Według Ernst and Young monetyzacja danych to jeden z kluczowych trendów w ramach dynamicznie rozwijającego się Internetu Rzeczy. Na czym polega i jakie korzyści dostarcza ten proces?
Najnowsza ankieta przygotowana przez amerykańską firmę analityczną Kinsey&Company dotycząca danych i ich analizy pokazuje, że coraz więcej firm wykorzystuje Big Data do generowania przychodów. Trend ten dopiero się rozwija – 41% ankietowanych, zarabiających na danych rozpoczęła te starania w ciągu dwóch lat od przeprowadzenia badania. Mimo to monetyzacja danych odgrywa coraz większą rolę m.in. w sektorze materiałów podstawowych i energetycznym, usługach finansowych i high-tech. Reprezentanci tych sektorów twierdzą, że nie tylko monetyzują dane, ale stają się one również źródłem ich konkurencyjności.
Na czym polega?
Monetyzacja odnosi się do wykorzystywania danych w taki sposób, by dzięki nim osiągnąć wymierne korzyści ekonomiczne. Trend ten bazuje na cyfryzacji, a IoT staje się narzędziem, pozwalającym na zmianę modeli biznesowych i operacyjnych firm. Dzięki nadzorowi nad produktem nie tylko w trakcie procesu jego wytwarzania, ale także później, już w trakcie jego dystrybucji i użytkowania, możliwe jest tworzenie nowych usług i w ten sposób materializowanie uzyskiwanych informacji.
Monetyzacja danych może mieć charakter pośredni, m.in. w postaci zwiększania wydajności biznesowej, korzystniejszych warunków od partnerów biznesowych, wymiany informacji i tworzenia nowych usług czy bezpośredni, m.in. przez sprzedaż danych za pośrednictwem usług brokerskich lub niezależnie.
Monetyzacja danych w przemyśle
Podobnie wygląda to w przemyśle. Przetwarzanie dużych zbiorów danych i zaawansowana analityka to kolejne przełomowe koncepcje, które materializują się we wdrożeniach założeń Przemysłu 4.0.
Jeszcze do niedawna system raportowy kojarzył nam się przede wszystkim z plikiem Excel wypełnionym tabelami i wykresami. Taki scenariusz był możliwy do zastosowania, gdy mieliśmy do czynienia z danymi generowanymi przez człowieka, a więc zbiorem o przeważnie ograniczonej liczbie. W przypadku, kiedy źródłem danych jest urządzenie, a częstotliwość ich generowania jest mniejsza niż 1 sekunda, trudno analizę takiego zestawu informacji pozostawiać człowiekowi. Wtedy do gry wkraczają zaawansowane algorytmy komputerowe. Umożliwiają one precyzyjne wertowanie informacji w poszukiwaniu nieoczywistych korelacji wskazujących na potencjalne zależności pomiędzy pozornie niezwiązanymi ze sobą danymi – tłumaczy Jarosław Zarychta – Business Development Manager w Microsoft.
W ten sposób możliwe jest odpowiednie wykorzystanie informacji, pozyskiwanych dzięki analizie ogromnych zbiorów danych, a w konsekwencji ich spieniężenie. Monetyzacja może mieć charakter wewnętrzny, polegający na wykorzystywaniu potencjału zgromadzonych danych oraz zewnętrzny, opierający się na współpracy między firmami w celu zwiększania efektu, który mają szansę osiągnąć dzięki uzyskanym danym.
Przemysłowe wykorzystanie danych
Jedną z bezpośrednich korzyści wynikających z monetyzacji jest możliwość ulepszania funkcjonujących produktów lub usług w oparciu o dane uzyskane w trakcie ich analizy. Przemysł może jednak nie tylko uzyskiwać korzyści bezpośrednie, ale również przekładać je na korzyści pośrednie, wynikające z większej efektywności produkcji, automatyzacji procesów czy redukcji kosztów, a w konsekwencji przekuwaniu uzyskanych informacji w konkretne oszczędności.
Według przewidywań Instytutu Gartnera 90% otrzymywanych danych będzie bezużyteczna, ponieważ przedsiębiorstwa nie wiedzą, w jaki sposób odpowiednio je analizować. Z drugiej strony zastosowanie w Przemyśle 4.0 mechanizmów, bazujących na ogromnych zbiorów danych może przekuwać się na realne oszczędności dla zakładów przemysłowych. – Wykorzystanie potencjału danych, otrzymywanych dzięki zastosowaniu urządzeń z zakresu IoT, pozwala w czasie rzeczywistym kontrolować pracę maszyn, a ich bieżąca analiza daje możliwość monitorowania przebiegów czasowych wybranych parametrów i alarmowania o nieprawidłowościach jeszcze zanim nastąpi usterka czy zatrzymanie całej linii produkcyjnej – tłumaczy Wojciech Czuba, szef działu R&D w firmie Elmodis.
W efekcie generuje to ogromne oszczędności dla przedsiębiorstw przemysłowych, w których każda godzina przestoju może się wiązać ze stratami od kilkuset do nawet kilka milionów euro.