Outil utilisé par les organisations pour définir et analyser leur modèle économique axé sur les données. Inspiré du Business Model Canvas traditionnel, il se concentre spécifiquement sur la manière dont les données sont utilisées pour créer de la valeur et générer des revenus.
Le canvas est généralement divisé en neuf sections principales :
- Segments de clients basés sur les données : Identifier les segments de clients ou d'utilisateurs qui peuvent bénéficier de l'utilisation des données de l'entreprise.
- Proposition de valeur basée sur les données : Décrire les produits, services ou solutions basés sur les données offerts aux clients et les avantages qu'ils apportent.
- Sources de données : Identifier les sources de données internes et externes utilisées par l'entreprise pour alimenter ses activités.
- Acquisition de données : Décrire les méthodes et les processus utilisés pour collecter, agréger et traiter les données.
- Traitement des données : Décrire les techniques et les technologies utilisées pour traiter et analyser les données afin d'extraire des insights et des informations utiles.
- Propriété et accès aux données : Définir les droits de propriété sur les données, ainsi que les politiques d'accès et de partage des données avec les parties prenantes internes et externes.
- Canal de distribution des données : Identifier les canaux utilisés pour distribuer les données aux clients ou aux utilisateurs finaux.
- Revenus basés sur les données : Décrire les modèles de revenus basés sur les données, tels que la vente de données, les abonnements, les licences ou les services à valeur ajoutée.
- Coûts liés aux données : Identifier les coûts associés à la collecte, au traitement, au stockage et à la gestion des données, ainsi que les investissements nécessaires pour maintenir et améliorer l'infrastructure de données.
En utilisant le Data Business Model Canvas, les organisations peuvent mieux comprendre leur modèle économique basé sur les données, identifier les opportunités de création de valeur et d'innovation, ainsi que les défis potentiels liés à l'utilisation et à la gestion des données. Cela leur permet de prendre des décisions stratégiques éclairées pour maximiser l'impact commercial de leurs initiatives axées sur les données.
