Perbatasan dulunya digambar di peta. Mereka semakin tertarik data.
Data bernilai tinggi – mulai dari catatan kesehatan dan transaksi keuangan hingga data mobilitas, energi, dan lingkungan hidup – kini berada di titik persimpangan antara strategi nasional, pertumbuhan ekonomi, dan kemampuan AI.
Hal ini tidak lagi bersifat spekulatif. Di bidang keuangan, perusahaan memusatkan dan memodernisasi data pada platform cloud, memungkinkan pelanggan mengakses wawasan dengan aman sekaligus melindungi informasi hak milik.
Di media, organisasi berita sedang mengembangkan produk data dan model lisensi yang didukung AI yang memungkinkan informasi dibagikan dengan aman untuk model pelatihan. Di sektor publik, bank-bank pembangunan dan lembaga-lembaga internasional mengeluarkan kumpulan data makroekonomi dan sosial dengan izin yang jelas, sehingga menciptakan template untuk “data sebagai infrastruktur publik.”
Di seluruh Asia dan negara-negara Nordik, perusahaan-perusahaan mengubah data industri dan keuangan menjadi analisis untuk ESG, risiko, dan penipuan, serta mendukung pembagian data di tingkat sektor melalui pertukaran yang diatur.
Secara keseluruhan, contoh-contoh ini menunjukkan perubahan yang sama: bagi banyak organisasi, data sudah menjadi aset strategis dan dapat dimonetisasi, namun hanya jika organisasi dapat memperoleh wawasan sembari mengelola risiko operasional, hukum, dan persaingan. Mereka yang memimpin gelombang ini menggabungkan kemampuan teknis dengan tata kelola dan strategi, sehingga menghindari kesalahan umum.
Membuka nilai: praktik dan jebakan
Tidak ada cetak biru tunggal untuk memonetisasi atau berbagi data dengan aman, namun organisasi yang berhasil cenderung mengikuti serangkaian pendekatan praktis.
Praktik berikut menggambarkan caranya bisnis dapat membuka nilai sekaligus mengelola risiko, menyeimbangkan kegunaan dengan kontrol, dan mengubah data menjadi aset strategis yang nyata.
1. Pola Pikir Produk: Risiko komersial terbesar adalah rekayasa data yang berlebihan tanpa permintaan yang jelas. Banyak perusahaan menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk membersihkan dan mengumpulkan data sebelum menguji apakah ada yang menginginkan atau bersedia membayarnya. Organisasi yang sukses memperlakukan data seperti perangkat lunak: mereka mengirimkan produk minimal yang layak, melakukan validasi dengan pengguna sebenarnya, dan melakukan iterasi dengan cepat.
2. Konsumsi Variabel: Tidak setiap pembeli membutuhkan (atau menginginkan) kumpulan data tabular. Beberapa memerlukan laporan wawasan dan visualisasi datayang lain memerlukan API, sementara pengguna tingkat lanjut mungkin memerlukan sandbox yang aman untuk mengembangkan dan menguji model. Menawarkan mode konsumsi yang bervariasi — mulai dari dasbor sederhana, hingga ekstrak yang disesuaikan, hingga lingkungan analitik sesuai permintaan — memperluas pasar yang dapat ditangani dan mengurangi risiko.
3. Abstraksi Maksimum: Daripada mengekspos data sensitif, organisasi dapat mengkomersialkan aset turunan seperti wawasan yang dikurasi, indikator agregat, dasbor, atau asisten AI yang dikontekstualisasikan. Pendekatan ini mempercepat waktu untuk menghargai pelanggan sambil menjaga privasi dan kekayaan intelektual.
4. Tata Kelola Berdasarkan Desain: Kerangka hukum dan kepatuhan harus tertanam dalam setiap aspek produk data, bukan diterapkan setelahnya. Hal ini dapat berarti pemberian lisensi yang melarang penjualan kembali, telemetri, dan audit log untuk melacak penggunaan, serta kemampuan untuk mencabut akses dengan mudah dan cepat. Menariknya, produk sampingan dari penerapan tata kelola yang memungkinkan adalah perjalanan pengguna sering kali dibatasi, sehingga lebih sederhana, sehingga lebih mudah untuk menggunakan data.
