¿Cómo se puede ganar dinero con Big Data?

Si comprende qué es Big Data y cómo las compañías líderes ahora están yendo más allá de los desafíos de cómo hacer que Big Data esté disponible en un solo lugar para administrarlo y permitir que cientos o miles de personas lo utilicen de manera que generen un valor comercial real , es posible que desee considerar analizar los datos de comportamiento del consumidor para generar ingresos de la publicidad dirigida.

Las compañías de redes sociales realmente han liderado la carga en la comercialización de Big Data. Muchos de ellos están invirtiendo en comprender el comportamiento de las personas que usan sus medios y luego están introduciendo esos datos de comportamiento en publicidad / promociones personalizadas y generación de contenido.

Badoo, la red social más grande y de más rápido crecimiento del mundo para conocer gente nueva, es un servicio gratuito que genera sus ingresos de las ventas de publicidad. Badoo es un ejemplo de una empresa de redes sociales que ahora utiliza sus datos de comportamiento del cliente para generar contenido dirigido a los intereses de usuarios específicos.

IsCool Entertainment es una compañía de juegos en línea que creó un nuevo modelo de negocio en torno a Big Data. Analizan qué juegos les gustan a las personas y qué están haciendo con los juegos en línea para poder presentar anuncios dirigidos de sus compañías clientes que desean anunciar a los consumidores, así como dar forma al desarrollo de sus productos de nuevos juegos como plataformas publicitarias. Al igual que con toda la publicidad, cuanto más se puede anunciar a las personas adecuadas, más vende y más dinero gana.

Solo mi visión de un campo nuevo y potencialmente lucrativo.

Como nota al margen: la mayoría de las personas nunca ganan tanto como un dólar en línea porque nunca construyen un negocio adecuado porque simplemente no tienen el plan a seguir. Además de sus objetivos de Big Data, si desea comenzar a establecer otro ingreso real, haga clic aquí >>> Free Blueprint.

La digitalización de los negocios continúa a buen ritmo; Cada compañía es desafiada por competidores que están aprovechando Internet. La presión del mercado para invertir en proyectos disruptivos de desarrollo de productos y servicios que aprovechan la nube está en su punto más alto. Combine esta necesidad con nuevas tecnologías para administrar y comprender las enormes cantidades de datos que las empresas están generando, y de repente hay todo tipo de nuevas oportunidades comerciales. De hecho, surgen modelos de negocio completamente nuevos. Gartner pronostica que el gasto en tecnología en Big Data crecerá a $ 232 mil millones para 2016. Y eso es solo la punta del iceberg, ya que ni siquiera estima la oportunidad de creación de valor de Big Data.

Las compañías líderes ahora están yendo más allá de los desafíos de cómo hacer que Big Data esté disponible en un solo lugar para administrarlo y permitir que cientos o miles de personas lo usen de manera que generen valor comercial real. Las empresas han comenzado a comprender los datos que tienen y están construyendo estrategias a su alrededor. Su enfoque: ¿Cómo podemos productizar la información y ganar dinero con nuevos negocios o servicios basados ​​en ella?

Tres formas de generar valor a partir de Big Data

Recientemente hemos observado compañías líderes que utilizan tres estrategias principales para generar valor a partir de sus datos.

1. Cree un modelo de negocio en torno a un servicio que ayude a las empresas tradicionales a aprovechar sus propios Big Data

Esta estrategia es especialmente genial para las startups. Un ejemplo es edo interactive, una compañía de Silicon Valley que creó un servicio para compañías de tarjetas de crédito. edo interactive analiza los patrones de compra de los consumidores que residen en el Big Data de los clientes de sus compañías de tarjetas de crédito junto con lo que los consumidores están haciendo en tiempo real. Cuando edo observa que un consumidor compra algo en una tienda, ofrece una oferta de descuento digitalizada justo en el momento de la transacción.

Aunque las compañías de tarjetas de crédito poseen Big Data, algunas actualmente no pueden capitalizarlo. Entonces, startup edo creó un servicio que consume Big Data proveniente de sus clientes (compañías de tarjetas de crédito) de manera que las compañías de tarjetas de crédito quieran pagarlo como un servicio. Algún día, las compañías de tarjetas de crédito pueden decidir hacer esto por sí mismas y así reducir el costo de este servicio. Pero hasta que lleguen al punto de superar sus operaciones heredadas, comprarán dichos servicios a compañías de inicio más ágiles e innovadoras como edo.

2. Agregar datos de varias fuentes y ponerlos a disposición de las organizaciones que quieran consumirlos.

También surgen nuevos modelos de negocio de esta estrategia de agregación de datos, tanto en organizaciones con fines de lucro como sin fines de lucro. No todos los modelos generan ingresos, pero todos generan valor para los usuarios de la información de datos.

