Datan monetisointi ja yrityksen arvo

PwC:llä oli otsikon aiheesta talousjohtajille kutsuvierastilaisuus joulun alla. Olin hieman hämmentynyt saadessani järjestäjältä kutsun esittämään näkökulmani asiaan. Olin toki tietoinen datan lisääntymisestä ja sen merkityksellisyyden kasvusta liiketoiminnassa. Uutta sen sijaan oli, miten dataan sijoittamalla syntyisi varallisuutta ja taloudellista arvoa.   

Tarkistin siis aiheen ajankohtaisuuden Googlesta – ja aivan oikein; ”valuation of data”-haulla tuli yli miljoona osumaa. Minäkin kiinnostuin. Tein niin kuin useimmat jotka törmäävät informaatiotulvaan: valitsin joukosta mieleiseni jutun lähdeaineistoksi. Kun aineiston joukosta löytyi myös PwC:n julkaisuja ja sain talon sisältä sparrausapua, mielialani nousi edelleen. Ehkä tästä saisi jutun juurta.  

Mitä tarkoittaa datan monetisointi?

Jotta datalle voi määrittää taloudellista arvoa, se pitää tietysti ensin tunnistaa. Datan tunnistaminen ei ole ihan helppoa, koska dataa ei voi koskettaa niin kuin koneita ja laitteita, eikä muutenkaan havainnoida helposti. Siksi sitä kutsutaankin aineettomaksi varallisuudeksi. Tällaista varallisuutta voi muodostua yritysten käyttäessä rahaa toiminnallisuuteen, josta syntyy automatisoidusti käsiteltyä tietoa (ohjelmistot ja tietokannat).

Aineeton varallisuus ilmenee myös innovaatioina (esim. tekijänoikeus-, patentti-  ja muut oikeudet), liiketaloudellisena kyvykkyytenä (esim. toimintatavat, markkinointi ja brändit), ja ennen kaikkea näiden yhdistelmänä (synergia). Datan arvo on siis automatisoituun tietojenkäsittelyyn perustuvaa aineetonta varallisuutta.

Miten tunnistaa aineettoman varallisuuden olemassaolon?

Taloustieteilijät ovat tilastotietoon perustuvilla mittauksillaan osoittaneet edellä kuvattua toiminnallisuutta paljonkin. Ennen kaikkea se on lisääntynyt voimakkaasti 1990-luvun loppupuolella. Itse asiassa kansantaloutemme investoinnit aineettomaan varallisuuteen ovat ylittäneet investointimme aineelliseen varallisuuteen finanssikriisin jälkeisellä jaksolla. USA:ssa aineettomaan varallisuuteen tehdyt investoinnit ylittivät aineelliseen varallisuuteen (siis mm. koneet ja kalusto) tehdyt jo 1990-luvun puolivälissä.

Englannissa tämä tapahtui vuosisadan vaihteessa, ja myös Suomessa ja Ruotsissa tehdään nykyään enemmän panostuksia aineettomiin kuin aineellisiin investointeihin. Suomesta viedään enää hevosen koon ylittäviä tietotaitoa sisältäviä laitteita. Suomessa siis on ja syntyy tietotaitoa, joka sisältyy olennaisimpana osana useimpiin tuottamiimme tuotteisiin ja palveluihin.

Kuinka paljon aineetonta varallisuutta yrityksissä on?

Päätin katsoa ilmeisten tietojenkäsittelyn jättiläisten arvostuksia. Valitsin tietokoneistaan tunnetun IBM:n ja ohjelmistoistaan tunnetun Microsoftin. Päättelin, että nämä yhtiöt, jos mitkään, arvostetaan sen perusteella miten ne luovat automatisoidusta tietojenkäsittelystä arvoa osakkeenomistajilleen. Päättelin myös, että niiden kyvykkyyden tulisi näkyä korkeana yhtiön arvostuksena, erityisesti suhteessa sen kirjanpidolliseen varallisuuteen. Jälkimmäinen päätelmäni perustuu taas siihen, että tiedän kirjanpitokäytäntöjen suhtautuvan pääsääntöisesti kielteisesti aineettoman omaisuuden kapitalisointiin taseeseen.

Oletin siis, että näiden yhtiöiden arvostus olisi korkea suhteessa niiden kirjanpitoarvoon. Ja totta tosiaan, tällä vuosisadalla nämä yhtiöt on arvostettu vähintään 5 kertaa yli niiden kirjanpitoarvon, ja IBM useimmiten 10 kertaa.

Tämän suppean analyysin perusteella päättelen, että automatisoituun tietojenkäsittelyyn sijoittaminen tuottaa merkittävää varallisuusarvoa tekijälleen. Mutta sellaisia tehtyjä investointeja ei siis voi tunnistaa yhtiön taseesta. Tämähän on outoa. Yhtiön suurin varallisuusarvo ei näy sen taseessa. Kuinka tällaiseen varallisuusluokkaan sijoittava tietää mihin rahansa pistäisi? Tämä onkin kirjanpidollinen paradoksi: se mikä on yhtiölle kaikkein arvokkainta, onkin niin epävarmaa, että se ei kelpaa tekijälleen kirjattavaksi investoinniksi.

