데이터에서 진정한 가치를 추출하는 5가지 팁

"데이터는 자산입니다." 우리는 셀 수 없이 많은 공급업체 프레젠테이션, 컨퍼런스 및 광고에서 이 문구를 듣습니다. 그리고 일부 회사의 경우 데이터는 실제로 자산입니다.

예를 들어 Google과 같은 첨단 기술 회사는 데이터의 가치를 기반으로 합니다. Google은 웹에서 데이터를 분석하는 것으로 시작했습니다. 데이터 수집의 중심에 있는 검색 엔진을 통해 인접한 필드의 데이터 수집 및 해당 데이터의 분석을 제공할 수 있습니다. Google에서 인수할 때마다 해당 시장에 서비스를 제공하기 위해 수집된 개인 정보가 추가됩니다. 그들의 광고 우위를 강화하는 것은 데이터입니다.

구글, 아마존, 애플, 마이크로소프트를 합친 기업의 가치는 5조 달러입니다. 그것은 대략 네덜란드의 가치입니다. 그렇다면 이러한 첨단 기술 회사는 계속 성장할 수 있도록 무엇을 가지고 있습니까?

데이터. 데이터가 있습니다.

• 소비자 구매 정보.
• 그들이 개발하는 장치에서.
• 클라우드, 게임 등 그들이 제공하는 서비스에서

이 모든 데이터에는 회사의 전반적인 가치에 기여하는 가치가 있습니다.

하지만 귀사에도 데이터가 있습니다. Google이 귀사의 비즈니스에 소중한 것처럼 귀하의 비즈니스에도 데이터가 가치가 있을 수 있습니다. 다음은 회사 데이터에서 최대한의 데이터를 도출하기 위한 몇 가지 단계입니다.

1. 데이터 시장 평가

시장에서 데이터의 가치를 평가하기 전에 다른 사람이 원하는 자산이 있고 다른 사람이 해당 자산을 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 이러한 상황을 개별적으로 해결해 보겠습니다.

다른 사람들이 지불할 자산이 있습니까?

귀하의 정보가 황금이라고 믿는다고 해서 그것이 황금이라는 의미는 아닙니다. 예를 들어, 트랙터 회사를 소유하고 있고 이러한 트랙터에 대한 IOT 데이터를 수집하는 경우 딜러가 부품 고장 시기를 예측하는 정보에 대해 비용을 지불할 것이라고 믿을 수 있습니다. 그러나 딜러는 해당 정보가 귀하의 제품에 더 나은 서비스를 제공할 수 있기 때문에 어쨌든 보유해야 하는 정보라고 생각할 수 있습니다.

다른 데이터 자산을 살펴보겠습니다. 웹의 어떤 URL이 의심스러운 행위자에 속하는지에 대한 정보를 수년 동안 수집했다고 가정해 보십시오. 해당 정보가 보안 애플리케이션 공급자, 보안 담당자, 정부 또는 민간 업계에 가치가 있습니까? 넌 답을 알고 있니?

다음은 개인 데이터, 즉 귀하의 데이터를 보는 방법에 대한 아이디어를 제공하는 빠른 계산기입니다. 이 계산기는 Financial Times에서 개발했으며 귀하가 소유한 정보의 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터와 관련된 가치를 이해하기 위한 시작 단계입니다.

모든 훌륭한 제품 관리자와 마찬가지로 시장 조사를 수행하여 데이터가 어떤 시장 세그먼트에 호소하고 해당 세그먼트가 정보에 대해 얼마를 지불할지 결정해야 할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 판매할 데이터 제품을 "패키징"할 수 있습니다.

가지고 있는 데이터를 '판매'할 권리가 있습니까?

마케팅 담당자는 데이터 구매에 대해 생각할 때 일반적으로 중요한 이메일 주소가 있는 고객 목록을 생각합니다. 이러한 종류의 데이터는 캘리포니아 소비자 보호법(CCPA) 또는 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정에 따라 수집되었습니다.

두 가지 포괄적인 규정으로 먼저 고객의 개인 데이터를 처리하기 위한 법적 근거가 필요합니다. 동의 또는 동의는 가장 일반적인 법적 근거입니다. 그러나 동의는 개인 데이터가 수집된 목적으로만 사용될 수 있음을 의미합니다.

