Modelo de negocio big data
modelo de negocio inc
La aparición del «big data» ofrece a las organizaciones oportunidades sin precedentes para obtener y mantener una ventaja competitiva. Tratando de explotar el potencial empresarial estratégico que encierran los big data, muchas organizaciones han empezado a renovar sus modelos de negocio o a desarrollar otros nuevos, dando lugar al fenómeno de los modelos de negocio de big data (BDBM). Aunque la investigación sobre los BDBM está todavía en sus inicios, desde 2014 se ha publicado un número importante de estudios sobre el tema. Por lo tanto, sugerimos que ha llegado el momento de realizar una revisión crítica y una evaluación de la literatura en la intersección de los modelos de negocio y los big data (analíticos), respondiendo así a los recientes llamamientos para una mayor investigación y un análisis sostenido de los BDBM. En concreto, nuestra revisión utiliza tres criterios principales (tipos de BDBM, dimensiones y despliegue) para evaluar el estado de la literatura sobre BDBM e identificar las deficiencias de esta literatura. Sobre esta base, derivamos y discutimos cinco perspectivas centrales de investigación (cadena de suministro, partes interesadas, ética, nacional y proceso), proporcionando orientación para la investigación futura y el desarrollo de la teoría en el área. Estas perspectivas también tienen implicaciones prácticas sobre cómo abordar el actual vacío en el despliegue de la BDBM.
modelos de negocio de datos
Una de mis citas favoritas para trabajar con organizaciones tanto pequeñas como grandes la hizo famosa Intuit y más recientemente Uri Levine, uno de los cofundadores de Waze: «Enamórate del problema, no de la solución». Por muy simple que sea esta cita, dice mucho cuando se considera cómo las empresas maduras tienden a pensar en utilizar sus propios almacenes de big data para crear nuevos modelos de negocio. Es decir, la mayoría de las empresas maduras se preguntan primero: «¿Qué big data tenemos hoy?», seguido de «¿cómo podríamos vender estos datos?». Recordando mi cita favorita antes mencionada, probablemente se puede ver la discrepancia aquí: la mayoría de las empresas maduras creen que hay algún mercado mítico en el que pueden vender sus big data al mismo tiempo que no cabrean a sus clientes. Estas suposiciones suelen ser erróneas. Además, aunque hay MUCHOS «problemas» para enamorarse de los modelos de negocio de big data, con el fin de proporcionar un poco de enfoque, este post destaca tres categorías de modelos de negocio de big data basados en sus propuestas de valor y clientes (por ejemplo, DaaS, IaaS y AaaS respectivamente – figura 1). Y, en lugar de centrarse en la miríada de formas en que una empresa puede monetizar el ecosistema de big data, como el transporte de big data, estos modelos de negocio se centran en empresas que tienen big data aparentemente valioso que quieren monetizar de alguna manera.
modelos de negocio basados en datos
Vivimos en una época en la que tu frigorífico no sólo te recuerda que te has quedado sin mantequilla, sino que la pide a un mercado online. En la que las empresas saben a dónde vas a ir antes de que salgas de casa. Donde el mundo sabe qué piensas comprar, cuánto caminas y qué bebidas prefieres. Donde los políticos monitorizan tus datos demográficos, intereses, preferencias y otras actividades online y offline y utilizan estos datos para elaborar y ejecutar estrategias de marketing personalizadas.
Gracias a la Internet de las cosas, ya tenemos zapatos, ropa, frigoríficos, lavadoras y, sin olvidar, teléfonos inteligentes inteligentes. Todos estos dispositivos están conectados a internet y envían continuamente tus datos de uso a los servidores de la empresa o a la nube. Las empresas también rastrean tus actividades en línea, como los sitios web que visitas, las personas con las que hablas, las aplicaciones que utilizas, lo que compras en línea, lo que quieres comprar, etc.
Los modelos de negocio de la mayoría de las startups actuales se consideran un ejemplo de big data. Pero es importante señalar que no todos los modelos de negocio basados en datos implican la monetización directa de los datos para obtener ingresos. Más bien, la mayoría de las empresas no se limitan a recopilar, almacenar y vender datos, sino que los utilizan internamente para elaborar estrategias empresariales más eficaces y eficientes, tomar mejores decisiones y perfeccionar sus procesos y modelos de negocio, lo que a la larga se traducirá en más beneficios.
modelos de negocio de big data: una revisión crítica de la literatura y un marco de investigación multiperspectiva
La era digital ha creado una cantidad abrumadora de información, y se prevé que la cantidad total de datos aumente a 44 zettabytes en 2020. Esta cantidad masiva de datos ha demostrado ser inmensamente valiosa para las grandes empresas: por primera vez, las empresas son capaces de integrar datos dispares en fuentes significativas para que los algoritmos de IA manipulen y entiendan los comportamientos. A finales de 2017, la adopción de big data en las empresas había alcanzado el 53%.
El big data puede definirse como: «activos de información de gran volumen y/o variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permiten mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de procesos.»
Los datos desempeñan un papel muy importante en la comprensión de valiosos conocimientos sobre la demografía y las preferencias de los clientes. De cada interacción con la tecnología, ya sea activa o pasiva, estamos creando nuevos datos que pueden describirnos. Con los datos que se capturan a través de los productos, las cámaras de vídeo, las tarjetas de crédito, los teléfonos móviles y otros puntos de contacto, nuestro perfil de datos está creciendo exponencialmente. Si se analizan correctamente, estos datos pueden explicar muchas cosas sobre nuestro comportamiento, nuestra personalidad y nuestros acontecimientos vitales. Las empresas pueden aprovechar esta información para mejorar sus productos, su estrategia comercial y sus campañas de marketing para dirigirse a sus clientes.