Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Корпорация Microsoft вышла на этот рынок со своим продуктом Windows Azure DataMarket, который призван сосредоточить внимание на высококачественных данных и контролирует размещаемые предложения, подобно тому как компания Apple контролирует предложения в App Store. Microsoft видит ситуацию следующим образом: специалист по маркетингу, работая над таблицами Excel, может совместить табличные внутрикорпоративные данные с прогнозируемыми данными о росте ВВП, полученными из службы экономического консультирования. Он просто выбирает данные для покупки — и они мгновенно загружаются в соответствующие столбцы на экране.

Никто до сих пор не может сказать, чем обернутся модели оценивания стоимости. Но точно известно, что экономика начинает формироваться вокруг данных. При этом множество новых игроков получат ряд преимуществ, а у старых, вероятно, вдруг откроется новое дыхание.

Суть стоимости данных заключается в их неограниченном повторном использовании — альтернативной ценности. Сбор информации имеет решающее, но не исчерпывающее значение, поскольку существенная часть ценности находится в применении, а не хранении как таковом. В следующей главе мы поговорим о способах потребления данных на практике и компаниях по обработке больших данных, которые только-только выходят на рынок. 

Глава 7 Последствия

В 2011 году в Сиэтле был запущен онлайн-стартап Decide.com с умными алгоритмами и фантастически смелыми амбициями. В целом он задумывался как механизм прогнозирования цен на миллиарды потребительских товаров. Но начать планировалось с относительно малого — всевозможных устройств от мобильных телефонов и телевизоров с плоским экраном до цифровых камер. Компьютеры вытягивали потоки данных с сайтов интернет-магазинов и отправлялись дальше на веб-поиски всевозможной информации о данном продукте и соответствующих цен.

Цены в интернете в течение дня постоянно меняются, динамически обновляясь на основе множества факторов. Поэтому компании приходилось постоянно собирать данные о них. И не только большие данные, но еще и большой «большой текст», так как система должна была анализировать слова, чтобы распознать, снят ли товар с продажи или планировался запуск новой модели, о котором следовало сообщить потребителям, поскольку это влияет на цены.[113]

Год спустя Decide.com анализировал четыре миллиона продуктов с помощью более 18 миллиардов наблюдений за ценами. Стартапу удалось определить особенности розничной торговли, которые раньше невозможно было «увидеть», например то, что цены на устаревшие модели могут временно подняться, как только в продажу поступят новые модели. Большинство людей обратили бы внимание на более старую модель, полагая, что она обойдется дешевле. Но в зависимости от момента, когда они нажмут кнопку «Купить», есть вероятность, что они заплатят даже больше, чем стоит новая модель. Поскольку интернет-магазины все чаще используют автоматизированные системы ценообразования, система Decide.com может определить неестественные, алгоритмические скачки цен и предупредить потребителей. По внутренним подсчетам, точность прогнозов компании составляет 77%, что позволяет покупателям экономить в среднем 87 долларов на каждом продукте.

На первый взгляд, Decide.com — один из многих перспективных стартапов, который стремится по-новому использовать информацию и честно получать оплату своих усилий. Но не данные делают сайт Decide.com особенным, а то, что он полагается на информацию, полученную по лицензии от сайтов интернет-магазинов, а также «бесплатно» собранную в интернете. Для этого не требуются технические знания: компания не делает ничего такого, что было бы по силам исключительно инженерам, к тому же только тем, которые работают на Decide.com. Несмотря на несомненную важность сбора данных и технических навыков, главное в деятельности Decide.com — идея. Компания мыслит категориями больших данных. Она сумела разглядеть возможности раньше других и поняла, какие данные нужно исследовать, чтобы раскрыть ценные секреты. И если кажется, что у Decide.com есть точки пересечения с Farecast (сайтом по прогнозированию цен на авиабилеты), на то существуют веские основания: оба сайта являются детищами Орена Эциони из Вашингтонского университета.

В предыдущей главе мы рассмотрели, как данные становятся новым источником ценности (в основном за счет так называемой альтернативной ценности) по мере их применения в новых целях. Основное внимание уделялось компаниям, которые собирают данные. Теперь рассмотрим компании, которые используют эти данные, их место в цепочке создания ценности информации, а также значение для организаций и физических лиц как с профессиональной, так и с бытовой точки зрения.

Компании, которые имеют дело с большими данными, можно отнести к одной из групп в зависимости от того, чем они располагают: данными, навыками и идеями.