Mikä tekee datasta niin arvokasta, mutta epävarmaa varallisuutta?

Skaalattavuus on tiedon ominaisuuksista se, joka tekee siitä niin potentiaalisesti arvokasta.  Skaalattavuus tarkoittaa sitä, että samaa tietoa voidaan hyödyntää useassa paikassa, ja usein samanaikaisesti. Tieto ei myöskään ole altis samanlaiselle kulumiselle ja ylläpito-/uusimisvaatimuksille kuin aineelliset hyödykkeet. Voileivän voi esimerkiksi syödä vain kerran, sitten myyjän pitää tehdä lisää leipiä ansaitakseen enemmän. Tiedon kanssa voi asianlaita olla jopa päinvastainen – sen arvo lisääntyy käytössä. Silloin puhutaan tiedon verkottumisilmiöstä (”network effekt”).

Verkottumisilmiö on digitalisoituun tietoon, eli dataan, perustuvan varallisuuden kasvuhormooni, joka saa liiketoiminnan kehittymään aivan uudelle tasolle. Esimerkki tästä on Uber, jonka kuljettajat ja asiakkaat saavat toistensa päivityksestä aina vaan arvokkaampaa tietoa hyödynnettäväksi. Digitaalisuuteen perustuvan kasvun ääripäässä syntyykin muutamia jättiläisiä, jotka imevät itseensä massaa kuin musta aukko. Siksi näitä yrityksiä kutsutaan kuoleman tähdiksi ja toimialat muuttuvat näiden harvojen hallitsemiksi.

Ominaisuus, joka tiedossa mahdollistaa keskittymiseen johtavan kehityksen, liittyy tiedon hallinnan heijastusvaikutukseen (”spillover effekt”). Heijastusvaikutus tarkoittaa sitä, että tietoon perustuvan osaamisen hyödyntämistä muiden – kilpailijoidenkin – toimesta on vaikea estää. Yhtäältä toisten tietoon perustuvat yhtiöt voivat synnyttää uutta liiketoimintaa, mutta toisaalta kuoleman tähdeksi kehittyvät voivat myös imeä itseensä mahdolliset kilpailijat. Erilaiset co-sharing-työskentelytavat voivatkin pahimmassa tapauksessa kehittyä hyvän tahdon vastaisesti.

Kolmas tiedon käyttämiseen liittyvä ilmiö, synergiat, tulikin mainittua.

Datan arvon kannalta keskeistä on sen yhteishyödyntäminen yhtiön muun varallisuuden, niin aineettoman kuin aineellisenkin, kanssa.

Pitkään on tiedetty esim. että automatisointi ilman muutosta käyttäytymisessä ei johda yhtä hyvään taloudelliseen tulokseen kuin automatisoinnin ja käyttäytymisen muutos. Usein data ja sen käyttäminen yhdessä muiden tuotantotekijöiden kanssa on yhtiölleen ainutlaatuista, ja tässä sen suurin taloudellinen arvo piileekin.

Vaikuttaisi siltä, että datan hyödyntämiseen liittyvät mahdollisuudet ovat merkittävät.  Dataan panostamisella on kuitenkin myös varjopuolensa. Yksi näistä selittyy uponneiden kustannusten (”sunk cost”) käsitteellä. Aineellisen omaisuuden osalta investoijalla on aina mahdollisuus saada, ainakin osittain, siihen sijoittamansa varallisuus takaisin. Aineellisella omaisuudella, esim. pakettiautoilla, koneilla ja konteilla, on usein jälkimarkkina, jossa ne saa viime kädessä realisoitua.

Tällaista mahdollisuutta on harvoin datan tai muunkaan aineettoman omaisuuden kohdalla. Jos asiat kehittyvät epäsuotuisasti,  sijoitus on todennäköisesti kokonaan menetetty. Datan hyödyntäjän on varauduttava siihen, että asiat voivat monestakin syystä mennä pieleen – tuhoisin seurauksin.  Tähän altistavat datan hyödyntämisen osalta ovat esim. lainsäädännön muutokset, teknologian kuranttius ja muutosjohtaminen.

Huolimatta datan erikoisominaisuuksista sen arvostaminen tapahtuu samoin kuin muiden aineettomien hyödykkeiden. Tarkkuutta on turha vaatia, mutta datan inventointi, sen käyttötarkoituksen ymmärtäminen ja suuntaa antava arvostus on hyödyllistä. Varsinkin silloin kun datan käyttö on yritykselle strategista.  

Katsoin muuten myös kuinka Amazon, se entinen nettikirjakauppa jonka automatisoitu toimitusketju oli ylivoimainen, on arvostettu suhteessa kirjanpitoarvoonsa. Listautumisaikansa alussa se oli n. 10-kertainen. Palveluiden ja asiakaskunnan laajetessa, mm. edellä esitetyin tavoin, sen arvo on noussut jopa 25-kertaiseksi kirjanpitoarvoonsa verrattuna. Amazonin kyky monetisoida dataa on ollut palkitsevaa. Muiden yhtiöiden talousjohtajien on puolestaan syytä olla kiitollisia siitä, että Amazon päätti olla perustamatta toimintaa juuri heidän toimialueelleen vuonna 2018.