Medical Data Vision desarrolla software de soporte de gestión para hospitales y clínicas de salud en todo Japón. MDV ofrece un servicio de medicina basado en evidencia que recopila y comparte datos médicos de centros de salud públicos y privados en todo Japón. El objetivo del MDV es mejorar la calidad de la atención médica mediante el análisis y el intercambio de resultados médicos con compañías farmacéuticas para estudios epidemiológicos, investigación de mercado y desarrollo de medicamentos.

La Unidad de Servicio de Ensayos Clínicos (CTSU) de la Universidad de Oxford extrae y analiza datos relacionados con las causas, la prevención y el tratamiento de la muerte prematura y la discapacidad en todo el mundo. Estudian las causas y los tratamientos de enfermedades crónicas como el cáncer, enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares. El Oxford CTSU conserva muchos miles de datos de más de medio millón de voluntarios y los pone a disposición de la comunidad científica mundial de forma anónima. Los científicos de todo el mundo pueden utilizar esos datos para obtener más información sobre las causas de las enfermedades, los vínculos entre las causas y las enfermedades y, por lo tanto, mejorar la prevención y el tratamiento. Para hacer esto, Oxford CTSU tuvo que construir una solución de TI de Big Data para identificar, manipular y extraer exactamente los datos que los investigadores necesitan y ponerlos a su disposición en plazos extremadamente rápidos.

3. Analice los datos de comportamiento del consumidor para generar ingresos de la publicidad dirigida

Las compañías de redes sociales realmente han liderado la carga en la comercialización de Big Data. Muchos de ellos están invirtiendo en comprender el comportamiento de las personas que usan sus medios y luego están introduciendo esos datos de comportamiento en publicidad / promociones personalizadas y generación de contenido.

Badoo, la red social más grande y de más rápido crecimiento del mundo para conocer gente nueva, es un servicio gratuito que genera sus ingresos de las ventas de publicidad. Badoo es un ejemplo de una empresa de redes sociales que ahora utiliza sus datos de comportamiento del cliente para generar contenido dirigido a los intereses de usuarios específicos.

IsCool Entertainment es una compañía de juegos en línea que creó un nuevo modelo de negocio en torno a Big Data. Analizan qué juegos les gustan a las personas y qué están haciendo con los juegos en línea para poder presentar anuncios dirigidos de sus compañías clientes que desean anunciar a los consumidores, así como dar forma al desarrollo de sus productos de nuevos juegos como plataformas publicitarias. Al igual que con toda la publicidad, cuanto más se puede anunciar a las personas adecuadas, más vende y más dinero gana.

Descubriendo oportunidades de Big Data

Hasta hace poco, muchas empresas carecían de visibilidad en sus Big Data. O no pudieron capturarlo o no pudieron almacenarlo. En algunas empresas, los datos no existían. Donde lo hizo, la gente a menudo carecía de acceso a él. Estaba en algún tipo de entorno de centro de datos enrarecido o era demasiado costoso entrar allí y usarlo de manera práctica para el negocio.

Empresas tradicionales vs. startups

Las compañías tradicionales están haciendo la transición de su TI para poder comercializar oportunidades de Big Data, pero las nuevas empresas están a la vanguardia, sin duda. No tienen ningún tipo de equipaje de TI heredado, por lo que pueden innovar y crear nuevos modelos de negocio por delante de la curva de las empresas tradicionales.

Las empresas tradicionales se están dando cuenta de que tienen que incorporarse ahora como las nuevas empresas o van a perder el valor de los datos que su propio negocio está generando a partir de sus líneas de productos y servicios estándar. Como mencioné al principio de este artículo, necesitan invertir en I + D para un producto o servicio disruptivo que aproveche sus Big Data. Pero esto no es como un proyecto de TI típico donde hay un ROI para una cierta cantidad de gasto. Este es un juego de I + D en el que la empresa determina dónde hay un mercado para el servicio o producto de datos potencial, que luego ayuda a calcular la cantidad adecuada para gastar en I + D para desarrollar el nuevo producto.

Una palabra de advertencia para alguien en una gran empresa que está tratando de construir una nueva unidad de negocios en una oportunidad comercial de Big Data o para un emprendedor que está lanzando una nueva compañía en este ámbito: asegúrese de unir su visión como estrategia comercial con la tecnología estrategia.

Herramientas para capitalizar Big Data

El nuevo modelo de negocio digitalizado genera toneladas de datos, al igual que los nuevos dispositivos móviles. Los dispositivos y las tecnologías ahora generan datos sobre cuándo y cuánto tiempo pasan las personas consumiéndolos. Además, las transacciones de compras en línea están generando datos (qué compró el consumidor, cuánto estaba dispuesto a gastar, con cuánto tiempo de anticipación compró o cuánto tiempo esperó antes de comprar). Ahora tenemos información proveniente de todos los ángulos diferentes que no existían antes.

