được các cải thiện hiệu suất kinh doanh có thể đo lường. Khả năng là vô tận, từ giảm chi phí vận hành và tinh gọn quy trình, đến hiểu rõ hơn hành vi khách hàng và tạo dựng quan hệ đối tác mới.

Tuy nhiên, hầu hết các công ty có chiến lược data monetization vững chắc đều đi đến cách tiếp cận lai, kết hợp các phương thức trộn lẫn cải thiện nội bộ với bán hàng đối ngoại. Nói cách khác, data monetization nội bộ thường được dùng để nâng cao hiệu quả data monetization đối ngoại. 

Ví dụ về Data Monetization

Hãy phân tích cách data monetization vận hành trong thực tế qua một số nghiên cứu tình huống minh họa. 

X (trước đây là Twitter)

X là một công ty mạng xã hội thành lập năm 2006. Nền tảng này xuất hiện khắp nơi thông qua các bài đăng — trước đây gọi là tweet — trên Internet và mọi hình thức truyền thông. Cuối năm 2022, công ty được Elon Musk mua lại. Ngay sau khi tiếp quản, Musk đưa ra loạt cải tổ và thay đổi quản trị, làm dấy lên lo ngại về khả năng tài chính để duy trì nền tảng.

Một trong những động thái quyết liệt nhằm tìm nguồn doanh thu mới là giới hạn quyền truy cập miễn phí vào Twitter API. API cho phép người dùng và nhà phát triển truy xuất dữ liệu Twitter như bài đăng, hồ sơ người dùng, lượt thích và số lần retweet. 

Với động thái đó, Musk quyết tâm khai thác tiềm năng bộ dữ liệu của Twitter – có lẽ là một trong những bộ dữ liệu mạnh mẽ và toàn diện nhất thế giới – bằng một chiến lược data monetization trực tiếp rõ ràng. 

Theo quy tắc mới, API cung cấp bốn tầng quyền truy cập với đặc quyền và mức giá khác nhau. 

Các mức truy cập X API. Nguồn: X

Mặc dù thay đổi mới là một nỗ lực hợp lý nhằm tối đa biên lợi nhuận từ cộng đồng nhà phát triển của nền tảng, đây chỉ là một phần bức tranh. Tác động đến số lượng nhà phát triển và ứng dụng dựa trên X cần được đánh giá song song với tiềm năng tăng doanh thu. Nhiều công ty và nhà phát triển phụ thuộc vào quyền truy cập miễn phí X API để xây dựng đủ loại ứng dụng. Theo quy định mới, nhiều nhà phát triển, đặc biệt là nhóm nhỏ, sẽ không thể chi trả mức giá mới. 

ChatGPT

AI sinh tạo mở ra những cơ hội đáng kể để kiếm tiền từ dữ liệu. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ được huấn luyện trên một kho dữ liệu khổng lồ có thể hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng giá trị cao trong mọi quy trình và ngành nghề. 

Hãy lấy ChatGPT của OpenAI, có lẽ là ví dụ minh họa nhất về tiềm năng của AI sinh tạo. Như Vin Vashishta, nhà sáng lập kiêm Chief Revenue Officer của V Squared, đã nói trong podcast DataFramed của chúng tôi:

Các mô hình dựa trên dữ liệu giá trị cao có thể được kiếm tiền nhiều lần. Điều tạo nên khác biệt không phải là mô hình, không phải là mã (đặc biệt khi LLM mã nguồn mở ở khắp nơi), mà là dữ liệu.

Đáng tiếc, kiếm tiền từ AI sinh tạo không hề dễ. Thu thập dữ liệu giá trị cao với số lượng lớn (ít nhất là đủ để cạnh tranh với các mô hình chính xác nhất) là khó khăn và tốn kém. Nó đòi hỏi thời gian, nhân lực và công nghệ vững chắc để thu thập, lưu trữ, xử lý dữ liệu trước khi đưa vào mô hình. Hơn nữa, phát triển, huấn luyện và vận hành các công cụ AI sinh tạo cần nguồn lực đáng kể. 

