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

Устройства для чтения электронных книг Amazon Kindle могут показать, на какой странице читатели оставили множество примечаний и подчеркнутых отрывков, но Amazon не продает эту информацию авторам и издателям. Маркетологов заинтересовали бы наиболее популярные отрывки, чтобы повысить продажи книг. Авторы хотели бы узнать, на каком месте их выдающихся произведений большинство читателей забрасывают чтение, и улучшить их. Издатели желали бы выявить темы, сулящие очередной бестселлер. Но Amazon оставляет это поле данных невспаханным.

С умом используя большие данные, можно преобразовать бизнес-модель компании и коренным образом изменить способы взаимодействия с давними партнерами. Один из потрясающих примеров — история о том, как крупному европейскому автопроизводителю удалось перестроить коммерческие отношения с поставщиком запчастей с помощью данных, полученных в рабочих условиях (поскольку пример взят из частной практики аналитика, который занимался обработкой этих данных, мы, к сожалению, не вправе разглашать названия компаний).

Современные автомобили оборудованы чипами, датчиками и программным обеспечением, которые передают технические данные на компьютеры автопроизводителей во время техобслуживания. Типичный автомобиль среднего класса содержит около 60 микропроцессоров, и треть его себестоимости приходится на электронику.[120] Так что автомобили стали подходящими преемниками кораблей, которые Мори называл «плавающими обсерваториями».[121] Информация о том, как части автомобиля ведут себя в полевых условиях (и повторное объединение такой информации для корректировки), может стать большим конкурентным преимуществом для компаний, которые ею владеют.

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.

Новые посредники данных

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.)