Muchas empresas todavía no han podido determinar la respuesta a esa pregunta. Pero en el futuro, las empresas tendrán que desarrollar una mayor experiencia en la valoración de sus activos de datos. En 2016, Microsoft adquirió a la red profesional en línea LinkedIn por 26,200 millones de dólares.
¿Por qué Microsoft considera que LinkedIn es tan valioso? ¿Cuánto del precio pagado fue para obtener los datos de usuarios de LinkedIn a diferencia de sus otros activos? A nivel mundial, LinkedIn tenía 433 millones de usuarios registrados y aproximadamente 100 millones de usuarios activos por mes antes de la adquisición. La aritmética simple nos dice que Microsoft pagó alrededor de $ 260 dólares por usuario activo mensual.
¿Microsoft pagó un precio razonable por los datos de usuario de LinkedIn? Ambas empresas acordaron que sí, pero el acuerdo genero suspicacia por parte de la agencia de calificación Moody que llevó a cabo una revisión a la calificación de crédito después de que el acuerdo fue anunciado. ¿Qué se puede aprender de la transacción Microsoft – LinkedIn sobre la valoración de los datos del usuario? ¿Cómo podemos determinar si Microsoft o cualquier adquirente paga un precio razonable?
Las respuestas a estas preguntas no están claras. Pero el tema es cada vez más relevante a medida que las empresas recopilan y analizan más datos. De hecho, el acuerdo multimillonario entre Microsoft y LinkedIn es sólo un ejemplo reciente de valoración de datos que viene a primer plano.
¿Cómo deberían las empresas formalizar las prácticas de valoración de datos?
Agencias expertas en el tema han definido el valor de los datos como el compuesto de tres fuentes de valor:
- Datos como activo estratégico
Para la mayoría de las empresas, monetizar activos de datos significa mirar el valor de los datos de los clientes. Esto no es un nuevo concepto, la idea de monetizar los datos de los clientes es tan antigua como las tarjetas de lealtad de los comercios. Los datos de los clientes pueden generar valor monetario directamente (cuando los datos se venden, se negocian o se adquieren) o indirectamente (cuando se crea un nuevo producto o servicio que aprovecha los datos del cliente, pero los datos en sí no se venden). Las empresas también pueden combinar datos disponibles públicamente y de propiedad para crear conjuntos de datos únicos para su venta o uso.
¿Qué tan grande es la oportunidad de mercado para la monetización de los datos? En una palabra: grande. La unidad de Estrategia de PwC ha estimado que sólo en el sector financiero, los ingresos provenientes de la comercialización de datos crecerán a $ 300 mil millones de dolares por año para 2018.
- El valor de los datos en uso
El uso de datos se define típicamente por la aplicación (como por ejemplo un sistema de gestión de relaciones con clientes CRM o un sistema de contabilidad) y frecuencia de uso. La frecuencia de uso se define normalmente por la carga de trabajo de la aplicación, la velocidad de transacción y la frecuencia de acceso a los datos.
La frecuencia de uso de datos trae a colación un aspecto interesante del valor de los datos. Los activos tangibles convencionales generalmente presentan retornos decrecientes de uso. Es decir, disminuyen en valor cuanto más se usan. Pero los datos tienen el potencial de aumentar en valor entre más se utilicen. Es decir, los datos vistos como un activo pueden mostrar rendimientos crecientes de uso. Por ejemplo, la navegación y el tráfico de la aplicación Waze integra en tiempo real datos de los conductores, por lo que el mapeo de datos Waze se vuelve más valioso a medida que más personas lo utilizan.
Los principales costos de los datos están en su captura, almacenamiento y mantenimiento. Los costos marginales de su uso pueden ser casi insignificantes. Un factor adicional es el tiempo de uso, los datos correctos en el momento adecuado, por ejemplo, datos de transacciones recogidas durante la temporada de ventas al menudeo de Navidad pueden ser de muy alto valor.
Por supuesto, las definiciones de valor basadas en el uso son de dos caras. Es improbable que el valor asociado a cada lado de la actividad sea el mismo. Por ejemplo, para un viajero perdido en una ciudad desconocida, los datos de mapas enviados a su celular pueden ser de muy alto valor para un uso, pero quizá el viajero nunca vuelva a necesitar los datos exactos de nuevo. Por otra parte, el proveedor de datos puede mantener los datos para otros fines y utilizarlo una y otra vez por un tiempo muy largo.
- El valor futuro esperado de los datos
Aunque las expresiones “activos digitales” o “activos” de datos son de uso general, no hay una definición generalmente aceptada de cómo estos activos deben ser contados en los balances Por lo general son mezclados con otros activos intangibles, tales como marcas, patentes, derechos de autor y la buena voluntad. Hay una serie de enfoques para valorar los activos intangibles. Por ejemplo, los activos intangibles pueden valorarse sobre la base de transacciones observables basadas en el mercado que implican activos similares, sobre los ingresos que producen o el flujo de efectivo que generan a través de ahorros, o en el costo incurrido para desarrollarlos o reemplazarlos.
Hacer que las políticas de datos implícitas sean explícitas, codificadas y compartidas en toda la empresa es un primer paso para priorizar el valor de los datos.
¿Qué recomienda MMS Consulting a las empresas?
No importa qué camino una empresa elija para incorporar la valoración de datos en las estrategias de toda la empresa, existen tres pasos prácticos que todas las empresas pueden tomar:
- Hacer explícitas y compartibles las políticas de valoración en toda la compañía.
Es fundamental desarrollar políticas para toda la empresa en esta área. Por ejemplo, ¿su compañía está creando un catálogo de datos para que se conozcan todos los activos de datos? ¿Está siguiendo el uso de los activos de datos, al igual que una compañía sigue el kilometraje en los coches o camiones que posee? Hacer que las políticas de datos implícitas sean explícitas, codificadas y compartidas en toda la empresa es un primer paso para priorizar el valor de los datos.
- Desarrollar la experiencia en valuación de datos internos.
Explorar formas de monetizar los activos de datos para la venta o la concesión de licencias a terceros. Sin embargo, tener datos para vender no es lo mismo que saber cómo venderlo. Las empresas que buscan monetizar sus activos de datos primero tendrán que abordar cómo adquirir y desarrollar la experiencia en valuación en sus propias organizaciones.
- Decidir si los procesos de valoración top-down o bottom-up son los más efectivos dentro de la empresa.
En el enfoque descendente de valoración de datos, las empresas identifican sus aplicaciones críticas y asignan un valor a los datos utilizados en esas aplicaciones, ya sean un sistema de transacciones ERP, un sistema de gestión de relaciones con clientes CRM o un sistema de desarrollo de productos. Los pasos clave incluyen la definición de los principales vínculos del sistema. Es decir, los sistemas que alimentan a otros sistemas que asocian los datos consultados por todos los sistemas conectados y la medición de la actividad de los datos dentro de los sistemas conectados. Este enfoque tiene el beneficio de priorizar donde las asociaciones internas entre TI y unidades de negocio necesitan ser construidas.
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