Se è ormai un assunto condiviso che i dati rappresentino uno dei principali asset delle aziende, il loro valore si estrinseca principalmente nella capacità di correlarli e analizzarli al fine di supportare, definire, elaborare le strategie di un’azienda. Raramente se ne considera il valore intrinseco e la possibilità che i dati stessi diventino un “prodotto” da vendere (escluse ovviamente le aziende che fanno della vendita dei dati il proprio core business). La diffusione di smartphone e app, di oggetti intelligenti all’interno o all’esterno dell’azienda (videocamere, sensori nelle linee di produzione, rilevatori di umidità/luminosità/suono ecc., wearable …l’Internet of Things insomma) e l’elevato livello di sofisticatezza raggiunto dalle tecnologie di big data analytics mettono a disposizione delle aziende un nuovo tipo di asset che può essere scambiato e venduto, il dato appunto.
L’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, nell’ambito della ricerca annuale (952 CIO e Responsabili IT) per monitorare il valore strategico che le metodologie di analytics svolgono nelle imprese, stimandone il mercato, analizzando i modelli organizzativi adottati e le competenze necessarie e mettendo in luce vantaggi e criticità, ha effettuato un approfondimento sulle nuove possibilità di creazione di valore offerte dalla cosiddetta “Data Monetization” perché, come si legge nel Report: “La capacità di identificare relazioni nascoste nei dati a disposizione delle organizzazioni, infatti, non consente solo di ottimizzare i processi ed aumentare la competitività, ma permette di aprire nuove opportunità di generazione di valore”.
Come vedremo di seguito, infatti, oltre alla pura vendita del dato cosiddetto “grezzo”, le analisi che vengono effettuate sui dati raccolti danno vita a informazioni che possono essere vendute. IDC ha di recente affermato che nel 2025 verranno creati 180 zettabyte di dati e che la data monetization rappresenterà per molte aziende una delle principali fonti di reddito.
Monetizzazione diretta e indiretta: quali opportunità
La monetizzazione dei dati, ossia la generazione di nuovi ricavi attraverso la vendita o lo scambio di dati in possesso di un’azienda, viene classificata in diretta o indiretta.
Con la prima si identifica la valorizzazione del dato grezzo, così come viene raccolto, senza ulteriori elaborazioni e la vendita può avvenire a progetto (cioè con una singola transizione) o in sottoscrizione (nella vendita si definisce un intervallo di tempo entro il quale i dati vengono aggiornati dalla realtà venditrice).
Più complessa la monetizzazione indiretta dove entrano fortemente in gioco le tecnologie di big data analytics e quello che si vende è un servizio: al dato viene associato uno strato di intelligenza che deriva dalla capacità di interpretazione dei dati (dove quindi entra in gioco tutta l’expertise specifica dell’azienda).
Figura 1 Il mercato degli analitycs in Italia nel 2016
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
La ricerca dell’Osservatorio si è focalizzata sulla monetizzazione diretta, cercando di capire qual è l’approccio delle aziende italiane alla vendita e all’acquisto di dati. Il 32% del campione di grandi imprese (149 realtà sulle 952 indagate) dichiara di acquistare dati da integrare con quelli raccolti direttamente. Nella stragrande maggioranza dei casi, le aziende preferiscono rivolgersi principalmente (86%) a veri e propri Data Provider ossia realtà il cui core business è proprio la vendita di dati, ma è interessante notare (soprattutto perché indica l’opportunità di sfruttare i propri dati da parte di realtà che non lo fanno di mestiere) che il 26% si rivolge anche a realtà appartenenti al proprio settore e il 29% a quelle di altre industry. La relazione d’acquisto viene instaurata con una frequenza che varia da caso a caso: la scelta ad oggi preferita risulta essere quella a sottoscrizione (84%) (con frequenza di aggiornamento che dipende dalla tipologia di dato e può essere: mensile 36%, giornaliera 14%, settimanale 12%, annuale 12% o real-time 10%), mentre l’approccio a progetto viene utilizzato solo nel 16% dei casi.
Retail e Telco sono le industry alle quali più frequentemente ci si rivolge per acquistare dati, confermando che la grande mole di dati relativa al comportamento dei consumatori raccolta da queste realtà rappresenta una miniera di estremo valore. Opportunità che, soprattutto le telco, hanno ben compreso; a questo proposito ricordiamo che in giugno si svolgerà a Londra il 6° Annual Big Data Monetization Telecoms Forum, organizzato da Iqpc-International Quality & Productivity Center (realtà americana specializzata nell’organizzazione di conferenze e seminari di carattere tecnologico), il cui obiettivo è proprio quello di confrontarsi tra operatori del settore e analisti per capire come trasformare i dati a disposizione in vera e propria “moneta sonante”.
Figura 2 L’adozione degli analytics nei diversi ambiti
Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
A fronte di aziende interessate all’acquisto di dati, quante sono le realtà disposte a venderli? Dalla ricerca dell’Osservatorio emerge che il numero in Italia è ancora esiguo: solo il 7% del campione intervistato dichiara di vendere i propri dati, ma vi è un’interessante propensione in questa direzione, infatti il 26% delle imprese ne sta valutando l’opportunità.
Quali sono i freni alla Data Monetization
Il principale ostacolo a questo trend, soprattutto per quanto riguarda la monetizzazione diretta, è naturalmente l’autorizzazione del trattamento dei dati per le finalità dichiarate. L’Articolo 6 del General Data Protection Regulation (GDPR) delibera proprio sulla liceità del trattamento, dichiarando che quest’ultimo è lecito solo se e nella misura in cui, tra le altre, l’interessato ha espresso il consenso al trattamento dei propri dati personali per una o più specifiche finalità.
“La definizione del trattamento dati – si legge nel Report dell’Osservatorio – è quindi un momento chiave, durante il quale è necessario avere chiaro lo scopo per cui si andrà a realizzare analisi sui dati. Una volta iniziata la raccolta dei dati, non è possibile sottoporre gli stessi ad analisi e utilizzi non specificati a priori. Di conseguenza è molto importante aver dichiarato la finalità di vendita dei dati raccolti per poter realizzare questa attività”.
Indicare la finalità di vendita può però rappresentare un freno al rilascio dell’autorizzazione al trattamento e, di conseguenza, limitare la possibilità di raccogliere dati: l’azienda deve quindi valutare attentamente i pro e i contro di questa scelta e correlarla a una strategia di Data Monetization che non può essere un’attività estemporanea, ma qualora la si intraprenda, deve essere considerata una vera e propria linea di business.