Las empresas necesitan las herramientas para poder manejar todos estos datos y capitalizarlos. edo interactive, la compañía que mencioné que brinda un servicio a las compañías de tarjetas de crédito, está utilizando la infraestructura de gestión de información en tiempo real de Vectorian de Actian. Su base de datos analíticos de alto rendimiento permite a las empresas administrar Big Data y entregarlo en herramientas de inteligencia empresarial o en servicios de aplicaciones (como lo que proporciona edo).

Con los nuevos tipos de datos y el volumen de datos, el precio de las soluciones de bases de datos tradicionales no es asequible para las pequeñas empresas y nuevas empresas, las empresas que son lo suficientemente ágiles como para crear rápidamente nuevas oportunidades de negocio a partir de Big Data. Vectorwise se creó para optimizar la arquitectura del chip Intel x86, lo que hace que sus requisitos de hardware sean una fracción del costo de las soluciones líderes. Es extremadamente asequible e ideal para nuevas empresas, que a menudo cambian e iteran sus aplicaciones. (Consulte el artículo de Estrategia empresarial para software, nube y dispositivos móviles, “Big Data no tiene que costar mucho dinero”).

Hacia dónde se dirigirá la comercialización de Big Data en los próximos tres años

Hoy escuchamos mucho sobre Big Data: “¿Qué vamos a hacer con él? y “¿Cómo podemos superarlo y comercializarlo antes que nuestros competidores?” Esas conversaciones continuarán probablemente durante los próximos tres o cuatro años. Pero a partir de los próximos dos años, veremos que la conversación comienza a cambiar porque las organizaciones serán desafiadas con la “Gran Información” que Big Data está creando.

Tendremos mucha información en el futuro. Si tuviéramos que recopilar cada pieza de información generada por cada sociedad hoy en día, no se compararía con lo que enfrentaremos en dos o tres años. Esto cambiará el juego a otro nivel de innovación. En ese momento, no nos centraremos solo en la construcción de infraestructura para nuevos modelos de negocio sino, más bien, en el desarrollo de aplicaciones de nuevos productos y servicios analíticos para el consumidor siempre conectado y conectado en cualquier lugar.

Habrá un nuevo impulso de desarrollo de aplicaciones y modelos de negocios en torno al enorme volumen de información. Es visible en el horizonte ahora. Alrededor de 2015, el mercado cambiará a “Gran información” y desarrollo de aplicaciones como la próxima fase. Y como vemos hoy con los esfuerzos para comercializar las oportunidades de Big Data, algunas compañías serán más rápidas y otras más lentas en capitalizar el desarrollo de la aplicación Big Information.

Big data es una gran cosa. El acceso y el almacenamiento de grandes cantidades de datos es una apuesta más barata y más común.

Pero almacenar grandes cantidades de dinero no es donde está el dinero. Obtener información de esos datos es. Es posible examinar los datos y encontrar interesantes tid-bits, pero generalmente comienza con un problema y una hipótesis. Luego, extrae los datos del total que corresponde al problema o problema que desea resolver. Ciertamente, no necesitará todos los datos y la mayoría de ellos se interpondrán innecesariamente.

Una vez que haya acordonado los datos requeridos, necesita un buen software para examinar las masas y obtener totales y resúmenes que le den la respuesta que busca. Aquí es donde necesita a alguien que conozca tanto el negocio como las computadoras. Si se hace bien, obtendrá respuestas. ¿Son las respuestas correctas? ¿Puedes interpretar la información? ¿Tiene el conjunto de datos adecuado? ¿Los datos son actuales y válidos? ¿Las respuestas plantean más preguntas? Este campo de estudio es “Business Intelligence” y, como siempre, una imagen vale más que mil palabras, por lo que los cuadros y gráficos son útiles para ver los resultados y comprender lo que le dicen los datos.

Los grandes datos son un gran campo, así que simplemente arrojaré un par de ideas.

  1. Si tiene el conjunto de habilidades Big Data, muchas empresas de tecnología están contratando y estas habilidades tienen una gran demanda. No debería ser demasiado difícil conseguir un trabajo si tiene las habilidades de Big Data que se demandan.
  2. Desarrolle algún tipo de software y cree una startup. Su mejor opción es probablemente encontrar un nicho que no tenga demasiados competidores y luego convertirse en la empresa en ese campo para el análisis de datos.
  3. También podría ganar algo de dinero si puede reunir conjuntos de datos y luego vender esos datos o análisis de datos a quienes lo necesiten.

Organízalo y luego véndelo a los vendedores …