… i sprawić, żeby zarabiały dla Ciebie dzięki monetyzacji?
To jest do wszystkich właścicieli firm, menedżerów i liderów, którzy nie są tak biegli technicznie jak ich najlepszy programista, ale wiedzą, że jest problem z działem danych i jego kosztami.
Według A.M.E. Metwally 90% światowych danych zebrano w ciągu ostatnich dwóch lat, ale tylko 3% jest faktycznie monetyzowane (wykład podczas MEA Data Innovation Summit w Dubaju, 2025).
Co więcej, Hyperight raportuje (link), że 60–73% danych firmowych nie jest nawet używanych w analityce, nie mówiąc o monetyzacji.
Jeśli mnie pytasz — to dość przerażająca statystyka. Przedsiębiorstwa wydają rocznie od 100 tys. do ponad 1 mln USD na przetwarzanie danych i infrastrukturę chmurową, co generuje czyste straty co najmniej 60 tys. — 600 tys.+ USD rocznie, po prostu dlatego, że dane nie są wykorzystywane.
Jak sprawdzić, czy to ja marnuję potencjał danych?
Jest na to szybki i prosty test — poproś dział IT/danych o dokumentację wprowadzonych pipeline’ów danych oraz oczekiwany vs rzeczywisty zwrot z inwestycji.
Zakładam, że w 99% przypadków nie dostaniesz pełnego, kompleksowego raportu (cholera, nawet jakiś raport byłby już sukcesem), jasno pokazującego, że pipeline kosztujący X generuje Y sprzedaży / leadów / oszczędności itd. w zamian.
To dlatego, że większość zespołów IT pracuje na pełnych obrotach, ledwo nadążając za niekończącymi się wymaganiami biznesowymi o nowe funkcje, rzadko patrząc na rzeczywisty zwrot z budowanych rozwiązań. Po prostu nie ma na to czasu.
Jakie środki zapobiegawcze można wdrożyć od razu, przy minimalnych lub zerowych kosztach?
Oczekuj od zespołu odpowiedzi „nie”
Nie powinno stać się domyślną odpowiedzią. To naprawdę takie proste. Jeśli zatrudniłeś wykwalifikowany zespół, masz zaufanie, że wiedzą, co trzeba zrobić. Nie mogą więc realizować każdej prośby biznesu. Możesz wymusić coś w razie potrzeby, ale niech interesariusze będą kreatywni, gdy przychodzą do zespołu. Gdy muszą uzasadnić argument, dwa razy się zastanowią, zanim złożą nową prośbę, której nikt naprawdę nie potrzebuje.
Ustal minimalne wymagania dotyczące projektu
Zautomatyzuj to w systemie ticketowym, wprowadź procedurę — cokolwiek u Ciebie działa. Uczyń obowiązkowym, żeby interesariusze podawali biznesowy kontekst, najlepiej przewidywany ROI, a minimum przewidywany wynik na jedną (lub więcej) metryk biznesowych (zespół oszacuje koszty). Przynajmniej wtedy wiesz, do czego to ma służyć.
Wdróż politykę cyklu życia danych
To dość prosty proces, a jeśli brzmi jak czarna magia — bez obaw, tu jesteśmy: chodzi o to, że dla każdego pliku / tabeli lub dowolnych przechowywanych danych masz zestaw zautomatyzowanych reguł. Reguły monitorują, jak i kiedy dane są używane. Gdy osiągną próg, są archiwizowane i/lub usuwane.
Przykład:
Masz miesięczny raport sprzedaży w Excelu. Zespół danych przechowuje te pliki w chmurze. Potrzebujesz ich co miesiąc i na koniec roku. Prosisz zespół o automatyzację archiwizującą/usuwającą miesięczne raporty Excel po zakończeniu bieżącego roku. Proste, a wiele firm tego nie robi albo robi tylko w bardzo nielicznych przypadkach.
Powyższe środki nie pokryją wszystkiego, ale to świetny początek. Po wdrożeniu będziesz mieć:
- Zespół wyraźniej myślący w kategoriach monetyzacji danych.
- Interesariuszy biznesowych, którzy dwa razy się zastanowią, zanim poproszą zespół; a gdy poproszą — określą ROI.
- Okresowe pozbywanie się nieużywanych i niepotrzebnych danych — statystyka Hyperight w Twoim przypadku prawdopodobnie spadnie przynajmniej o dobrych 50%.
Co zrobić na skalę, żeby zapewnić monetyzację danych?
Istniejące procesy
Zakładając, że wdrożyłeś pierwsze kroki, potrzebujesz kompleksowego audytu procesów danych. Powinien skupić się na identyfikacji kluczowych informacji:
- które metryki biznesowe są przez ten proces dotykane i w jakim stopniu?
- jaki jest koszt infrastruktury utrzymania procesu (wszystkie koszty chmury, narzędzi itd.)?
- jaki jest koszt ludzi utrzymania procesu — czas na rozwój, jak często proces ma problemy, ile średnio trwa naprawa?
Niektórzy mogli już zauważyć, że bez procedur raportowania incydentów nie uzyskasz kosztu ludzi — to poza zakresem tego artykułu, ale napiszę osobny i podlinkuję tutaj.
Jeśli uda Ci się zebrać lub przynajmniej oszacować wartość pieniężną wszystkich trzech punktów, wystarczy proste obliczenie ROI:
Wpływ biznesowy x (koszt infrastruktury + koszt ludzi) = ROI
Nowe procesy
Przejrzyj istniejące procesy. Jeśli nie masz któregoś z poniższych, wprowadź go z pomocą zespołu:
- Obliczanie wpływu nowego pipeline’u / produktu / datasetu na Twoje metryki biznesowe.
- Rozdzielanie kosztów związanych z konkretnym procesem danych od wszystkich kosztów danych (tagowanie zasobów, osobne środowiska, warehouse’y, zasoby itd.).
- Procedura zarządzania incydentami (jak zgłaszamy awarię, kto ją obsługuje, jaki jest SLA, jak raportujemy kroki łagodzące, jakie są kolejne kroki po naprawie itd.)
Gdy przejdziesz te kroki, „prosta” rzecz do zrobienia to proces zapewniający, że:
- Procesy pomiarowe powyżej są na miejscu.
- ROI / oczekiwany ROI jest liczony jak najszybciej i staje się częścią wymagań rozwojowych.
W ten sposób nie tylko zyskasz większą kontrolę i informacje o produktywności i kosztach w procesach danych, ale z czasem wyedukujesz zespół do świadomych decyzji biznesowych, które wyraźnie wpływają na metryki, które chcesz poprawić. To definicja monetyzacji danych: wykorzystać dane, które masz, żeby bezpośrednio poprawiać metryki biznesowe, nad którymi pracujesz.
Jak mogę uzyskać pomoc przy tych inicjatywach?
Brzmi świetnie, ale myślisz: „od czego zacząć?”, „nie jestem pewien, czy w pełni to rozumiem?”, „mój zespół i tak jest zajęty — nie mogę prosić ich o wdrożenie wszystkich tych nowych procedur i optymalizacji..”
Rozumiemy. To częstsze, niż myślisz. Dlatego statystyka monetyzacji danych boli tak mocno i tracisz pieniądze w 97% przypadków. Właśnie dlatego tu jesteśmy — umów bezpłatną rozmowę wprowadzającą, żeby zacząć; wybierz dogodny termin tutaj:
How to avoid loosing money on 97% of your enterprise data? został pierwotnie opublikowany na Lortech Solutions Blog na Medium, gdzie rozmowa trwa dalej dzięki podświetleniom i odpowiedziom czytelników.