Trong bối cảnh đó, không ngạc nhiên khi thị trường AI sinh tạo tập trung cao vào một nhóm các công ty Big Tech sở hữu tri thức và nguồn lực cần thiết. 

Specsavers

Specsavers, nhà cung cấp hàng đầu về nhãn khoa, thính học và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác, đã đối mặt với thách thức nghiêm trọng trong quy trình phân tích dữ liệu. Sự phụ thuộc lớn vào công việc Excel thủ công và khoảng trống kỹ năng đáng kể về Power BI và Databricks cản trở hiệu quả của nhân viên và ngăn họ tận dụng đầy đủ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở quy mô lớn.

Specsavers đã hợp tác với DataCamp for Business để khởi động chương trình nâng cao kỹ năng dữ liệu, từ đó có thể khai thác sức mạnh của dữ liệu thông qua một chiến lược data monetization nội bộ. 

 Các mục tiêu của chương trình bao gồm:

• Thu hẹp khoảng trống kỹ năng Power BI và Databricks để tự động hóa công việc Excel và giảm tải cho các nhóm phân tích trung tâm.
• Tăng cường năng lực dữ liệu cho lãnh đạo và nhân viên ngoài các nhóm dữ liệu nhằm thúc đẩy ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Khuyến khích luân chuyển nội bộ và tạo cơ hội cho nhân viên bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu.

Với 115 nhân viên được nâng cao kỹ năng, Specsavers ghi nhận tiết kiệm tới 4 giờ mỗi nhân viên mỗi tuần, dẫn đến hiệu suất cải thiện và giảm chi phí. Xem đầy đủ nghiên cứu điển hình để biết thêm về quan hệ hợp tác Specsavers-DataCamp.  

Câu chuyện của Specsavers chỉ ra một trong những yếu tố quan trọng nhất để đảm bảo chiến lược data monetization thành công. Sở hữu một đội ngũ am hiểu dữ liệu trong tổ chức là chìa khóa để kiếm tiền từ dữ liệu. 

Như Tiffany Perkins-Munn, Trưởng bộ phận Dữ liệu và Phân tích tại tổ chức CDAO đổi mới của J.P. Morgan Chase, nhấn mạnh trong podcast DataFramed:

Thách thức và Giải pháp cho Data Monetization

Bất chấp tiềm năng to lớn, nhiều công ty vẫn chưa tận dụng được sức mạnh dữ liệu để tạo giá trị cho khách hàng, tăng doanh thu và hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Tiffany Perkins-Munn nêu bật một số thách thức phổ biến nhất mà các công ty gặp phải:

Một thách thức quan trọng khác cần cân nhắc là quyền riêng tư dữ liệu. Data monetization đồng nghĩa với việc tăng khả năng truy cập dữ liệu, dù nội bộ hay đối ngoại. Cân bằng khả năng truy cập với quyền riêng tư và bảo mật có thể là thách thức lớn. Trong kỷ nguyên các quy định bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là tối quan trọng. Do đó, khi mở rộng khả năng truy cập dữ liệu, cần có quản trị dữ liệu và biện pháp bảo mật mạnh mẽ. 

Khóa học Giới thiệu về Quyền riêng tư dữ liệu của chúng tôi tập trung cung cấp nền tảng vững chắc về các nguyên tắc bảo mật và liên hệ chúng với các khái niệm quan trọng khác trong bối cảnh dữ liệu liên kết chặt chẽ.

Nhìn chung, xây dựng chiến lược data monetization đòi hỏi đầu tư đáng kể vào nhân lực và công nghệ cùng cam kết chiến lược dài hạn mà nhiều công ty còn thiếu. 

