技术研究和咨询公司ISG的首席数据和分析官凯西·鲁迪表示，数据可以通过将其转化为市场看重的产品或服务来有效地变现。她指出，她的公司与各种数据丰富的客户合作。“在我们的工作过程中，在获得客户许可的情况下，我们会收集数据并将其输入我们的数据库中，然后，我们将这些数据转化为产品，帮助我们的客户将自己与同行进行比较，并了解哪些供应商最适合支持他们的战略举措。”

将企业数据转化为新收入来源的兴趣正在飙升。根据2025年CIO现状调查，38%的IT领导者表示，将数据变现是今年推动其IT投资的最重要的业务举措——是排名第一的此类举措，比去年同期的16%翻了一番多。

如果你也是那些希望将公司数据转化为新收入的IT领导者中的一员，以下是一些已经做到这一点的数据专家提供的关键建议和见解。

强调产品开发基础

“数据变现与创造和销售其他产品没有什么不同，”AI驱动的内容生成器Agility Writer的创始人亚当·永表示，“它需要创意、市场调研、定价分析和上市计划。”

这就是为什么永建议先开发一个结构化的产品开发流程。

ISG的鲁迪表示赞同：“你需要定义你的数据产品或服务是什么，为什么市场会想要购买你的产品，你的竞争对手是谁，以及为什么你销售的东西是独一无二的。在确信你的数据产品或服务是市场所需要之后，再确定管理、维护和管控数据所需的技术。”

专业服务公司Sikich的数据和人工智能主管里克·永建议使用易于与现有产品集成的系统来进行简单的分析——并且保持初始数据变现项目的可控性，收集客户反馈，并在扩展之前了解机会。

“组织应该优先考虑那些与其当前数据/技术堆栈和产品生命周期保持一致的解决方案，以确保无缝实施。”他表示。

确保你的数据具有可操作价值

ISG的鲁迪表示，最具变现价值的数据类型提供了在其他地方找不到的见解。“这包括用于与同行进行比较的基准数据，以帮助推动可操作的改变，具体的竞争情报，有助于推动基于事实的决策的预测分析，以及从通常孤立的多个数据源中提取的由人工智能驱动的见解。”

Agility Writer的永表示，用户行为数据是最具变现价值的数据类型之一，他举了Google Analytics作为例子。“它跟踪用户交互，然后企业可以利用这些数据来调整其网站或营销活动，”他解释道。甚至更深层次的数据，如购买意向或流失率，都可以出售给第三方或用于定向营销，使其具有高度价值。

鲁迪表示，不值得变现的数据类型包括过时数据、任何人都可以访问的第三方数据、你的企业没有特定使用权的数据(这可能导致潜在的诉讼)，或不一致或部分数据(这可能导致糟糕的决策)。

永表示，陈旧或缺乏可操作性背景的数据不会产生任何实际价值。“缺乏细分或行为背景的原始流量数据不会提供与个性化参与数据一样有用的见解。”他观察道。

机器人和人类信息网站MyHumanoid的创始人伊利扬·帕斯卡列夫表示，关键在于仔细选择可以帮助客户将见解转化为实际价值的数据。他指出，对此重要的是要确定你的数据解决的确切问题。

“高度细致、可操作的数据集——如用户行为模式、交易数据和地理位置见解——通常最容易变现，”他建议道。“这些数据集直接帮助企业优化其运营、预测市场变化或更好地了解消费者偏好。”

帕斯卡列夫观察到，广义数据，如广泛的人口统计细节、过度匿名的数据集或迅速过时的历史信息，很少能证明变现工作的合理性。“这些信息不仅缺乏竞争优势，而且合规成本和隐私风险往往大于利润。”

不要低估潜在风险

数据变现可能是有风险的，特别是对于不习惯处理金融交易的组织而言。当你的组织拥有有价值的信息被其他方知晓后，发生安全漏洞的威胁就会增加，ISG的鲁迪表示。另一个风险是无意中使用了你没有权利使用的数据，或发现你想要变现的数据质量很差或无法跨数据集集成。最终，最大的风险是没有人想买你卖的东西。

Agility Writer的永表示，强大的安全性至关重要。“如果你不小心，你可能会因为处理数据不当或没有获得用户的正确同意而面临巨额罚款，”他警告道。如果发生数据泄露，它会对企业的声誉造成严重损害。“确保数据安全并向用户透明化你如何使用他们的信息可以在很大程度上避免这些昂贵的错误。”

未能满足监管合规性也可能代价高昂。“如果你不小心，GDPR、CCPA和类似法规会处以巨额罚款，这可能会抹掉你希望获得的任何利润，”帕斯卡列夫警告道。“从一开始就慷慨地为数据安全和合规专家分配资源。”他建议道。

选择合适的收益模式

Sikich的永建议，利用基于订阅的方法和面向直接向企业、研究机构或政府机构销售的商业化策略。

“数据即服务(DaaS)，即公司编译和打包有价值的数据集，是数据变现的基础模型。”他指出。然而，见解即服务(IaaS)，即客户提供规定性或预测性建模能力，可以要求更高的估值。另一个考虑是提供一个见解平台即服务(PaaS)，其中订阅者可以安全地将其数据集成到提供商的见解平台中。

永补充说，还可以通过嵌入分析来增强产品，以增加价值和客户留存率。

“这包括使用数据来改善内部运营、优化客户体验并创建个性化产品，”他表示。“先进的人工智能驱动的分析现在能够实现产品定制和实时见解生成，可以在保持竞争优势的同时转变核心业务产品。”

明智地再投资

MyHumanoid的帕斯卡列夫建议将一部分数据变现收益再投资于改进数据收集方法、增强隐私保障和改进分析。“这创造了一个自给自足的循环，确保了长期增长而不是短期收益。”他表示。

Agility Writer的永说，重要的不只是数据本身，还有如何使用数据。“无论是在构建内容、个性化营销还是优化销售方面，明智且负责任地使用数据是关键。”

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