В конечном счете ценность данных заключается в том, что можно получить от их всестороннего использования. Эти, по-видимому бесконечные, возможности служат альтернативами, но не с точки зрения финансовых инструментов, а с точки зрения практических вариантов выбора. Стоимость данных определяется суммой таких вариантов — так сказать, «альтернативной ценностью» данных. Раньше, задействовав данные по основному назначению, мы, как правило, считали, что они свою миссию уже выполнили и теперь их можно окончательно удалить. Ведь, казалось бы, основная ценность получена. В эпоху больших данных все иначе: данные, как волшебный алмазный рудник, обеспечивают отдачу еще долго после того, как их номинальная ценность уже извлечена. Есть четыре мощных способа раскрыть альтернативную ценность данных: основное повторное использование, слияние наборов данных, поиск данных «2 в 1» и учет «амортизации» ценности данных.
Классический пример инновационного повторного использования данных — условия поиска. На первый взгляд, информация становится бесполезной, как только ее первоначальное назначение достигнуто. Мгновенное взаимодействие между пользователем и поисковой системой приводит к подготовке списка сайтов и объявлений, тем самым выполняя определенную функцию, уникальную на тот конкретный момент. Но и старые запросы могут быть чрезвычайно полезными. Такие компании, как Hitwise, которая принадлежит брокеру данных Experian и занимается измерением веб-трафика, дают клиентам возможность проводить интеллектуальный анализ поискового трафика, чтобы выявить предпочтения потребителей. Маркетологи могут использовать Hitwise, чтобы узнать, какой цвет будет в моде этой весной — розовый или снова черный. Компания Google предоставляет пользователям открытый доступ к своей версии аналитики условий поиска. В сотрудничестве с BBVA, вторым по величине банком Испании, Google запустила службу бизнес-прогнозирования, чтобы анализировать сектор туризма и продавать в режиме реального времени экономические показатели, основанные на данных поиска. Банк Англии работает с поисковыми запросами, связанными с объектами недвижимости, чтобы уточнить тенденции роста или падения цен на жилье.
Компании, которые недооценили важность повторного использования данных, усвоили урок на собственном горьком опыте. В начале своей деятельности Amazon заключила сделку с компанией AOL по запуску технологии, лежащей в основе интернет-магазина AOL. Для большинства людей это выглядело как обычная сделка внешнего подряда. «Но что на самом деле интересовало Amazon, так это данные о том, что пользователи ищут и покупают, поскольку это позволило бы повысить эффективность рекомендательной системы компании», — поясняет Андреас Вайгенд, бывший руководитель исследовательских работ в Amazon.[99] Бедняжка AOL так этого и не поняла. Она видела преимущества только с точки зрения первичного использования — продаж, в то время как в Amazon смекнули, что можно извлечь выгоду из вторичного использования данных.
Или возьмем первые шаги Google в области распознавания речи. В 2007 году был запущен голосовой телефонный справочник GOOG-411, который функционировал вплоть до 2010 года. Поисковый гигант не имел своей технологии распознавания речи, поэтому пришлось ее лицензировать. Компания заключила договор с лидером в этой области — компанией Nuance, которая была рада обзавестись таким ценным клиентом. Но Nuance плохо разбиралась в том, что касалось больших данных: в договоре не уточнялось, кто является держателем записей голосового перевода, поэтому Google сохраняла их для себя. Эти данные были необходимы для совершенствования технологии, но также годились для создания новой службы распознавания речи с нуля. На тот момент Nuance воспринимала себя как организацию, которая занимается лицензированием программного обеспечения, а не обработкой данных. Осознав свою ошибку, компания начала заключать сделки с мобильными операторами и производителями мобильных телефонов для внедрения своей службы распознавания речи, что позволило и Nuance собирать данные.[100]