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

Некоторые компании проницательно устраивались в центре информационных потоков, тем самым получая возможность масштабирования, а также извлечения пользы из данных. Такая картина наблюдалась в сфере кредитных карт. Годами высокая стоимость борьбы с мошенничеством вынуждала многие малые и средние банки отказываться от выпуска собственных кредитных карт и передавать эту функцию большим финансовым учреждениям, размах которых позволял инвестировать в технологии. При этом все сливки доставались компаниям вроде Capital One и MBNA банка Bank of America. Теперь более мелкие банки сожалеют о том, что так расточительно отнеслись к операциям с картами, поскольку это лишило их данных о структуре расходов, которые позволили бы им узнать больше о своих клиентах и продавать им специализированные услуги.

Крупные банки и эмитенты карт, такие как Visa и MasterCard, напротив, заняли тепленькое местечко в цепочке создания ценности информации. Оказывая услуги многим банкам и торговым компаниям, они видели больше операций по своим сетям и делали выводы о поведении потребителей. Их бизнес-модель перешла от простой обработки платежей к сбору данных. Вопрос теперь в том, что они с ними делают.

Компания MasterCard могла бы лицензировать данные третьим лицам для их дальнейшего использования (как это делала ITA), но предпочла анализировать данные самостоятельно. Подразделение MasterCard Advisors объединяет и анализирует 65 миллиардов операций, осуществляемых 1,5 миллиарда держателей карт в 210 странах, чтобы прогнозировать потребительские и бизнес-тенденции. Затем эта информация продается другим компаниям. Среди прочего компания обнаружила, что, если люди заправили автомобиль около четырех часов дня, в течение часа они, скорее всего, потратят 35–50 долларов в продуктовом магазине или ресторане.[117] Эта информация могла бы пригодиться маркетологу, чтобы начать печатать купоны для близлежащих заведений на обороте бензозаправочных квитанций, выпускаемых в этот период.

Как посредник в информационных потоках MasterCard занимает весьма выгодное положение для сбора данных и получения из них выгоды. Только представьте себе будущее, в котором компании по выпуску платежных карт откажутся от своих комиссий по операциям и будут обрабатывать их бесплатно в обмен на доступ к большему количеству данных, чтобы получать доход от продажи еще более сложной аналитики, выполненной на их основе.

Во вторую группу входят компании, имеющие знания или технологии. MasterCard решила делать все собственными силами. Некоторые не могут сделать окончательный выбор, но часть компаний все же обращаются к специалистам. Например, консалтинговая компания Accenture сотрудничает с компаниями во многих отраслях промышленности для развертывания передовых технологий в области беспроводных датчиков и анализа собираемых ими данных. В 2005 году в ходе пилотного проекта в Сент-Луисе (штат Миссури) в десятке общественных автобусов были размещены беспроводные датчики, контролирующие работу двигателя для прогнозирования поломок и определения оптимального времени для регулярного техобслуживания. Один только вывод, что город может отсрочить плановую замену деталей с пробега в 200–250 тысяч километров до 280 тысяч километров, сэкономил 600 000 долларов на всем автопарке.[118] При этом именно клиент, а не консалтинговая компания собрал плоды ценности данных.

В сфере медицинских данных мы видим поразительный пример того, как внешние технологические компании могут предоставлять полезные услуги. Вашингтонский госпитальный центр в сотрудничестве с Microsoft Research проанализировал свои анонимные медицинские записи (демографические данные пациентов, анализы, диагностика, лечение и многое другое) за последние несколько лет, чтобы узнать, как снизить частоту повторных госпитализаций и инфекционных заболеваний. Они составляют львиную долю расходов на здравоохранение, поэтому любое снижение их стоимости означало бы огромную экономию.

Методика позволила выявить несколько удивительных корреляций. Одним из результатов был список всех условий, которые увеличивали вероятность того, что выписанный пациент поступит на повторную госпитализацию в течение месяца. Некоторые из этих условий хорошо известны и не имеют простого решения. Так, пациент с застойной сердечной недостаточностью наверняка вернется, поскольку это заболевание трудно поддается лечению. Система выявила еще один неожиданный, но надежный прогностический фактор — психическое состояние пациента. Вероятность того, что человек будет повторно госпитализирован в течение месяца, заметно увеличивалась, если среди исходных жалоб пациента были слова «депрессия» и пр., что указывало на психическое расстройство.