Skip to main content

Você sabia que dados podem se transformar em verdadeiros tesouros para empresas? A seguir, entenda tudo sobre monetização de dados para empresas!

Vivemos na era dos dados, que se tornaram um dos ativos mais importantes para empresas de diferentes nichos. Eles podem ser utilizados para gerar valor tanto por meio de processos internos quanto por transações externas. Esse fenômeno é chamado de monetização de dados.

Ela é uma fonte de renda para empresas e espanta pela pluralidade de formas que apresenta. Conheça esse processo em detalhes e entenda como as informações são monetizadas nos negócios!

O que é monetização de dados?

A monetização de dados condiz ao uso de informações geradas em uma empresa para criar valor em favor do negócio. As informações podem ser utilizadas em processos internos ou ser transformadas em produtos para serem vendidos a terceiros.

Principais métodos de monetização de dados

A monetização é a estratégia que transforma informações em lucro. Ela pode ocorrer pela geração de receita direta ou pela otimização dos processos, com receita indireta. 

Existem diferentes abordagens para isso, confira quais são as principais delas!

Monetização direta

A monetização direta corresponde à venda dos dados coletados pela empresa. As informações são disponibilizadas para outros negócios. 

Empresas que atuam nos setores de marketing, tecnologia e pesquisa estão entre as principais clientes da venda de dados. 

Elas compram determinadas informações e os utilizam em suas análises. A partir disso, desenvolvem campanhas, produtos ou melhorias. 

Por exemplo, agências de publicidade compram dados referentes ao comportamento de consumo e usam essas informações para criar anúncios.

Monetização indireta

A venda de dados não é a única forma de transformar informações em dinheiro. Aliás, sequer é a principal delas.

Na monetização indireta, os dados são usados para melhorar processos internos da própria empresa que os coletou. 

Isso pode levar à redução de gastos, ao desenvolvimento de produtos ou ao aprimoramento daqueles já existentes.

Além disso, as informações são úteis para entender o que o público deseja e como marca pode corresponder melhor às expectativas dele. 

Um bom exemplo está nas plataformas de recomendação, como as de streaming de filmes e séries. Elas usam os dados das preferências dos usuários para sugerir novos conteúdos.

Parcerias estratégicas e licenciamento de dados

Nesse modelo de monetização de dados, eles são compartilhados com outras empresas a partir da firmação de parcerias ou de licenciamento. Nesse caso, ambas as partes se beneficiem. 

A parceria acontece, por exemplo, quando um aplicativo de transporte compartilha dados de tráfego com governos para melhorar a mobilidade urbana e recebe incentivos em troca. 

O licenciamento, por sua vez, corresponde à receita contínua a partir da permissão a outras organizações para que elas acessem dados.

Tableau: potencialize a visualização de dados com o Salesforce

Vantagens da monetização de dados para as empresas

As empresas podem encontrar na monetização de dados benefícios estratégicos combinados ao aumento de receita. Saiba quais são os principais!

Novas fontes de receita

Um dos grandes benefícios da monetização de informações, é claro, é a possibilidade de aumentar a receita empresarial. 

Como você viu, isso pode acontecer de diferentes maneiras, como pela venda direta dos dados ou uso deles para melhorar os processos internos do negócio. 

Desenvolvimento de novos produtos

A monetização indireta utiliza os dados para melhorar os processos da empresa e desenvolver novos produtos. 

Outra possibilidade é aprimorar mercadorias ou serviços superando falhas, ou adicionando funcionalidades.

Por isso, o uso monetizado de dados é uma fonte de inovação. As empresas encontram neles revelações sobre tendências e preferências do mercado.

Melhora da experiência do consumidor

As empresas podem personalizar produtos, serviços, informações e recomendações por meio dos dados. 

Assim, ao monetizá-los indiretamente, elas melhoram a experiência do público, seu relacionamento com o consumidor e as chances de conversões.

Aumento da eficiência das operações

Com os dados é possível identificar obstáculos nas operações ou, então, a existência de oportunidades que podem melhorar os processos internos. 

Desse modo, monetizando os dados, as empresas conseguem reduzir custos, melhorar a gestão dos seus estoques, prever falhas, aplicar a manutenção preventiva nos equipamentos e muito mais.

LLM e LLMO: entenda os conceitos dos modelos de linguagem

Desafios e considerações da monetização de dados

A monetização de dados oferece oportunidades para as empresas, mas não é possível ignorar os desafios que ela enfrenta. Eles devem ser considerados e evidenciam a necessidade de planejamento e responsabilidade antes da adoção desta prática.

O maior desafio na monetizar é, justamente, o dever das empresas em garantir a conformidade do uso das informações com leis de privacidade. 

Existem diferentes normativas deste tipo, sendo que no Brasil a responsável pela regularização da obtenção e do tratamento de dados é a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

A lei normatiza a coleta, o armazenamento e o compartilhamento de dados. Não só isso, pois também exige que as empresas somente tomem essas ações mediante consentimento explícito dos titulares das informações. 

