Whistleblowing
La monetizzazione dei dati (data monetisation) è il processo di conversione dei dati in informazioni utili e preziose al fine di generare reddito. Le organizzazioni con importanti volumi di dati (che possono essere disponibili in diverse forme quali, dati interni dati recuperati in real time da fonti esterne come il mobile, i social media, i dispositivi di localizzazione o cloud) possono capitalizzarli sfruttando informazioni mai sfruttate e creando nuove fonti di ricavo. Questa intelligenza può aiutare i team di marketing a ingaggiare maggiormente i clienti e aumentare le vendite.
Questo è diventato sempre più evidente nel mondo dello sport, in cui i tifosi rappresentano una fonte preconfezionata di potere a cui attingere. Ogni applicazione mobile utilizzata in quest’ambito non fa che aumentare la quantità di dati prodotta sulla tifoseria. Prima che te ne possa rendere conto, puoi tener traccia di tutta l’esperienza dei clienti/tifosi, da quando raggiungono lo stadio, il cibo e le bevande che acquistano alle bancarelle, i prodotti di merchandise di cui hanno bisogno e i contenuti che consumano.
Le piattaforme di data visualisation e data discovery si stanno diffondendo in quanto aiutano a comprendere meglio i comportamenti. I concetti di business intelligence e analytics, possono essere applicati anche ad attività di controllo dei costi. Mettere in pratica questo tipo di conoscenze può dunque aiutare a ridurre i costi, migliorare i processi di assistenza clienti, proteggere da frodi e favorire cambiamenti culturali.
I dati, per certi versi, sono ormai diventati anche una moneta. Le aziende possono comprare, vendere o scambiare dati, ottenendo beneficio reciproco. I data markets fanno ampio uso delle scienze di nuova generazione per la lavorazione dei dati quali il cloud computing, i software big data (es. il progetto open source Hadoop), le API, il crowdsourcing ed algoritmi di social processes e machine learning. Le banche e le altre istituzioni finanziarie hanno una grande quantità di dati commerciali a propria disposizione. Rendendo questi dati anonimi, è possibile creare report che, ad esempio, identifichino il comportamento dei clienti per una specifica area di distribuzione. Tali informazioni possono essere vendute a partner che sono quindi in grado di personalizzare le campagne marketing sfruttando analisi dettagliate sulla clientela. L’aspettativa è che questo nuovo modello di mercato cresca esponenzialmente e che le aziende che vogliono procurarsi un vantaggio sulla concorrenza, debbano organizzarsi in modo da sfruttare al meglio i propri archivi di dati.
