Брюнет с широкой улыбкой и ангельской внешностью, Эциони вряд ли походил на человека, который отказался бы от миллионов долларов потенциального дохода авиационной отрасли. На самом деле он нацелился выше. К 2008 году Эциони планировал применить этот метод в других областях, например к гостиничному бизнесу, билетам на концерты и подержанным автомобилям, — к чему угодно, где прослеживаются низкая дифференциация продукта, высокая степень колебания цен и огромное количество данных. Но прежде чем он успел реализовать свои планы, в его дверь постучалась корпорация Microsoft и выкупила службу Farecast за 110 миллионов долларов США, [6] Сколько компания Microsoft заплатила за Farecast. Из сообщений СМИ, в частности: Secret Farecast buyer is Microsoft // Seattlepi.com. — April 17, 2008. URL: http://blog.seattlepi.com/venture/2008/04/17/secret-farecast-buyer-is-microsoft/?source=mypi.
после чего интегрировала ее в поисковую систему Bing. К 2012 году система прогнозировала цены на авиабилеты для всех внутренних рейсов США, анализируя около триллиона записей. В 75% случаев система оказывалась права и позволяла путешественникам экономить на билете в среднем 50 долларов.
Farecast — это воплощение компании, которая оперирует большими данными; наглядный пример того, к чему идет мир. Эциони не смог бы создать такую компанию пять или десять лет назад. По его словам, «это было бы невозможно». Необходимое количество вычислительных мощностей и хранилище обошлись бы слишком дорого. И хотя важнейшим фактором, сыгравшим на руку, стали изменения технологий, изменилось еще кое-что — едва уловимое, но более важное: само представление о том, как использовать данные.
Данные больше не рассматривались как некая статичная или устаревшая величина, которая становится бесполезной по достижении определенной цели, например после приземления самолета (или в случае Google — после обработки поискового запроса). Скорее, они стали сырьевым материалом бизнеса, жизненно важным экономическим вкладом, используемым для создания новой экономической выгоды. Оказалось, что при правильном подходе их можно ловко использовать повторно, в качестве источника инноваций и новых услуг. Данные могут раскрыть секреты тем, кто обладает смирением и готовностью «слушать», а также необходимыми инструментами.
Данные говорят сами за себя
Приметы информационного общества нетрудно заметить повсюду: в каждом кармане найдется мобильный телефон, на каждом столе — компьютер, а в рабочих кабинетах по всему миру — большие ИТ-системы. Но сама информация при этом менее заметна. Полвека спустя с того времени, как компьютеры прочно вошли в жизнь общества, накопление данных достигло того уровня, на котором происходит нечто новое и необычное. Мир не просто завален небывалым количеством информации — это количество стало расти быстрее. Изменение масштаба привело к изменению состояния. Количественное изменение привело к качественному. В науках, таких как астрономия и геномика, впервые столкнувшихся со всплеском данных в середине 2000-х годов, появился термин «большие данные». Теперь эта концепция проникает во все сферы человеческой деятельности.
Для «больших данных» нет строгого определения. Изначально идея состояла в том, что объем информации настолько вырос, что рассматриваемое количество уже фактически не помещалось в памяти компьютера, используемой для обработки, поэтому инженерам потребовалось модернизировать инструменты для анализа всех данных. Так появились новые технологии обработки, например модель MapReduce компании Google и ее аналог с открытым исходным кодом — Hadoop от компании Yahoo. Они дали возможность управлять намного б о льшим количеством данных, чем прежде. При этом важно, что их не нужно было выстраивать в аккуратные ряды или классические таблицы баз данных. На горизонте также появились другие технологии обработки данных, которые обходились без прежней жесткой иерархии и однородности. В то же время интернет-компании, имеющие возможность собирать огромные массивы данных и острый финансовый стимул для их анализа, стали ведущими пользователями новейших технологий обработки, вытесняя компании, которые порой имели на десятки лет больше опыта, но работали автономно.
Согласно одному из подходов к этому вопросу (который мы рассматриваем в этой книге), понятие «большие данные» относится к операциям, которые можно выполнять исключительно в большом масштабе. Это порождает новые идеи и позволяет создавать новые формы стоимости, тем самым изменяя рынки, организации, отношения между гражданами и правительствами, а также многое другое.
Читать дальше
Конец ознакомительного отрывка
Купить книгу