A segurança é outra preocupação que acompanha a monetização de dados. 

Eventuais vazamentos ou ataques cibernéticos podem expor informações confidenciais e gerar prejuízos financeiros — como multas decorrentes do desrespeito à LGPD — e danos à imagem da empresa.

Além das questões legais, a monetização de dados requer que eles tenham alta qualidade e fiquem bem organizados. 

Afinal, informações incompletas, desatualizadas ou mal estruturadas podem ser inúteis. Ou, pior, elas poderiam comprometer os resultados da empresa e seus esforços.

Análise de sentimento: Tipos, importância e aplicações

Estratégias para implementar a monetização de dados

Como você viu, a monetização oferece oportunidades para as empresas. Ao mesmo tempo, ela requer cuidados para que ocorra dentro dos limites legais e de forma a realmente oferecer vantagens empresariais.

O uso dos dados, portanto, exige mais do que apenas coletá-los e armazená-los. 

Para eles oferecerem valor, é necessário planejamento, ferramentas adequadas e uma equipe capacitada. Alguns cuidados podem ser úteis para esta finalidade, confira quais são eles!

Avaliação dos dados

O primeiro passo para monetizar dados é compreender qual é o real valor das informações disponíveis na empresa. 

Afinal, é preciso ter em mente que nem todas serão realmente úteis ou relevantes para fins de monetização. 

Assim, cabe ao negócio fazer uma análise profunda. 

Nela, deve-se procurar os dados com maior potencial de aplicação, identificar quais são as áreas da empresa que podem se beneficiar deles etc.

Tecnologia para análise de dados

A monetização de dados pode ser facilitada pela adoção de ferramentas especializadas em coleta e análise de dados. Existem diversas soluções de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning.

Com elas, é possível explorar uma quantidade enorme de dados em pouquíssimo tempo. Essas soluções são capazes de identificar eventuais padrões, como tendências de comportamento ou a existência de oportunidades de negócio. 

Capacitação das equipes

Para que a implementação da monetização de dados seja realmente bem-sucedida, é necessário que a equipe esteja preparada para isso. Assim, cabe à empresa fomentar uma cultura organizacional orientada a dados. 

É necessário investir na capacitação dos colaboradores para que eles lidem com as ferramentas de dados da maneira correta. 

Igualmente, para reduzir a resistência natural que as mudanças encontram nos ambientes corporativos.

Sempre que possível, a empresa deve esclarecer que sua intenção, ao adotar essas tecnologias, não é substituir as equipes. 

Na verdade, as soluções tecnológicas irão apoiá-las, ajudando a alcançar mais produtividade e melhores resultados.

Dessa maneira, cabe a disponibilização de treinamentos em análise de dados e tecnologias relacionadas, junto à promoção de uma mentalidade de inovação, baseada em informações.

Salesforce e integrações: tudo que você precisa saber 

Exemplos e casos de uso de monetização de dados

A monetização de dados já é uma realidade em empresas de diferentes setores. Elas servem como exemplo para outros negócios que estejam se interessando por essa estratégia.

O Google e o Facebook são empresas bem conhecidas do público, que monetizam informações. Elas colhem dados referentes ao comportamento dos usuários. A partir disso, utilizam tais informações para oferecer publicidade direcionada. 

A Amazon é outra grande corporação que monetiza dados. Ela os obtém a partir de compras. A partir das informações existentes nessas transações, recomenda produtos que podem melhorar a experiência do cliente e, consequentemente, aumentar as vendas.

Além disso, é importante frisar que alguns setores se beneficiam especialmente da monetização de informações. 

Um deles é o da saúde, em que dados sobre os pacientes servem para a criação de tratamentos personalizados e para a previsão de surtos de doenças.

No varejo, como a Amazon exemplifica bem, a monetização das informações vale ouro. Os dados, afinal, guardam revelações sobre o comportamento de compra do público. 

Isso é útil para otimizar estoques, realizar campanhas e recomendar produtos..

Agentforce: conheça os agentes autônomos de IA da Salesforce

Conclusão

A monetização de dados pode transformar as empresas, que podem usar as informações internamente, melhorando seus processos, ou transformá-los em produtos, comercializando-os com outras organizações.

Para isso, é imprescindível ter políticas de segurança e treinamento que apliquem as diretrizes legais, como as presentes na LGPD. 

Além disso, os negócios podem se beneficiar de parcerias com empresas especializadas em tecnologia e em análise de dados, como a BRQ. Entre em contato e conheça as melhores soluções para o seu empreendimento!

Leia também:

Cloud Native: entendendo a abordagem nativa na nuvem 

AWS Bedrock: a poderosa ferramenta de IA Generativa da Amazon

Sobre o Autor