Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим
Шрифт:
Делая акцент на навыках и преуменьшая важность данных, можно добиться лишь кратковременного успеха. По мере развития отрасли нехватка персонала будет ликвидирована, поскольку навыки, которые нахваливал Вэриэн, станут обычным явлением. Существует ошибочное мнение, что, поскольку данные в избытке, они бесплатны или же почти ничего не стоят. Данные являются важнейшей составляющей. Чтобы понять почему, рассмотрим разные части «цепочки создания ценности» больших данных и их вероятные изменения со временем; изучим по порядку каждую из групп: держатель данных, специалист по данным и мышление категориями больших данных.
Цепочка создания ценности больших данных
Основная составляющая больших данных — информация, поэтому целесообразно начать с первой группы — держателей данных. Они не обязательно являются создателями исходной базы данных, но в их руках находится доступ к информации
Далее, компания решила не менять положение дел ввиду своего места в цепочке создания ценности информации. «Компания ITA уклонялась от проектов, предусматривающих коммерческое использование данных, слишком тесно связанное с доходами авиакомпании, — вспоминает Карл де Маркен, сооснователь ITA Software и ее бывший технический директор. — ITA имела доступ к информации особой важности, которая требовалась для предоставления услуг, и не могла позволить себе поставить их под угрозу». Вместо этого она осторожно держала данные на расстоянии вытянутой руки, лицензируя их, но не используя. В итоге ITA продала данные за бесценок. Их основная ценность досталась Farecast: клиентам — в виде более дешевых билетов, а сотрудникам и владельцам Farecast — в виде доходов от рекламы, комиссий и, в конце концов, продажи компании. [116]
116
Цитата Карла де Маркена, ITA, из электронной переписки с Кукьером (май 2012 года).
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.
117
Программа SpendingPulse компании MasterCard: интервью Кернса Кукьеру, а также на конференции The Economist’s The Ideas Economy: Information, Санта-Клара, Калифорния. — 8.06.2011.
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.
118
Консалтинговая компания Accenture и город Сент-Луис (штат Миссури): интервью Кукьеру (февраль 2007 года).
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.
Хотя эта корреляция ничего не говорит о причинности, она предполагает, что надлежащая психологическая помощь пациенту после выписки благотворно скажется и на его физическом здоровье. Это открытие может улучшить качество ухода, уменьшить количество повторных госпитализаций и снизить расходы на медицинское обслуживание. Данная корреляция была выявлена компьютером путем просеивания огромной базы данных, но человеку вряд ли удалось бы ее выявить самостоятельно. Корпорация Microsoft не вмешивалась в управление данными больницы. У нее не было гениальной идеи по их использованию. Да этого и не требовалось. Microsoft просто предложила правильный инструмент — свое программное обеспечение Amalga, чтобы извлечь ценную информацию.
Компании, компетентные в области больших данных, играют важную роль в цепочке создания ценности информации. Twitter, LinkedIn, Foursquare и другие компании имеют горы данных, которые нуждаются в обработке. Компании старого типа (такие как Ford и BP) тоже буквально утопают в данных, по мере того как все больше аспектов их деятельности и продуктов датифицируется. Как держатели данных они полагаются на специалистов в том, чтобы извлечь из них выгоду. Но, несмотря на престиж и солидные названия должностей в духе «ниндзя данных», работа технических экспертов не всегда так заманчива, как может показаться. Они трудятся в алмазных копях больших данных, получая при этом внушительную зарплату. Но драгоценные камни достаются тем, кто владеет данными.
Третья группа — это компании и частные лица, которые мыслят категориями больших данных. Их сила в том, чтобы видеть возможности раньше других, даже если у них нет навыков и данных на реализацию. Возможно, именно нехватка этих ресурсов позволяет им взглянуть на ситуацию со стороны. Их разум не обременен стандартными ограничениями, и они видят то, чего можно достичь, пусть это практически трудноосуществимо.
Брэдфорд Кросс — живое олицетворение того, что значит мыслить категориями больших данных. В августе 2009 года в свои двадцать с лишним лет он и его четверо друзей создали FlightCaster.com. Как и FlyOnTime.us, их служба прогнозировала вероятность задержки рейсов в США, анализируя данные обо всех рейсах за последнее десятилетие и сопоставляя их со статистическими данными о прошлых и текущих погодных условиях.