La monétisation des données, fil conducteur pour les principes axés sur les données

L’augmentation de la collaboration et des interdépendances entre concurrents, alliances et entreprises de cocréation, l’avènement d’effets de réseaux, l’orientation de l’économie vers des bénéfices à somme nulle, ainsi que la tendance aux monopoles et aux concentrations, mènent les organisations de la société de l’information à activer leurs réseaux et hiérarchies[1], mieux adaptés que la concurrence, pour produire des informations pertinentes pour la prise de décisions.

Avec l’objectif de réduire l’incertitude et les asymétries d’information, et d’améliorer la capacité à fixer leur prix[2], les organisations investissent dans leurs processus, les technologies, et leur personnel pour assurer la livraison de lignes d’informations stables, régulières, prévisibles et pertinentes.

Les processus

Des méthodes agiles sont appliquées pour mener les projets, dans lesquelles les coûts et les délais sont maintenus fixes, alors que les fonctionnalités sont graduellement ajoutées à l’ensemble de la livraison de produits. Elles contribuent à augmenter la confiance en l’atteinte des demandes des clients, engendrant des effets de réputation et loyauté plus forts.

Des initiatives de gestion et de gouvernance des données sont menées à la création, maintenance, utilisation et suppression des actifs. Dans ce cadre, des processus sont proposés pour gérer, mesurer et monétiser l’information. La gestion disciplinée de l’information et l’optimisation de ses bénéfices sont les deux axes sur lesquels reposent les mesures fondatrices et financières augmentant sa valeur.

De plus, des techniques d’évaluation d’actifs, en termes d’indicateurs de coûts/bénéfices, permettent aux entreprises d’augmenter l’utilisation et la pertinence des données métiers, tandis que l’application de modèles et jeux de données à des parties prenantes externes, implique l’élaboration de complémentarités entre actifs, et améliore le pouvoir d’en valider/invalider d’autres.

Les technologies

Des capacités technologiques en relation aux données sont embarquées, dans le but de développer un catalogue référentiel complet de l’information sur l’environnement : des capacités de collecte (IOT, 5G, Big Data), des capacités d’interprétation (analytiques, science des données, BI, RPA…) et des infrastructures permettant de stocker et interroger (Cloud, Blockchain, API ’s, Mobilité…) des signaux alternatifs divers (Sources et données structurées et non structurées).

Le personnel

Les compétences permettant de progresser sur la courbe de maturité des données sont fréquemment très spécifiques, et donc, les entreprises se tournent vers des experts provenant de parties tierces pour les conseiller sur des sujets tels les analyses avancées, la transformation en actifs de valeur, et l’implémentation d’infrastructures robustes et intelligentes.

Ces sociétés de consultance coordonnent des équipes de professionnels, qui aident leurs clients à extraire des connaissances et à construire des algorithmes sophistiqués – et propriétaires – pour générer des données personnalisées et enrichies.

Les stratégies de monétisation

Afin de produire de la valeur et des améliorations en continu, et enrichir des données, les sociétés appliquent des techniques allant de la gestion et l’interrogation de données brutes, la construction et le partage de connaissances, l’analytique embarquée sur des plateformes, jusqu’à l’innovation de modèles métiers, qui leur permettent de commercialiser de l’information comme d’autres actifs.

Développer des produits de données sur des infrastructures héritées, réemballer et cibler des fonctionnalités anciennes, étendre les livraisons actuelles, automatiser des processus (assistants virtuels, analytique en self-service…) et le partage ou la collaboration sur des initiatives open data, sont répertoriés comme des techniques de monétisation indirectes, et assurent la transition de l’ancien modèle de marché vers l’économie intensive en information.  

La stratégie directe de monétisation des données implique, a l’inverse, la création et/ou la distribution de produits digitaux ou physiques au nom de consommateurs, partenaires, et employés via des plateformes dédiées. Les plus avancées sont les bourses de données. Il en existe trois types :

• Les bourses de données en point à point,
• Les bourses de données privées,
• Les places de marchés pour les données : les places de marchés centralisées : propriété d’un acteur afin de commercialiser tous types de données entre participants. Les places de marchés décentralisées : facilitent les participants à s’engager les uns avec les autres dans des transactions de point à point.

Ces bourses d’échanges proposent de partager des données de façon échelonnable, flexible, et bidirectionnelle. Elles rassemblent des producteurs et des consommateurs d’informations de façon simple et efficiente, et sont une excellente solution pour établir des marques et développer de nouvelles relations avec les clients[3].

Conclusion

Les organisations qui s’engagent sur la voie de la monétisation de leurs données, doivent découvrir quels types d’informations elles détiennent sur leurs partenaires, clients, produits, actifs, ou transactions et quelles sources externes sont disponibles et activables pour augmenter la valeur des données propriétaires. Au plus une information est précise, au plus de valeur elle contient et peut être personnalisée et ciblée aux besoins d’un client.

Pierre Olivier Reinards

[1] Ou la loyauté au sein du réseau est stimulée, ainsi que l’expression d’opinions et de contestations.

[2] Lorsque l’on connaît toutes les variables induites par l’incertitude, les prix peuvent monter au-delà de ceux de la concurrence et de ceux pratiqués par les monopoles.

[3] De plus, les places de marche et les plateformes de données permettent de remplacer des modes de transferts de données tels l’e-mail, FTP, le partage par le Cloud, les API ‘s, ETL’s qui sont caractérisées par des points négatifs en termes de capacités de transfert, de coûts de mise en place, de sécurité et de performance