다른 용도로 사용하려면 고객에게 사용 사실을 알려야 합니다. 따라서 고객 데이터를 판매할 계획이라면 애초에 마케팅 동의를 요청했을 때 고객에게 알려야 합니다. 그렇지 않으면 개인 정보 보호 정책을 변경해야 합니다.

대부분의 경우 데이터 사용 방법에 대한 귀하의 의도는 개인 정보 보호 정책에 포함됩니다. 그러나 현재 존재하지 않고 고객 데이터를 판매하려는 경우 변경 사항에 대해 고객에게 알리지 않고 단순히 진술을 변경할 수 없습니다. 그들에게 탈퇴할 기회를 주어야 합니다. 이 작업은 데이터를 사용할 수 있는 기능과 함께 보유하는 데이터의 양과 데이터 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.

자세히 알아보기: 데이터 규정 준수가 동의 관리 이상인 이유

2. 제품의 품질 평가

이제 제품의 품질을 보장하기 위해 모든 제품 소유자가 해야 할 일을 살펴보겠습니다. 첫째, 판매할 수 있다고 판단한 데이터의 품질을 평가해야 합니다. 데이터에는 정기적으로 관리해야 하는 몇 가지 특성이 있음을 기억하십시오. 여기에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 정확도 : 데이터 필드가 현실을 얼마나 잘 표현합니까? 필드의 정보가 유효합니까?
• 완전성: 데이터 세트의 필드 중 실제로 데이터가 있는 필드는 몇 개입니까?
• 적용 범위 : 판매할 데이터 세트가 구매자가 필요로 하는 시장 세그먼트 또는 사용 사례를 얼마나 잘 포함합니까?
• 일관성 : 데이터 형식이 얼마나 일관되게 지정됩니까? 데이터가 같은 형식으로 날짜를 나타내나요, 아니면 같은 방식으로 주소를 축약하나요?
• 중복 : 데이터 세트에서 중복된 레코드는 몇 개입니까? 구매자는 동일한 레코드에 대해 두 번 지불하는 것을 좋아하지 않습니다.
• 적시성 : 판매하는 데이터 세트가 최신 데이터로 구성되어 있습니까, 아니면 이전 데이터와 새 데이터가 혼합되어 있습니까? 구매자는 무엇에 관심이 있습니까?
• 세부 정보 : 데이터 세트가 얼마나 상세합니까? 이는 웹 트랜잭션에서 수집한 비정형 데이터를 판매하는 경우에 특히 유용합니다. 이미지를 판매할 때 적절하고 일관되게 태그가 지정되었는지 확인하는 것은 대부분의 구매자가 요구하는 세부 사항입니다.

대부분의 구매자는 구매한 데이터의 품질 보고서를 요구할 것입니다. 이제 구매자를 유인하기에 충분한 품질의 식별된 데이터 세트가 있습니다. 다음에 무엇을 합니까?

자세히 알아보기: 깨끗한 데이터가 조직의 성공에 중요한 이유

3. ROI 전략 개발

데이터 판매를 위해 개발하는 전략에서 수많은 질문에 답해야 할 수도 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 데이터는 사용 단위로 구매됩니까?
  • 즉, 구매자는 특정 이벤트에 대한 데이터를 독점적으로 사용하지만 다른 이벤트에 데이터를 다시 사용할 수 없습니다 .
• 데이터 세트를 서비스로 사용할 수 있게 하시겠습니까?
  • 이 경우 구매자는 필요에 따라 데이터에 액세스할 수 있지만 전체 데이터 세트는 이 활동 전용 클라우드에 있을 수 있습니다.
• 데이터 세트 사용량을 회사에서 해당 회사의 파트너 또는 리셀러로 이전할 수 있습니까?
• 데이터는 어떤 형식으로 제공됩니까? 보안을 위해 FTP 또는 다른 방법을 통해 전송됩니까?

답변해야 할 가장 중요한 질문은 다음과 같습니다. 데이터 판매를 고려하는 이유는 무엇입니까? 귀사에 추가 수익원을 제공하기 위한 것입니까? 파트너와 더 나은 관계를 조성하기 위해? 회사 내에서 새로운 사업을 시작하려면? 데이터 판매 목적을 명확히 하는 것이 기본입니다.

