Perspective

Daten-Monetarisierung

Steigern Sie Ihren Umsatz mit Daten als Asset

Surajit Mitra,

Vizepräsident-Technologie

Veröffentlicht: März 16, 2023

Die Bedeutung der Monetarisierung von Daten

Seit etwa einem Jahrzehnt sind die Einnahmen aus Transaktionsgeschäften rückläufig. Finanzinstitute sind gezwungen, ihren Kunden kostenlose Angebote zu machen, um im Wettbewerb mit Fintech-Unternehmen und Disruptoren zu bestehen. In ähnlicher Weise müssen Online-Händler mit sehr niedrigen Margen arbeiten, um ihre Kunden in einem wettbewerbsintensiven Umfeld zu locken. Nahezu jeder Marktsektor ist von diesen Veränderungen in der Branche betroffen und sucht nach neuen Wegen und innovativen Möglichkeiten, sein Geschäft auszubauen.

Mitte der 2000er Jahre erwiesen sich Daten als das neue Gold, und seitdem denken Unternehmen darüber nach, wie sie Daten und Analysen nutzen können, um aussagekräftige Erkenntnisse über ihr Geschäft zu gewinnen.Da sich die alten Technologien als unfähig erwiesen, mit der Datenexplosion umzugehen, entstanden neue Technologien als Teil der „BigData“-Revolution.„Big“ ist jetzt die Norm – daher ist der Begriff „BigData“ oder der damit verbundene Hype in Ungnade gefallen.Da cloudbasierte Data Warehouses, Data Lakes und KI/ML-Technologien in den letzten Jahren gereift sind, erwägen Unternehmen nun, ihre Daten auf einem Marktplatz bereitzustellen und zu verkaufen.

Viele Unternehmen betrachten ihre transaktionalen OLTP-Systeme (Online Transactional Processing) heute als einen Bereich, in dem es darum geht, „die Dinge am Laufen zu halten“, während andere sich darauf konzentrieren, ein besseres digitales Erlebnis zu schaffen. Fast alle Unternehmen haben jedoch ihre Reise mit Cloud- und Analysedaten begonnen, indem sie Transaktionsdaten, Marktdaten, soziale Feeds, demografische und umweltbezogene Daten aus unstrukturierten Quellen und domänenspezifische Daten auf dem Markt kombinieren.

 

Die Herausforderungen bei der gemeinsamen Nutzung und Monetarisierung von Daten

Wie bereits erwähnt, wird Technologie nicht mehr als Herausforderung angesehen. Das größte Hindernis für Finanzinstitute (FI) war die Umgehung von rechtlichen und Compliance-Beschränkungen für den Datenaustausch. Die Finanzinstitute mussten die ausdrückliche Erlaubnis von jedem ihrer Geschäftspartner oder beteiligten Parteien einholen, deren Daten in irgendeiner Form veröffentlicht werden könnten, selbst wenn sie aggregiert und anonymisiert sind. Aber in den letzten Jahren wurde diese Anforderung deutlich gelockert.

Es gab noch einige andere Herausforderungen, darunter die Beantwortung von Fragen wie: „Sind wir bereit, die Daten, die wir haben, weiterzugeben?“, „Haben wir die richtige Datenqualität?“, „Werden die Daten für meine Kunden oder andere Interessengruppen nützlich sein?“ Viele Finanzinstitute kämpfen immer noch damit, die richtigen Daten in ihren Data Warehouses oder Data Lakes zu haben und müssen erst noch die Reife erreichen, die die Datennutzung erfordert.

Schließlich müssen sie auch befürchten, dass sie ihr geistiges Eigentum zu diesem Thema preisgeben und dass die Konkurrenz daraus wichtige Erkenntnisse und Lehren ziehen könnte.

 

Welche Arten von Daten können offengelegt werden? Und für wen?

Ein wahrscheinlicher Kandidat sind alle Daten, die für die Interessengruppen in der Lieferkette von Interesse sind, einschließlich der Lieferanten und Verbraucher der Produkte oder Dienstleistungen des Unternehmens.

