Cinco consejos para transformar los datos de la empresa en nuevas fuentes de ingresos

Las empresas de todo el mundo albergan enormes cantidades de datos. Aunque los datos siempre se han acumulado de forma natural, como resultado de la creciente actividad comercial y de los consumidores, su crecimiento se está expandiendo de forma exponencial, lo que abre oportunidades para que las organizaciones moneticen cantidades de información sin precedentes.

Los datos se pueden monetizar de forma eficaz transformándolos en un producto o servicio que el mercado valore, afirma Kathy Rudy, directora de Datos y Análisis de la empresa de investigación y asesoramiento tecnológico ISG. Señala que su empresa trabaja con una gran variedad de clientes con gran cantidad de datos. “En el curso de nuestro trabajo, con el permiso de nuestros clientes, recopilamos datos y los introducimos en nuestras bases de datos. A continuación, transformamos esos datos en productos que ayudan a nuestros clientes a compararse con sus competidores y a comprender qué proveedores son los más adecuados para apoyar sus iniciativas estratégicas”.

El interés por convertir los datos empresariales en nuevos ingresos está aumentando rápidamente. Según la encuesta 2025 State of the CIO, el 38% de los responsables de TI afirman que monetizar los datos de la empresa es la iniciativa empresarial más importante que impulsa sus inversiones en TI este año, la iniciativa número uno, más del doble que el 16% que dijo lo mismo el año pasado.

Si usted es uno de esos responsables de TI que buscan transformar los datos de su empresa en nuevos ingresos, aquí tiene varios consejos e ideas clave de expertos en datos que lo han conseguido.

Haga hincapié en los fundamentos del desarrollo de productos

“La monetización de los datos no es diferente de la creación y venta de otros productos”, afirma Adam Yong, fundador de Agility Writer, un generador de contenido basado en inteligencia artificial. “Requiere ideación, investigación de mercado, análisis de precios y planes de comercialización”.

Por eso, Young sugiere desarrollar primero un proceso estructurado de desarrollo de productos.

Rudy, de ISG, está de acuerdo: “Hay que definir qué es el producto o servicio de datos, por qué el mercado querría comprar lo que se vende, quiénes son los competidores y por qué lo que se vende es único. Una vez que se está convencido de que se tiene un producto o servicio de datos que el mercado quiere, hay que definir la tecnología necesaria para gestionar, mantener y gobernar los datos”.

Rick Young, responsable de Datos e Inteligencia Artificial de la empresa de servicios profesionales Sikich, recomienda realizar análisis sencillos utilizando sistemas que se integren fácilmente con los productos existentes, y mantener los proyectos iniciales de monetización de datos manejables, recopilando los comentarios de los clientes y comprendiendo las oportunidades antes de expandirse.

“Las organizaciones deben dar prioridad a las soluciones que se ajusten a su actual conjunto de datos y tecnología y al ciclo de vida de sus productos para garantizar una implementación fluida”, afirma.

Asegúrese de que sus datos tienen un valor útil

Los tipos de datos más monetizables proporcionan información que no se puede encontrar en ningún otro lugar, afirma Rudy, de ISG. “Esto incluye datos de referencia para comparar con la competencia y ayudar a impulsar cambios viables, inteligencia competitiva específica, análisis predictivos que ayudan a tomar decisiones basadas en hechos e información impulsada por la IA que se extrae de múltiples fuentes de datos que suelen estar aisladas”.

Los datos sobre el comportamiento de los usuarios son uno de los tipos de datos más monetizables, afirma Yong, de Agility Writers, y pone como ejemplo Google Analytics. “Realiza un seguimiento de las interacciones de los usuarios, que las empresas pueden utilizar para ajustar su sitio web o sus esfuerzos de marketing”, explica. Incluso los datos más detallados, como la intención de compra o las tasas de abandono, pueden venderse a terceros o utilizarse para marketing dirigido, lo que los hace muy valiosos.

Los tipos de datos que no vale la pena monetizar incluyen los datos obsoletos, los datos de terceros a los que cualquiera puede acceder, los datos para los que su organización no tiene derechos específicos de uso, lo que podría dar lugar a posibles demandas, o los datos inconsistentes o parciales que podrían conducir a malas decisiones, afirma Rudy.

Los datos obsoletos o que carecen del contexto necesario para ser útiles no aportan ningún valor real, afirma Yong. “Las cifras de tráfico sin segmentar ni contexto de comportamiento no proporcionan información tan útil como los datos de interacción personalizados”, observa.