5. Kesiapan Operasional: Menjalankan bisnis data bukan hanya tentang data — hal ini memerlukan pengelolaan hak, penagihan dan perpanjangan, dukungan pengguna, dan pengelolaan produk berkelanjutan. Perusahaan yang meremehkan beban operasional ini sering kali gagal memberikan nilai pada skala yang berarti. Pertukaran data yang memanfaatkan tujuan yang dibuat perangkat lunak bekerja sejak hari pertama dan juga terbukti dalam skala besar.
Jebakan yang harus dihindari
Meskipun menerapkan praktik di atas, ada beberapa kendala umum yang harus dihindari:
Kepatuhan terhadap Peraturan: Kesalahan dalam memberikan persetujuan, pelokalan, atau data sensitif dapat menyebabkan kerusakan reputasi dan finansial yang besar dan harus dihindari. Kegagalan yang paling umum terjadi adalah dengan berasumsi bahwa aturan suatu pasar berlaku secara global — GDPR, CCPA, dan undang-undang residensi data sering kali berbeda. Organisasi memerlukan kepatuhan yang dimasukkan ke dalam desain produk data, bukan disesuaikan saat peluncuran.
Kesesuaian Pasar yang Buruk: Rekayasa untuk kasus penggunaan yang belum terbukti adalah sebuah kasus yang hanya mengibaskan ekor anjing, dan berisiko membuang-buang sumber daya secara signifikan. Banyak perusahaan yang melakukan investasi berlebihan dalam pembersihan atau penataan data hanya untuk menemukan permintaan yang tidak mencukupi atas apa yang telah mereka buat. Melibatkan pelanggan lebih awal melalui prototipe atau uji coba terbatas akan meningkatkan laba atas investasi dan menghindari biaya hangus selama bertahun-tahun.
Tarikan Operasional: Gagal memahami dan merencanakan segala sesuatu yang diperlukan untuk menciptakan bisnis data yang sukses akan mengakibatkan pertumbuhan yang lambat dan keuntungan finansial yang buruk. Gagal merencanakan “pekerjaan yang harus diselesaikan” — kerangka hukum dan kepatuhan, manajemen produk data, penagihan dan hak, dukungan pelanggan, dll. — dapat menghasilkan penawaran yang tidak dapat ditingkatkan skalanya.
Selain itu, setelah Anda dapat melihat keseluruhan hal yang terlibat, keputusan yang lebih baik dapat dibuat mengenai apa yang akan dibangun dan apa yang akan dialihdayakan. Kerangka hukum dan kepatuhan, tugas rekayasa data, dan penerapan platform pasar data semuanya dapat dengan mudah dialihdayakan untuk meringankan beban.
Penguncian Teknologi: Ketergantungan yang berlebihan pada satu tumpukan teknologi, penyedia cloud, atau model distribusi (awanpasar data publik, pasar data pribadi, dalam aplikasi, dll.) berisiko terkunci, membatasi pasar yang dapat Anda tangani, dan dapat menjadikan penawaran Anda sebagai komoditas. Perusahaan harus menerapkan strategi multi-saluran untuk produk data mereka – termasuk saluran langsung yang kuat – untuk membangun bisnis yang kuat.
Hadiahnya
Peluang sebenarnya bukan sekadar ‘menjual data’. Ini menjadi sumber wawasan strategis yang sah untuk industri Anda — baik keuangan, media, atau sektor publik. Seiring berkembangnya sistem AI, kualitas data di baliknya menjadi pembeda utama.
Organisasi yang memenuhi kebutuhan pasar untuk menemukan, mengakses, dan menggunakan data, sekaligus mengelola risiko tidak hanya akan menangkap pasar baru, namun juga membentuk kontur geopolitik ekonomi data itu sendiri.
LINK!
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