Ein Vermögensverwaltungsunternehmen kann beispielsweise Daten über die Verwendung bestimmter Fonds oder Wertpapiere in verschiedenen verwahrten Portfolios offenlegen, mit Analysen über die Institutionen oder Personen, die die Portfolios besitzen. Ein Online-Händler kann Analysen über die Beliebtheit der von den Herstellern angebotenen Produkte bereitstellen, sodass er die Daten seiner Konkurrenten einsehen kann. Ein Hypotheken- und Wertpapierfinanzierer könnte Daten zu Marktangeboten teilen, die nach Verbraucherklassen, demografischen Merkmalen oder Analysen auf der Grundlage von Kreditscores unterteilt sind. Die Handelsfinanzierung bietet immense Möglichkeiten in der gesamten Lieferkette, während Rating-Anbieter Daten über das globale Kontrahenten-Kreditrisiko offenlegen können.

Die Anwendungsfälle sind zu vielfältig, um sie hier aufzulisten, aber die Geschäftsabteilungen eines Unternehmens haben in der Regel eine klare Vorstellung davon, was offengelegt werden kann und für wen. Außerdem kann es mehrere Angebote geben; Konkurrenten können Zugang zu nur einer bestimmten Datenkategorie erhalten.

 

Modelle der Monetarisierung und die Mechanismen des Teilens

Nachdem die Daten auf einem Marktplatz (in der Regel in einem modernen Data Warehouse) zur Verfügung gestellt wurden, werden sie von dort aus „vor Ort“ gemeinsam genutzt und über Schnittstellen wie direkte Datenbankabfragen oder APIs in verschiedenen Varianten, wie RESTful oder GraphQL, zugänglich gemacht. Das Konzept der „Replikate“ von Daten für die Verteilung ist nun überholt, was zu geringeren Kosten und weniger Problemen bei der Synchronisierung der Replikate führt. Die Skalierbarkeit der Cloud, die verbesserte Gleichzeitigkeit des Zugriffs und moderne Sicherheitsfunktionen werden durch die gemeinsame Nutzung weiter gefördert. Es ist auch ganz einfach, Links von einem Cloud-Berichtstool (wie PowerBI oder Tableau) zu teilen – für die Analyse durch Endbenutzer. Datenmaskierung, Verschlüsselung, Verwaltung von Berechtigungen und Zugriff, Authentifizierung und attribut- bzw. regelbasierte Kontrolle – das sind wesentliche Funktionen der zugrunde liegenden Plattform, die ausgearbeitet werden müssen.

Sobald die Technologien und Schnittstellen ausgearbeitet sind, kann es einen kostenlosen oder Freemium-Service geben, um bestimmte Teile der Daten, Berichte und Dashboards wiederzugeben. Das Angebot kann über verschiedene Modelle monetarisiert werden, z. B. über feste monatliche Gebühren, Gebühren pro API-Nutzung oder Nutzungshäufigkeit, Anzahl der verwendeten Berichte usw.

 

Wie kann Virtusa bei der Entwicklung einer Lösung zur Datenmonetarisierung helfen?

Virtusa bietet Fachwissen im Finanzbereich, um zu entscheiden, welche Teile der Daten eines Unternehmens mit seinen Kunden und anderen Beteiligten geteilt werden können. Die Datenabteilung von Virtusa kann einen Datenmarktplatz auf einem Data Warehouse oder Data Lake Ihrer Wahl einrichten und Schnittstellen bereitstellen, über die Verbraucher Daten in großem Umfang abrufen können, während gleichzeitig Sicherheit, Authentifizierung, Berechtigungen und andere Belange berücksichtigt werden. Virtusa kann auch Berichte und Dashboards mit einem Visualisierungstool Ihrer Wahl einrichten und die Links mit den Verbrauchern teilen. 

Speaker

Surajit Mitra

Vizepräsident-Technologie

Surajit Mitra, VP of Technology von Virtusa, leitet die Datenpraxis für Bank- und Finanzdienstleistungskunden. Mit Fokus auf Daten- und Cloud-Akzeptanz hat er Modernisierungs- und digitale Transformationsprogramme bei mehreren globalen Unternehmen geleitet. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung mit Data Warehouses, Lakes und einer Vielzahl von Diensten auf AWS, Azure und GCP. Surajit ist ein begeisterter Nacht- und Wochenend-Programmierer und ein Teilzeit-Zahlungs- und Fintech-Blogger.

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