Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Интерпретация данных – итеративный процесс. Вот один из примеров этого. Одна авиакомпания решила провести целевую рекламную кампанию для потенциальных пассажиров бизнес-класса и поручила группе специалистов по работе с данными выявить владельцев смартфонов, регулярно прибывающих и убывающих через нью-йоркский аэропорт имени Дж. Ф. Кеннеди. Проблема состояла в том, что людьми, регулярно посещающими любой аэропорт, являются вовсе не бизнесмены, а сотрудники авиакомпаний и самого аэропорта. Аналитики убедились в этом по данным с телефонов, показывающим закономерности перемещений их владельцев. Часть постоянных посетителей ежедневно приезжала и уезжала по четкому сменному графику – это были работники аэропорта. Труднее оказалось выделить экипажи самолетов, базирующихся в Нью-Йорке, но и их удалось более или менее точно вычислить по сайтам и приложениям, которыми они пользовались через wi-fi аэропорта: поиск отеля или авторизация в Uber для заказа машины для них были редкостью, а вот в приложения для знакомств они заходили очень часто [51].

Второй путь осмысления обработанной информации – прогнозный анализ, в котором данные используются для общих выводов относительно будущего, в том числе возможных вариантов поведения и развития событий. Например, градостроители использовали архивные данные о поминутном состоянии дорожного движения, которые собирала компания Inrix, для оценки возможного влияния различных событий (дорожной аварии, нового строительства или массового мероприятия) и подготовки более точных планов действий в особых ситуациях. Хедж-фонды пользовались данными Inrix о транспортных потоках к торговым центрам и пригородным гипермаркетам при принятии решений о покупке или продаже акций задолго до публикации квартальной отчетности этих предприятий. Анализ данных геолокации, собранных в «черную пятницу» 2012 года, позволил точно предсказать резкий скачок продаж на весь предрождественский период.

Amazon также использует прогнозные модели для принятия деловых решений: например, сколько дополнительного персонала нужно будет нанять на склады и в доставку, чтобы справиться с возрастающим объемом заказов в период рождественских праздников. Это типичная задача из теории принятия решений: как сравнить потери от несвоевременности доставки заказов покупателям с потерями от избыточности мощностей службы доставки? В Amazon нагрузку на транспортные мощности анализируют с очень высокой степенью детализации, ежедневно и в разрезе каждого города. В 2013 году прогнозы компании не оправдались, так же как и прогнозы многих розничных сетей и компаний дистанционной торговли. Многие посылки пришли уже после Рождества, и покупатели были в ярости [52]. После анализа причин Amazon пересмотрела свою модель с целью обеспечения более высокой точности прогнозирования и гибкости в распределении ресурсов. В результате компания смогла предложить своим клиентам гарантированную бесплатную доставку к 24 декабря 2014 года для покупок, совершенных на два дня позже, чем в предыдущие годы [53].

Поскольку многие из инфопереработчиков занимаются составлением списков рекомендованных покупок, следует помнить о том, что представленные рейтинги могут быть подготовлены без учета ваших интересов. Одной из первых инициатив в области больших данных была система бронирования авиабилетов Sabre Global Distribution System. Введенная в эксплуатацию в 1960 году изначально Sabre представляла собой систему для обслуживания авиакомпании American Airlines, которая вложила в ее разработку огромные деньги. В 1976 году систему Sabre начали устанавливать в офисах турагентов, а потому в нее встроили возможность приобретения билетов на рейсы других авиакомпаний [54]. Проанализировав закономерности процесса бронирования, в American Airlines обнаружили, что турагенты обычно выбирают рейсы, которые сразу появляются на экране системы, и в очень редких случаях обращают внимание на то, что находится за пределами первой страницы выдачи результатов поиска [55]. Авиакомпания немного повозилась с настройкой алгоритма таким образом, чтобы ее рейсы всегда оказывались первыми в списке. Потребители не знали, что представленные им «лучшие» варианты подобраны с таким искажением. А с учетом того, что турагенты работают на комиссии, им было не слишком интересно искать для своих клиентов варианты дешевле. Тем не менее две из конкурирующих с American Airlines авиакомпаний, New York Air и Continental, обнаружили, что их рейсы оказываются в самом низу списка, даже несмотря на открытие новых направлений и предложение скидок на билеты – что, по идее, должно было ставить их варианты на самый верх в выдаче результатов [56]. Потребовалось расследование конгресса [57]. В 1984 году такого рода искажения настроек были официально запрещены [58].