Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Поскольку ценность данных не ограничивается одним конкретным случаем, их можно употребить в дело многократно как с одной и той же целью, так и с разными. Особенно важен для нас второй случай, поскольку мы пытаемся понять, насколько ценной будет для нас информация в эпоху больших данных. Мы уже рассмотрели примеры реализации потенциала данных, когда сеть магазинов Walmart проанализировала старые квитанции продаж и заметила выгодную корреляцию между ураганами и продажами Pop-Tarts.

Все это означает, что абсолютная ценность данных намного превышает ту, которую удается извлечь при первичном использовании. Компании могут эффективно работать с данными, даже если первое или каждое последующее использование приносит лишь небольшую толику ценности.

Для того чтобы получить представление о том, как повторное использование данных отражается на их конечной ценности, рассмотрим электрические автомобили. Станут ли они способом транспортировки, зависит от схемы логистики, которая так или иначе связана со временем работы аккумулятора. Водители должны иметь возможность быстро и удобно подзарядить аккумуляторы автомобиля, а энергетические компании — гарантировать, что энергия, полученная транспортным средством, не дестабилизирует сеть. На то, чтобы путем проб и ошибок прийти к теперешнему эффективному распределению АЗС, ушли десятки лет, но нам пока неизвестно, какой окажется потребность в подзарядке электрических автомобилей и где следует размещать для них зарядные станции.

Что удивительно, это не столько инфраструктурная задача, сколько информационная, и большие данные являются важной частью решения. В ходе проведенного в 2012 году исследования IBM в сотрудничестве с калифорнийской компанией Pacific Gas and Electric Company и автопроизводителем Honda собрала огромное количество информации, чтобы ответить на вопросы о том, когда и где электрические автомобили будут подзаряжаться и как решить проблему источников электропитания. IBM разработала сложную интеллектуальную модель, основанную на многочисленных входящих данных, таких как уровень заряда аккумулятора, местоположение автомобиля, время суток и доступные разъемы на ближайших станциях зарядки электромобилей. Компания связала эти данные с текущим потреблением электросети, а также статистическими данными о закономерностях энергопотребления. Анализ огромных потоков данных в режиме реального времени и статистических данных из нескольких источников дал IBM возможность определить оптимальное время и место для подзарядки электромобилей. Он также показал, где лучше всего строить станции для их зарядки. [98] О том, сколько электроэнергии потребляют электромобили: IBM. IBM, Honda, and PG&E Enable Smarter Charging for Electric Vehicles // Press release. — April 12, 2012. URL: http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/37398.wss. См. также: Luthy, Clay. Guest Perspective: IBM Working with PG&E to Maximize the EV Potential // PGE Currents magazine. — April 13, 2012. URL: http://www.pgecurrents.com/2012/04/13/ibm-working-with-pge-to-maximize-the-ev-potential. С течением времени системе понадобится учитывать различия в ценах на таких станциях. Даже прогноз погоды придется брать в расчет (в солнечный день на близлежащих станциях, работающих на солнечной энергии, электричество будет в изобилии, но по прогнозу также может предстоять неделя дождей, в течение которой солнечные панели будут простаивать).

Система получает информацию, созданную с одной целью, и работает с ней повторно с другой — иными словами, данные переходят от первичного использования к вторичному. Это делает их гораздо более ценными с течением времени. Индикатор уровня заряда аккумулятора автомобиля сообщает водителю, когда требуется подзарядка. Энергетическая компания собирает данные об эксплуатации электросети, чтобы управлять ее стабильностью. Это примеры первичного использования. Оба набора данных находят вторичное применение — и новую ценность, когда рассматриваются с совершенно другой целью: определить, когда и где выполнять подзарядку, а также где строить новые станции обслуживания электромобилей. Помимо этих данных включается новая, вспомогательная информация — местоположение автомобиля и статистические данные о работе в сети. К тому же IBM использует данные не один раз, а многократно, постоянно обновляя свои сведения о потреблении энергии электромобилями, а также о нагрузке на электросеть.

Истинная ценность данных — как айсберг в океане. На первый взгляд видна лишь незначительная часть, в то время как все остальное скрыто под водой. Инновационные компании, которые понимают это, могут извлечь скрытую ценность и получить потенциально огромные преимущества. Проще говоря, ценность данных необходимо рассматривать с точки зрения всех возможностей их дальнейшего использования, а не только нынешнего. Мы могли убедиться в этом на многих рассмотренных примерах. Компания Farecast анализировала данные о продаже авиабилетов, чтобы прогнозировать будущие цены на авиабилеты. Компания Google повторно применила условия поиска, чтобы узнать показатели распространения гриппа. Доктор Макгрегор собирала показатели жизненно важных функций младенцев, чтобы прогнозировать развитие инфекций. Мори многократно изучал старые капитанские журналы, чтобы выявить океанские течения.

И все-таки важность повторного применения данных недооценивается как в бизнесе, так и в обществе. Мало кто из руководителей нью-йоркской компании Con Edison мог предположить, что информация о кабелях со времен 1800-х годов и записи о техническом обслуживании могут пригодиться для предотвращения будущих аварий. Потребовалось новое поколение статистиков, а также новое поколение методов и средств, чтобы высвободить эту скрытую ценность данных. До недавних пор даже многим технологическим и интернет-компаниям не было известно, насколько ценным бывает повторное использование данных.

Данные можно наглядно представить в виде энергии, как ее видят физики. Это хранящаяся, или потенциальная энергия, которая дремлет в каждом из объектов, будь то сжатая пружина или мяч на вершине пригорка. Энергия в этих объектах находится в скрытом (потенциальном) состоянии, пока не будет высвобождена (например, если отпустить пружину или подтолкнуть мяч, чтобы он покатился вниз). Тогда она становится кинетической, поскольку они движутся и прилагают силу к другим объектам физического мира. После первичного использования данных их ценность остается прежней, но только в «спящем» состоянии. Она сохраняет свой потенциал, как пружина или мяч, вплоть до вторичного применения, когда преимущества данных раскроются с новой силой. В эпоху больших данных у нас, наконец, есть все необходимое (мышление, изобретательность и инструменты), чтобы высвободить их скрытую ценность.