Iliyan Paskalev, fundador de MyHumanoid, un sitio web de información sobre robótica y humanoides, afirma que la clave está en seleccionar cuidadosamente los datos que pueden ayudar a los clientes a transformar la información en valor real. Según él, es importante identificar el problema exacto que resuelven los datos.

“Los conjuntos de datos muy detallados y procesables, como los patrones de comportamiento de los usuarios, los datos de transacciones y la información sobre la geolocalización, suelen ser los más fáciles de monetizar”, aconseja. “Estos conjuntos de datos ayudan directamente a las empresas a perfeccionar sus operaciones, predecir los cambios del mercado o comprender mejor las preferencias de los consumidores”.

Los datos generalizados, como los datos demográficos amplios, los conjuntos de datos excesivamente anonimizados o la información histórica que queda rápidamente obsoleta, rara vez justifican los esfuerzos de monetización, observa Paskalev. “Esta información no solo carece de ventaja competitiva, sino que los costes de cumplimiento y los riesgos de privacidad suelen superar los beneficios”.

No subestime los riesgos potenciales

La monetización de datos puede ser arriesgada, especialmente para las organizaciones que no están acostumbradas a gestionar transacciones financieras. Existe una mayor amenaza de violaciones de la seguridad a medida que otras partes se dan cuenta de que usted está en posesión de información valiosa, afirma Rudy, de ISG. Otro riesgo es utilizar involuntariamente datos que no tiene derecho a utilizar o descubrir que los datos que desea monetizar son de mala calidad o no se integran en los conjuntos de datos. En última instancia, el mayor riesgo es que nadie quiera comprar lo que usted vende.

Es esencial contar con una seguridad sólida, afirma Yong, de Agility Writer. “Si no se tiene cuidado, se puede acabar enfrentándose a multas elevadas por un mal manejo de los datos o por no obtener el consentimiento adecuado de los usuarios”, advierte. Si se produce una violación de datos, la reputación de una empresa puede verse gravemente dañada. “Mantener la seguridad de los datos y ser transparente con los usuarios sobre cómo se utiliza su información puede ser de gran ayuda para evitar estos costosos errores”.

El incumplimiento de la normativa también puede salir caro. “Si no se tiene cuidado, el RGPD, la CCPA y otras normativas similares conllevan sanciones elevadas que podrían acabar con todos los beneficios que se esperan obtener”, advierte Paskalev. “Asigna generosamente recursos a expertos en seguridad y cumplimiento normativo de datos desde el principio”, recomienda.

Selecciona un modelo de ingresos adecuado

Aproveche los enfoques basados en suscripciones y las estrategias de comercialización para la venta directa a empresas, instituciones de investigación u organismos gubernamentales, aconseja Young, de Sikich.

“Los datos como servicio, en los que las empresas recopilan y empaquetan conjuntos de datos valiosos, son el modelo básico para monetizar los datos”, señala. Sin embargo, los conocimientos como servicio, en los que los clientes proporcionan capacidades de modelización prescriptiva/predictiva, pueden exigir una valoración más elevada. Otra consideración es ofrecer una plataforma de conocimientos como servicio, en la que los suscriptores pueden integrar de forma segura sus datos en la plataforma de conocimientos del proveedor.

Young añade que también es posible mejorar las ofertas con análisis integrados para aumentar el valor y la retención de clientes.

“Esto incluye el uso de datos para mejorar las operaciones internas, optimizar la experiencia de los clientes y crear ofertas personalizadas”, afirma. “Los análisis avanzados basados en la inteligencia artificial permiten ahora personalizar los productos y generar información en tiempo real que puede transformar las ofertas comerciales básicas, al tiempo que se mantienen las ventajas competitivas”.

Reinvertir con inteligencia

Paskalev, de MyHumanoid, recomienda reinvertir una parte de los ingresos obtenidos con la monetización de los datos en perfeccionar los métodos de recopilación de datos, mejorar las medidas de protección de la privacidad y mejorar los análisis. “Esto crea un ciclo autosostenible que garantiza el crecimiento a largo plazo en lugar de ganancias a corto plazo”, afirma.

No son solo los datos en sí mismos, sino cómo se utilizan lo que marca la diferencia, afirma Yong, de Agility Writer. “Ya sea para crear contenido, personalizar el marketing u optimizar las ventas, es fundamental utilizar los datos de forma inteligente y responsable”.