¿Qué es la Monetización de Datos y Cómo Llevarla a Cabo?

El volumen de datos que las empresas generan y adquieren ha crecido de forma vertiginosa en los últimos años. Sin embargo, acumular información no es suficiente: extraer valor de los datos requiere procesos complejos como la integración, la depuración y el análisis avanzado, además de herramientas de business intelligence.

Todo esto implica una inversión significativa, no solo en infraestructura, sino también en capacidad operativa. El desafío no es solo gestionar la cantidad creciente de datos, sino hacerlo de manera rentable, ya que almacenar y procesar esta información se está volviendo cada vez más costoso.

En definitiva, gestionar grandes volúmenes de datos no solo implica un reto tecnológico, sino también un desafío financiero.

Para contrarrestar estos costos, las empresas están adoptando estrategias de monetización de datos. Más allá de ser un recurso interno, los datos están comenzando a ser tratados como un activo comercializable que puede generar ingresos.

¿Qué es la monetización de datos?

La monetización de datos es el proceso mediante el cual las empresas convierten sus activos de datos en una fuente de ingresos, ya sea de forma directa o indirecta.

A medida que los datos se han vuelto un recurso estratégico, las organizaciones han descubierto que no solo pueden utilizarlos para mejorar su eficiencia interna o para tomar decisiones más informadas, sino que también pueden generar valor económico.

Como ya hemos avanzado, acumular datos tiene un costo y transformar esos datos en valor, también. Por ello, las empresas están buscando formas de contrarestar esos costos convirtiendo sus datos en una fuente de ingresos.

La monetización de datos puede adoptar múltiples formas.

Monetización directa

La monetización directa de datos consiste en la generación de ingresos a partir de la venta o cesión de los datos a terceros. En este modelo, las empresas que poseen grandes volúmenes de información—como datos de clientes, patrones de consumo o insights operacionales—los comercializan de manera explícita, ya sea vendiéndolos de forma individual o agregada a otras organizaciones que puedan sacarles provecho.

Este enfoque se ve con frecuencia en sectores como el retail, las telecomunicaciones y las plataformas tecnológicas, donde los datos de los usuarios y clientes tienen un gran valor comercial.

Existen diferentes formas de llevar a cabo la monetización directa. Las empresas pueden optar por vender el acceso a sus bases de datos, ofrecer sus datos como parte de un servicio de suscripción o incluso licenciar conjuntos de datos específicos a otras organizaciones para que los utilicen en sus propias estrategias comerciales.

Aunque este modelo puede ser altamente rentable, también conlleva ciertos desafíos, especialmente en lo que respecta a la protección de la privacidad y el cumplimiento de normativas como el GDPR, que regulan el uso y la transferencia de datos personales.

Monetización indirecta

La monetización indirecta, por otro lado, implica el uso de los datos para crear valor de forma interna, sin necesidad de venderlos a terceros. En este caso, los datos no se comercializan directamente, sino que se emplean para mejorar productos, optimizar procesos o personalizar la experiencia del cliente, por ejemplo.

Las empresas que aplican este enfoque suelen utilizar la información que recopilan para tomar data-driven decisions que les permitan aumentar su eficiencia operativa, mejorar su oferta de servicios o crear nuevas líneas de negocio que respondan mejor a las necesidades del mercado.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar los datos de comportamiento de sus clientes para ajustar sus estrategias de marketing, identificar nuevas oportunidades de mercado o mejorar sus cadenas de suministro.

Este enfoque no solo permite aumentar los márgenes de beneficio a través de una mejor toma de decisiones, sino que también mejora la competitividad de la empresa al permitirle responder de manera más efectiva a las demandas del entorno.

A largo plazo, la monetización indirecta suele ser menos visible que la directa, pero puede ser igual de efectiva en términos de retorno económico.

¿Cómo monetizar datos?

Las empresas tienen múltiples formas de monetizar los datos. A continuación, se detallan algunas de las técnicas más comunes:

1. Data as a Service (DaaS)

Este es uno de los métodos más simples y directos de monetización.

Consiste en la venta de datos sin procesar a terceros, quienes luego los integran y analizan para obtener los insights que necesitan.

Es común en sectores donde los datos brutos tienen un valor intrínseco, como en el retail o telecomunicaciones. Al externalizar los datos, las empresas pueden generar ingresos recurrentes sin realizar análisis complejos.

2. Insight as a Service

En este modelo, las empresas no venden los datos como tal, sino que venden los insights generados a partir del análisis de datos.

Las organizaciones aplican técnicas avanzadas de análisis de datos y, en lugar de entregar el conjunto de datos completo, proporcionan informes que permiten a sus clientes tomar decisiones informadas (data-driven decisions).

Este enfoque es popular en empresas que manejan grandes volúmenes de información pero que buscan ofrecer un valor añadido al cliente sin compartir los datos crudos.

3. Analytics-Enabled Platform as a Service (PaaS)

Este método ofrece una plataforma escalable que proporciona análisis de datos en tiempo real.

Los usuarios acceden a herramientas que les permiten desarrollar y gestionar soluciones analíticas sobre grandes volúmenes de datos sin preocuparse por la infraestructura.

Este enfoque es especialmente valioso en industrias que necesitan manejar datos en tiempo real.

4. Embedded Analytics

Una de las formas más avanzadas de monetización de datos, el análisis incrustado integra capacidades analíticas dentro de las aplicaciones que los usuarios ya utilizan.

Por ejemplo, empresas de software pueden incluir paneles de control, visualizaciones interactivas y reports directamente en sus aplicaciones.

Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también permite a las organizaciones ofrecer datos procesados en el contexto en que son más útiles, añadiendo valor a las soluciones existentes​.

5. Publicidad personalizada basada en datos

Este método utiliza los datos del comportamiento del usuario para crear campañas publicitarias altamente segmentadas.

Las plataformas que ofrecen este servicio permiten a los anunciantes pagar más por anuncios dirigidos a audiencias específicas, maximizando así el impacto de las campañas y generando ingresos a partir de la venta de espacio publicitario personalizado.

Conclusión

La monetización de datos se ha convertido en una estrategia esencial para las empresas que buscan no solo gestionar sus volúmenes de información de manera eficiente, sino también transformar esos datos en una fuente de ingresos. Ya sea a través de la venta directa de datos, la generación de insights valiosos o la integración de análisis avanzados en sus plataformas, las organizaciones están descubriendo múltiples formas de capitalizar sus activos de datos.

Sin embargo, es crucial abordar estos procesos con una visión estratégica y un enfoque ético, garantizando la privacidad y el cumplimiento normativo. Al hacerlo, las empresas no solo podrán contrarrestar los costos asociados con la gestión de datos, sino también obtener una ventaja competitiva significativa en el mercado.