전략 개발의 다음 단계는 고객이 데이터를 구매하는 이유를 파악하는 것입니다. 이를 위해서는 의도된 구매자가 데이터를 구매할지 여부뿐만 아니라 데이터에 대해 얼마를 지불할 의사가 있는지, 데이터를 사용할 수 있는 방법을 결정하기 위해 일부 기본 조사를 수행해야 할 수 있습니다. 주요 연구 노력을 추진하면 이 벤처에 대한 명확성을 얻는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 데이터 판매를 패키징, 마케팅 및 모니터링하는 비용에 대해 예상 수익을 평가해야 합니다. 종종 조직은 이것이 전문적인 노력이며 일상적인 노력을 위해 배치된 데이터 팀에 의해 단순히 관리될 수 없다는 사실을 잊습니다. 회사의 데이터를 판매하려면 조직 전체의 전폭적인 지원이 필요합니다.

데이터를 판매하는 이유나 방법에 대한 주요 결정을 내리기 전에 데이터를 실제 자산으로 전환할 때 모든 고려 사항에 대한 좋은 배경 정보를 제공하는 Doug Laney의 저서 "Infonomics"를 읽으십시오.

심층 분석: 깨끗한 데이터로 마케팅 ROI를 개선하는 방법

4. 제품으로서의 데이터에 대한 조직적 지원 개발

이 벤처에 대한 ROI를 통해 귀사는 제품으로서 데이터에 대한 조직적 지원을 개발하기 위한 첫 번째 단계를 밟았습니다. 데이터를 판매하려면 운영 구조, 마케팅 프로그램 및 보고가 필요합니다. 구조를 실현하려면 예산, 인력 및 경영진의 지원이 필요합니다. 경영진의 지원은 이러한 요구 사항 중 가장 중요합니다.

조직적 지원은 또한 데이터 관리 및 품질 보장을 담당하는 팀으로 확장됩니다. 품질 지표가 내부 및 외부에서 가시화됨에 따라 작업 결과가 주목을 받게 됩니다. 관리자와 주제 전문가는 이 새로운 관점이 업무에 미치는 영향을 이해해야 합니다.

그리고 조직에 거버넌스 기능이 아직 없는 경우 경영진은 의심할 여지 없이 어느 정도 책임을 요구할 것입니다. 그것은 당신을 마지막 단계로 인도합니다.

5. 운영에 대한 거버넌스 확립

조직에서 거버넌스 협의회, 데이터 정책을 만들었거나 데이터 팀이 잘 관리되고 있는지 여부에 관계없이 데이터 판매를 시작하면 데이터에 대한 책임이 새롭게 강조됩니다. 이를 위해서는 일반적으로 공식적인 구조나 프로세스가 필요합니다.

데이터 거버넌스는 정보의 효과적이고 효율적인 사용을 보장하는 프로세스, 정책, 역할, 메트릭 및 표준의 모음입니다. 거버넌스 프로그램을 만들고 유지 관리하는 방법을 이해하는 데 도움이 필요하면 John Ladley의 책 "데이터 거버넌스"를 읽어보세요.

공개 시장에서 데이터를 판매함으로써 데이터의 모든 가치가 파생되는 것은 아닙니다. 데이터는 다른 방식으로 가치를 제공할 수 있습니다. COVID-19 대유행이 시작될 때 American Airlines는 Advantage 데이터의 가치를 사용하여 CARES 법에 따라 정부로부터 두 가지 대출을 확보했습니다. 대출은 각각 $4.5B로 평가되었습니다. 당시 American Airlines는 제3자 평가자가 그들의 데이터를 195억 달러에서 315억 달러 사이로 평가했다고 말했습니다.

데이터를 판매하든, 대출을 확보하는 데 사용하든, 회사 운영을 보다 효율적으로 만들든, 첫 번째 단계가 가장 중요합니다.

• 데이터에서 원하는 것을 결정하십시오.
• 사용 또는 판매를 위해 준비하십시오.
• 경영진의 지원을 받으십시오.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 MarTech는 아닙니다. 교직원 저자는 여기에 나열됩니다.

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