Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Непосредственная ценность больших данных очевидна тем, кто их собирает. По сути, сбор данных производится с конкретной целью. Магазины собирают данные о продажах для надлежащего финансового учета. Заводы контролируют выпуск продукции, чтобы обеспечить ее соответствие стандартам качества. Сайты регистрируют все действия пользователей, вплоть до области перемещения мыши, чтобы проанализировать и оптимизировать контент, предоставленный посетителям. Первичное использование данных оправдывает сбор и обработку информации. Записывая информацию не только о книгах, которые покупают клиенты, но и о веб-страницах, которые они посещают, компания Amazon знает, что данные послужат для формирования персонализированных рекомендаций клиентам. Таким же образом Facebook отслеживает обновления статуса и пометки «Нравится» пользователей, чтобы подобрать подходящие рекламные объявления для показа на своем сайте с целью получения дохода.

В отличие от материальных объектов (употребляемой пищи, горящей свечи и пр.), ценность данных не уменьшается по мере их потребления. Данные можно обрабатывать снова и снова. Они представляют собой то, что экономисты называют «неконкурирующим» товаром. Им могут пользоваться несколько человек одновременно без ущерба друг для друга. К тому же, в отличие от материальных благ, информация не изнашивается по мере употребления. Amazon с помощью данных о прошлых операциях формирует рекомендации для своих клиентов и делает это неоднократно не только для тех клиентов, от которых получены данные, но и для многих других.

Поскольку ценность данных не ограничивается одним конкретным случаем, их можно употребить в дело многократно как с одной и той же целью, так и с разными. Особенно важен для нас второй случай, поскольку мы пытаемся понять, насколько ценной будет для нас информация в эпоху больших данных. Мы уже рассмотрели примеры реализации потенциала данных, когда сеть магазинов Walmart проанализировала старые квитанции продаж и заметила выгодную корреляцию между ураганами и продажами Pop-Tarts.

Все это означает, что абсолютная ценность данных намного превышает ту, которую удается извлечь при первичном использовании. Компании могут эффективно работать с данными, даже если первое или каждое последующее использование приносит лишь небольшую толику ценности.

Для того чтобы получить представление о том, как повторное использование данных отражается на их конечной ценности, рассмотрим электрические автомобили. Станут ли они способом транспортировки, зависит от схемы логистики, которая так или иначе связана со временем работы аккумулятора. Водители должны иметь возможность быстро и удобно подзарядить аккумуляторы автомобиля, а энергетические компании — гарантировать, что энергия, полученная транспортным средством, не дестабилизирует сеть. На то, чтобы путем проб и ошибок прийти к теперешнему эффективному распределению АЗС, ушли десятки лет, но нам пока неизвестно, какой окажется потребность в подзарядке электрических автомобилей и где следует размещать для них зарядные станции.

Что удивительно, это не столько инфраструктурная задача, сколько информационная, и большие данные являются важной частью решения. В ходе проведенного в 2012 году исследования IBM в сотрудничестве с калифорнийской компанией Pacific Gas and Electric Company и автопроизводителем Honda собрала огромное количество информации, чтобы ответить на вопросы о том, когда и где электрические автомобили будут подзаряжаться и как решить проблему источников электропитания. IBM разработала сложную интеллектуальную модель, основанную на многочисленных входящих данных, таких как уровень заряда аккумулятора, местоположение автомобиля, время суток и доступные разъемы на ближайших станциях зарядки электромобилей. Компания связала эти данные с текущим потреблением электросети, а также статистическими данными о закономерностях энергопотребления. Анализ огромных потоков данных в режиме реального времени и статистических данных из нескольких источников дал IBM возможность определить оптимальное время и место для подзарядки электромобилей. Он также показал, где лучше всего строить станции для их зарядки. [98] О том, сколько электроэнергии потребляют электромобили: IBM. IBM, Honda, and PG&E Enable Smarter Charging for Electric Vehicles // Press release. — April 12, 2012. URL: http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/37398.wss. См. также: Luthy, Clay. Guest Perspective: IBM Working with PG&E to Maximize the EV Potential // PGE Currents magazine. — April 13, 2012. URL: http://www.pgecurrents.com/2012/04/13/ibm-working-with-pge-to-maximize-the-ev-potential. С течением времени системе понадобится учитывать различия в ценах на таких станциях. Даже прогноз погоды придется брать в расчет (в солнечный день на близлежащих станциях, работающих на солнечной энергии, электричество будет в изобилии, но по прогнозу также может предстоять неделя дождей, в течение которой солнечные панели будут простаивать).