Datenprodukte & Monetarisierung
Daten monetarisieren über Productization, Data Partnerships und Infonomics
Die meisten Organisationen sitzen auf Daten, die ein Vermögen wert sind, und behandeln sie wie Abgas. Damit ist bei Ihnen Schluss. In Bloc 6 hören Sie auf, sich für Ihre Datenbestände zu entschuldigen, und machen daraus eine Zeile in der P&L. Dieser Block, Teil des CDO Track, führt weg vom vagen Gerede über Daten als das neue Öl und hin zur harten Mechanik von Wertschöpfung, Pricing und Deals, die auch abgeschlossen werden.
Modul 6.1 stellt die Ökonomie voran. Sie zerlegen die drei bewährten Modelle zur Monetarisierung von Daten und lernen, wie ein Data Flywheel Vorteile aufaddiert, während Ihre Wettbewerber noch Strategiedecks schreiben. Danach geht es an die Productization. Pricing, Distribution und ein Business Case, der den Kontakt mit einem skeptischen CFO übersteht. Hier hört ein Datenprodukt auf, eine Folie zu sein, und wird zu etwas, für das Leute zahlen.
Modul 6.2 führt Sie nach außen. Data Partnerships bergen das größte Upside und die größten Landminen. Sie lernen die Partnerschaftstypen kennen, die tatsächlich Umsatz erzeugen, wie Sie Due Diligence betreiben, damit Sie nicht Ihre Kronjuwelen weggeben, und wie privacy-preserving Technologien Zusammenarbeit ermöglichen, ohne dass etwas abfließt, was nicht abfließen darf. Regulierer und Reputationen verzeihen schlampige Datendeals nicht.
Warum das zählt, ist einfach. Ein CDO, der Daten nicht mit Geld verbinden kann, bleibt ein Cost Center. Ein CDO, der monetarisiert, wird zum Revenue Owner mit einem Sitz, den niemand in Frage stellt. Dieser Block gibt Ihnen das Vokabular, die Modelle und die Verhandlungshaltung für diesen Wechsel. Kommen Sie neugierig, gehen Sie mit einem Business Case und einer Preisliste, die Sie verteidigen können.
Was Sie beherrschen werden
- Das richtige Monetarisierungsmodell für Ihre Datenbestände auswählen und die Entscheidung ökonomisch begründen
- Ein Data Flywheel entwerfen, das mit jedem neuen Kunden und Datensatz Wert aufaddiert
- Ein Datenprodukt mit Pricing, Distribution und einem Business Case verpacken, den ein CFO unterschreibt
- Data Partnerships so strukturieren, dass sie Umsatz erzeugen statt rechtlicher Risiken
- Due Diligence bei Datenpartnern durchführen, bevor ein einziges Feld den Besitzer wechselt
- Privacy-preserving Technologien einsetzen, um zusammenzuarbeiten, ohne sensible Daten preiszugeben
- Sich innerhalb der Organisation als Revenue Owner statt als Cost Center positionieren
Schlüsselbegriffe
Module
Daten in vermarktbare Produkte verwandeln, mit Pricing und Business Case
Datenpartnerschaften, ihre Due Diligence und Privacy-Preserving Technologies kennenlernen
Zeigt, wie Sie Product-Management-Denken auf Daten übertragen und Datensätze sowie interne Plattformen als Produkte mit Nutzern, Roadmaps und Wertbeitrag behandeln.
Zeigt, wie Sie den Business Impact von Daten quantifizieren, Kosten über Chargeback und Showback zuordnen und Dateninvestitionen mit einer eigenen P&L steuern.
Häufige Fragen
Was behandelt der Block Datenprodukte & Monetarisierung?
Er behandelt, wie Sie Datenbestände in Umsatz verwandeln: Monetarisierungsmodelle, Data Productization, Pricing, Data Partnerships und die Metriken, die den Wert belegen. Der Block gehört zum CDO Track und umfasst 4 Module mit je 3 Lektionen, insgesamt 12 Lektionen. Der rote Faden ist die Ökonomie, nicht die Technologie.
Für wen ist dieser Block gedacht?
Er richtet sich an Chief Data Officers und Datenverantwortliche, die ihre Investitionen vor einem Führungsgremium verteidigen müssen. Das erklärte Ziel ist der Wechsel vom Cost Center zum Revenue Owner, die Inhalte setzen also voraus, dass Sie eine Datenfunktion verantworten und deren P&L rechtfertigen müssen, nicht dass Sie Pipelines schreiben.
Brauche ich technische Kenntnisse im Data Engineering, um mitzukommen?
Nein. Datenprodukte & Monetarisierung ist um Pricing, Business Cases, Partnerschaftsstrukturen und Wertmetriken herum aufgebaut. Die Engineering-Seite wird als gegeben behandelt, und die Lektionen zu internen Datenplattformen als Produkt konzentrieren sich auf Nutzer, Roadmaps und Adoption statt auf Architektur.
Was ist ein Data Flywheel und warum kommt es im ersten Modul vor?
Ein Data Flywheel ist der Mechanismus, durch den jeder neue Kunde oder Datensatz das Produkt verbessert, was mehr Kunden und mehr Daten anzieht. Es eröffnet das Modul « Data monetization & economic value », weil es erklärt, warum Data Monetization über die Zeit kumuliert, statt eine einmalige Umsatzzeile zu erzeugen.
Was ist der Unterschied zwischen Chargeback und Showback?
Chargeback stellt internen Geschäftseinheiten die von ihnen genutzten Datenservices in Rechnung; Showback weist dieselben Kosten aus, ohne Geld zu bewegen. Beides wird im Modul « Measuring & scaling data value » behandelt, zusammen mit der Data P&L, weil die Wahl zwischen beiden das Verhalten der Geschäftseinheiten gegenüber Ihrer Plattform verändert.
Wie geht der Block mit Datenschutz in Data Partnerships um?
Über Due Diligence und privacy-preserving Technologien, einschließlich Clean Rooms. Das Modul « Data commercialization & partnerships » behandelt Partnerschaftstypen, wie Sie einen Partner prüfen, bevor irgendein Feld ausgetauscht wird, und die Techniken, mit denen zwei Parteien an Datensätzen zusammenarbeiten können, ohne rohe sensible Daten offenzulegen.