Một bài học quan trọng cho các công ty là xây dựng văn hóa dữ liệu vững chắc là chìa khóa thành công. Văn hóa dữ liệu là môi trường tổ chức nơi dữ liệu không chỉ được coi trọng mà còn được truy cập dễ dàng và sử dụng nhất quán để dẫn dắt các quy trình ra quyết định. Đó là văn hóa nơi năng lực dữ liệu được phổ biến rộng rãi và các insight dựa trên dữ liệu là chuẩn mực chứ không phải ngoại lệ, như Sudaman Thoppan Mohanchandralal khẳng định:

Nếu bạn muốn sẵn sàng cho cuộc cách mạng văn hóa dữ liệu trong công ty, DataCamp có thể giúp. DataCamp For Business là giải pháp được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của các công ty muốn khai thác tối đa dữ liệu. 

Với DataCamp for Business, bạn có thể kỳ vọng:

• Nền tảng học tập hàng đầu ngành, được 80% công ty Fortune 1000 tin dùng, bao gồm Google, Microsoft, Uber và eBay.
• Chương trình học khoa học dữ liệu đẳng cấp thế giới do các chuyên gia thiết kế, bao gồm các khóa về Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau và Năng lực dữ liệu.
• Lộ trình học linh hoạt có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của tổ chức bạn.
• Môi trường học tập tương tác với bài tập thực hành và tình huống thực tế.
• Bài học nhỏ gọn giúp ghi nhớ hiệu quả.
• Đánh giá học tập chính xác, cho phép bạn xác định và theo dõi thế mạnh và khoảng trống kỹ năng của công ty ở quy mô lớn.
• Truy cập chứng chỉ dữ liệu được công nhận trong ngành để nối liền khoảng cách từ giáo dục đến công việc.
• Khả năng tích hợp liền mạch với các nhà cung cấp SSO và LMS hàng đầu 
• Hỗ trợ thành công khách hàng, cung cấp tài nguyên và hướng dẫn mọi thứ từ thực tiễn áp dụng tốt nhất đến tích hợp SSO và LMS

Tương lai của Data Monetization

Data monetization đang phát triển nhanh chóng. Liên tục xuất hiện công nghệ mới trong lĩnh vực dữ liệu & AI, mang lại những khả năng mới để doanh nghiệp cải thiện chiến lược data monetization, dù trực tiếp hay gián tiếp. Trong bối cảnh này, AI và machine learning vẫn là những công nghệ hứa hẹn nhất để thúc đẩy các công cụ dự đoán tối ưu.

Một xu hướng quan trọng khác là AI sinh tạo. Theo sau sự trỗi dậy của các công cụ như ChatGPT và Google Gemini, những cách thức mới để tạo dòng doanh thu đang mở ra. AI sinh tạo là công nghệ còn non trẻ. Vì vậy, đây là thời điểm để các công ty sáng tạo.

Tuy nhiên, như đã đề cập, xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ rất tốn kém, và doanh nghiệp chỉ nên chuyển đổi khi đã có chiến lược rõ ràng về cách triển khai công nghệ này. Nếu bạn muốn biết thêm về cách kiếm tiền từ AI, hãy xem khóa học Monetizing Artificial Intelligence của chúng tôi.

Đây là những công cụ mạnh mẽ đòi hỏi đội ngũ am hiểu dữ liệu để sử dụng. Do đó, đầu tư vào văn hóa dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết đối với các công ty muốn khai thác tiềm năng của dữ liệu và AI.

Kết luận

Hy vọng bạn thấy bài viết hữu ích. Triển khai các chiến lược data monetization là chìa khóa để các công ty tìm nguồn thu mới và phát triển trong bối cảnh kinh doanh dữ liệu & AI cạnh tranh khốc liệt. 

Năng lực dữ liệu là thành phần cốt lõi của data monetization thành công. Xây dựng năng lực này trong tổ chức sẽ dẫn đến kết quả tốt hơn cho doanh nghiệp và khách hàng của bạn, đồng thời trao quyền cho nhân viên tạo ra nhiều giá trị hơn trong công việc hằng ngày. 

Liên hệ DataCamp ngay hôm nay để nhận bản demo và khám phá lý do vì sao 80% Fortune 1000 lựa chọn DataCamp.