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

Луис фон Ан искал способы более продуктивного применения человеческой вычислительной мощности. В итоге был создан тест-преемник с подобающим названием ReCaptcha. Теперь, вместо того чтобы вводить случайные буквы, люди набирают два слова из проектов по сканированию текстов, которые не удалось распознать с помощью компьютерной программы оптического распознавания символов. Одно слово подтверждает, что его уже вводили другие пользователи (и, следовательно, является сигналом того, что пользователь — человек), а другое — новое слово, которое нужно уточнить. Чтобы гарантировать точность, система отображает одно и то же случайное слово до тех пор, пока примерно пять разных пользователей не введут его без ошибок, и только тогда слово считается правильным. Таким образом, данные имеют как основное назначение (доказать, что пользователь является человеком), так и второстепенное — расшифровать непонятные слова из оцифрованных текстов. Система ReCaptcha оказалась настолько полезной, что в 2009 году компания Google решила внедрить ее в свой проект сканирования книг.

Выгода от системы огромна, если учесть, сколько нужно людей для выполнения такой работы. Более 200 миллионов ReCaptcha вводятся ежедневно. Примерно 10 секунд, затрачиваемых на эту операцию, — это в общей сумме около полумиллиона часов в день. Минимальная заработная плата в США в 2012 году составляла 7,25 доллара в час. Если бы для уточнения слов, которые компьютер не мог понять, пришлось обратиться на рынок труда, это обошлось бы примерно в 35 миллионов долларов в день, или более чем 1 миллиард долларов в год. Но Луис фон Ан разработал систему, которая делает это, по сути, бесплатно.

История ReCaptcha подчеркивает, насколько важны повторные данные, особенно если это большие данные. В эпоху цифровых технологий мы осознали роль данных в поддержке операций, и нередко они сами становились товаром. В мире больших данных все снова меняется. Акцент переносится на потенциальное применение данных в будущем. Этот процесс влечет за собой далеко идущие последствия. Он влияет на то, как компании оценивают данные, имеющиеся в их распоряжении, и кому предоставляют к ним доступ. Он позволяет компаниям (а может быть, и вынуждает их) менять свои бизнес-модели, а также меняет отношение организаций к данным и способы их использования.

Информация всегда была необходима для рыночных сделок. Данные дают возможность проводить ценовые исследования, а те — определить объемы производства. Кроме того, на рынках давно торгуют определенными видами информации. Примеры тому — книги, статьи, музыка, фильмы, а также финансовая информация (такая как цены на акции). В последние несколько десятилетий подобная информация была объединена понятием личных данных. Специализированные брокеры данных в США, такие как Acxiom, Experian и Equifax, запрашивают кругленькие суммы за всеобъемлющие досье личной информации на сотни миллионов пользователей. С появлением Facebook, Twitter, LinkedIn, Foursquare и других платформ социальных сетей наши личные связи, мнения, предпочтения и примерный распорядок дня пополнили и без того огромный пул личной информации, уже имеющейся о каждом из нас.

Хотя ценность данных уже давно не вызывает сомнений, прежде они воспринимались как дополнение к основной коммерческой деятельности или как довольно ограниченные категории интеллектуальной собственности и личной информации. Но в эпоху больших данных все данные без исключения будут рассматриваться как ценные сами по себе.

Говоря «все данные», мы имеем в виду даже самые сырые, самые, казалось бы, обыденные отрывки информации. Это могут быть показатели датчика температуры на заводском механизме. Или поток координат GPS в режиме реального времени, показатели акселерометра и уровень топлива в автомобиле — или в целом автопарке из 60 000 единиц. Или миллиарды старых поисковых запросов, или цены на все авиабилеты по всем рейсам коммерческих авиакомпаний США за прошедшие годы.

До недавнего времени не существовало простого способа сбора, хранения и анализа таких данных, что значительно ограничивало возможность извлечь из них потенциальную ценность. В знаменитом примере Адама Смита[95] производителю булавок, с которым он обсуждал разделение труда в ХVIII веке, потребовались бы наблюдатели, постоянно присматривающие за сотрудниками, а также проведение измерений и подсчет выпущенной продукции с помощью бумаги и пера. Даже измерение времени было бы затруднительным, учитывая, что надежные часы в то время были редкостью.[96] Ограничения технической среды сформировали взгляды классических экономистов на устройство экономики — то, о чем они едва ли имели представление, так же как рыба не знает, что она мокрая. Поэтому, рассматривая факторы производства (земля, труд и капитал), они, как правило, упускали из виду роль информации. Хотя за последние два столетия стоимость сбора, хранения и использования данных успела снизиться, до недавних пор это по-прежнему оставалось относительно дорогим удовольствием.