Ценность ваших данных

Под оценкой (valuation) ресурса мы подразумеваем выражение его ценности в денежном эквиваленте. Для традиционных ресурсов ценность определяют либо рыночные силы, либо устоявшаяся практика бухгалтерского учета. Хотя некоторые наборы данных можно купить на открытом рынке (например, исторические показатели финансовых рынков, данные о точках продаж, многие виды списков клиентов), большинство наборов данных не подлежат продаже, и их оценка создает сложные теоретические и практические проблемы.

Десятилетия исследований этих проблем не дали четких результатов по нескольким причинам: неспособность отделить информационное содержание от информационных технологий, склонность анализировать данные как заменяемый товар или ресурс, отсутствие внутренней (intrinsic) ценности данных (т. е. ценность данных зависит от конкретных приложений), а также универсальность использования данных.

Оценка данных вызывает несколько дополнительных проблем. Во-первых, всегда легче оценить затраты на данные, чем оценить стоимость приносимых ими выгод, что может привести к ошибочным решениям не получать данные, полезность которых вызывает сомнения. Во-вторых, проблемы, связанные с внутренними ценами на передачу данных, могут быть трудноразрешимыми. Например, некоторые организации взимают с пользователей плату за доступ к наборам данных. Такая практика может препятствовать использованию и в итоге противоречить намерениям руководства. С другой стороны, без выяснения готовности пользователей платить трудно отсеять те наборы данных, которые не приносят никакой пользы[144].

10. Обесцениваемость

Обесценивание (depreciation) определяется как уменьшение или потеря стоимости из-за износа, возраста или по другим причинам. Здания, оборудование и большинство сырьевых материалов (кроме энергии) обесцениваются. Потеря стоимости финансовых и людских ресурсов неоднозначна: для первых она осложняется возможностью инфляции и дефляции, для вторых трудности связаны с различными соотношениями между возрастом и производительностью труда, а также с различиями между отдельными работниками.

Ценность данных обычно не уменьшается из-за использования. Но есть и исключения. Чем больше людей используют информацию о состоянии курсов акций на бирже, тем меньше ее ценность для каждого человека. Аналогичным образом, предприятия не продают и не делятся своими данными, поскольку это может снизить их ценность. Во многих случаях имеет значение истечение времени. Если представляют интерес только текущие значения атрибутов (например, размер зарплаты), они должны обновляться по мере изменения аспектов реального мира, которые они описывают. Если данные имеют временны́е метки, то они, как правило, становятся менее ценными с течением времени (например, данные о зарплате сотрудника за текущий год, вероятно, будут намного менее ценными через десять лет). Но здесь также есть исключения. Методы интеллектуального анализа данных (data-mining) обеспечивают успешное использование подробных исторических записей, поэтому более старые данные могут быть весьма ценными. Таким образом, в большинстве случаев, за некоторыми исключениями, данные не обесцениваются с использованием, но они обесцениваются с течением времени.

11. Множественность источников

Как правило, традиционные ресурсы производятся за пределами организации, использующей их, за исключением финансовых ресурсов, которые могут образовываться как вне, так и внутри компаний. Такая же дихотомия источников происхождения существует и для данных.

В отличие от других ресурсов, данные генерируются огромным количеством источников. Каждая операция с поставщиками и клиентами, большинство внутренних операций, а также управленческая и экспертная деятельность – все это порождает данные. Хотя по отношению к данным применимы такие модели управления, как «потребитель – поставщик», само разнообразие источников данных добавляет массу сложностей.

Часто источники многих наборов данных не документированы или даже неизвестны. Как правило, эти данные не могут быть ни использованы, ни улучшены. Интернет только усугубляет проблему. Конечно, мы не всегда знаем источник других ресурсов, например нескольких литров бензина. Но согласованные стандарты помогают гарантировать, что бензин из разных источников взаимозаменяем. Наличие же у данных такого свойства, как незаменяемость, препятствует стандартизации и осложняет работу с источниками[145].

12. Возобновляемость

Всякий раз, когда реальный мир меняется, описывающие его данные также изменяются или создаются новые данные. Новые данные появляются в результате повседневной деятельности организаций или индивидуумов с поразительной скоростью. Это свойство данных, которое можно назвать возобновляемостью (renewability), в гораздо меньшей степени относится к другим ресурсам, за исключением, возможно, солнечной энергии. Другие ресурсы, конечно, могут быть возобновлены. Но спонтанный характер, скорость и степень обновления данных гораздо выше, чем у любого другого ресурса.