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

В сотрудничестве с внешней компанией по анализу данных автопроизводителю удалось выявить, что датчик обнаружения утечки топливного бака, производимый немецким поставщиком, не справлялся со своей задачей: на каждый правильный сигнал тревоги приходилось 16 ошибочных. Автопроизводитель мог передать эту информацию поставщику и потребовать регулировки. В эпоху более этичных деловых отношений он так и поступил бы. Но автопроизводитель изрядно потратился на аналитическое программное обеспечение, чтобы выявить проблему, и хотел с помощью полученной информации компенсировать часть своих инвестиций.

Итак, он задумался над вариантами. Стоит ли продавать данные? Как их оценивать? Что делать, если поставщик откажется исправлять ситуацию и компания останется с партией бракованных датчиков? К тому же было ясно, что разглашение информации позволит усовершенствовать аналогичные датчики в автомобилях конкурентов. Компания искала хитрый способ улучшить только свои автомобили. Наконец, автопроизводитель придумал. Он нашел способ усовершенствовать датчик с помощью модернизированного программного обеспечения и запатентовал его. А затем продал патент поставщику, что с лихвой покрыло его расходы на аналитическое программное обеспечение.

Кто получает наибольшую выгоду в цепочке создания ценности больших данных? В наше время — обладатели особого типа мышления и инновационных идей. Как показала эпоха интернет-магазинов, истинного успеха добивается тот, кто имеет преимущество первопроходца. Но это преимущество недолговечно. По мере развития эпохи больших данных другие лица перестроятся на новый тип мышления, и преимущества первопроходцев, условно говоря, пойдут на спад.

Возможно, вся суть ценности — в навыках? В конце концов, золотая жила ничего не стоит, если вы не можете извлечь золото. Однако история вычислительной техники говорит об обратном. Сегодня опыт управления базами данных, наука о данных, аналитика, алгоритмы машинного обучения и пр. пользуются высоким спросом. Но с течением времени, по мере того как большие данные проникают в повседневную жизнь, инструменты становятся все лучше и удобнее, а люди набираются опыта, относительная ценность навыков начинает снижаться. Подобным образом в 1960–1980-х годах навыками компьютерного программирования обладали уже многие. Компании, которые переносят производственные процессы за границу, сумели еще больше снизить ценность базовых навыков программирования. То, что когда-то считалось образцом технической смекалки, теперь лишь двигатель развития беднейших стран. Это не значит, что опыт работы с большими данными не важен. Просто он не является основным источником ценности, поскольку его можно получить из внешних источников.

Сегодня, на ранних этапах развития больших данных, идеи и навыки ценятся выше всего. Но в конечном счете ценность будет заключаться в самих данных. И не только потому, что появится больше способов применения информации, но и потому, что держатели данных станут выше оценивать потенциал своих активов. В итоге они наверняка вцепятся в них еще крепче и назначат высокую цену за доступ для посторонних. (В продолжение метафоры с золотой жилой: наиболее ценным будет само золото.)

В истории долгосрочного роста выгоды держателей данных есть небольшой, но важный аспект, который стоит упомянуть. От случая к случаю станут появляться «посредники данных», способные собирать данные из нескольких источников, объединять их, а затем применять инновационным образом. Держатели данных не будут этому противиться, поскольку некоторую часть ценности данных можно извлечь только с их помощью.

В качестве примера можно привести Inrix — компанию из Сиэтла, которая занимается анализом дорожного движения. Она объединяет в режиме реального времени геолокационные данные о 100 миллионах автомобилей в США и Европе. Данные поступают от автомобилей BMW, Ford, Toyota и пр., из коммерческих автопарков такси и фургонов для доставки, а также с мобильных телефонов отдельных водителей (здесь следует отметить важную роль бесплатных приложений Inrix для смартфонов: пользователи получают бесплатную информацию о дорожном движении, а Inrix — их координаты). Полученную информацию Inrix объединяет с хронологическими данными о моделях дорожного движения, а также информацией о погоде и других факторах (например, местных мероприятиях), чтобы спрогнозировать плотность дорожного движения. Готовый «продукт» передается на автомобильные системы спутниковой навигации и используется государственными учреждениями и коммерческими автопарками.

Компания Inrix — типичный независимый посредник данных. Она получает информацию от многочисленных конкурирующих марок автомобилей и тем самым создает более ценный продукт, чем они могли бы создать самостоятельно. Каждый автопроизводитель, вероятно, получает сотни тысяч точек данных от автомобилей на дорогах и мог бы использовать их для прогнозирования дорожного движения, но его прогнозы были бы не очень точными или неполными. Качество улучшается по мере увеличения количества данных. Кроме того, таким компаниям может не хватать навыков, ведь в их компетенцию входит изгибание металла, а не решение задач на распределение Пуассона. Так что у них есть основания поручить эту работу третьей стороне. Кроме того, хотя прогноз дорожного движения имеет большое значение для водителей, вряд ли он как-то влияет на выбор марки автомобиля при покупке. Поэтому конкуренты не против объединения усилий в таком виде.

Конечно, и раньше своей информацией делились многие отрасли, в частности лаборатории страховых компаний и сетевые секторы (например, банковское дело, энергетика и телекоммуникации), где такой обмен имеет важнейшее значение для предупреждения неприятностей; время от времени информацию могут требовать регулирующие органы. Компании по исследованию рынка, а также компании, специализирующиеся на отдельных задачах, таких как аудит тиража газетных изданий, уже десятки лет объединяют отраслевые данные. А некоторые торговые ассоциации считают это главной своей задачей.

Отличие нынешней ситуации в том, что данные выходят на рынок. И кроме основного значения, из данных извлекаются новые формы ценности. Например, информация компании Inrix полезнее, чем может показаться на первый взгляд. Ее анализ дорожного движения используется для оценки состояния местных экономик, поскольку он может дать представление о безработице, розничных продажах и не только. В 2011 году программа восстановлении экономики США начала трещать по швам, несмотря на заявления политиков об обратном. Это быстро выявил анализ дорожного движения: в часы пик на дорогах стало свободнее, что предполагало увеличение безработицы. Inrix продала свои данные в инвестиционный фонд, который с помощью моделей дорожного движения вокруг магазинов крупнейших розничных сетей выявляет объемы их продаж. Фонд использует эти данные для торговли акциями компаний до объявления их квартальных доходов. Согласно корреляции, чем больше автомобилей в районе магазина, тем выше его продажи.