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

Как будут оцениваться данные? Рассчитать их стоимость нельзя, просто сложив то, что было получено от первичного использования. Если б о льшая часть ценности данных скрыта и будет получена при неизвестном дальнейшем вторичном использовании, придется поразмыслить, как подступиться к их оценке. Подобные трудности возникали с ценообразованием опционов, до того как в 1970-х годах было выведено уравнение Блэка—Шоулза, [112] Модель ценообразования опционов Блэка–Шоулза определяет теоретическую цену на европейские опционы, подразумевая, что если базовый актив торгуется на рынке, то цена опциона на него устанавливается самим рынком. а также при оценке патентов в условиях, когда аукционы, биржи, частные продажи, лицензирование и множество судебных разбирательств медленно формируют рынок знаний. В любом случае установление цены на альтернативную ценность данных, безусловно, открывает широкие возможности для финансового сектора.

Начать можно с изучения стратегий, которые держатели данных применяют для извлечения ценности. Наиболее очевидная из них — возможность лицензировать данные третьим лицам. В эпоху больших данных акционеры, возможно, предпочтут соглашение, по которому будет выплачиваться процент от стоимости извлекаемых данных, а не фиксированная плата. Так издатели выплачивают авторам и исполнителям роялти — процент от продаж книг, музыки или фильмов. Этот подход также напоминает сделки с объектами права интеллектуальной собственности в области биотехнологий, согласно которым лицензиары могут потребовать роялти с любых последующих изобретений, основанных на их технологии. Таким образом, каждая из сторон имеет основания для максимального повышения ценности, получаемой от повторного использования информации.

Однако поскольку лицензиату не всегда удается извлечь полную альтернативную ценность данных, держатели данных могут отказаться предоставить к ним исключительный доступ. И тогда, пожалуй, «распущенность данных» грозит стать нормой. Таким образом держатели данных смогут подстраховаться.

Появился ряд рынков, желающих поэкспериментировать с различными способами ценообразования данных. Исландская компания DataMarket, основанная в 2008 году, обеспечивает свободный доступ к наборам данных других организаций, таких как Организация Объединенных Наций, Всемирный банк и Евростат, и получает доход на перепродаже данных от коммерческих поставщиков (например, компаний, занимающихся маркетинговыми исследованиями). Стартап InfoChimps, расположенный в Остине (Техас), выступает в роли информационного посредника, то есть площадки, где третьи лица могут делиться своей информацией, платно или бесплатно. Компания дает возможность любому держателю данных продать свои накопленные базы данных, равно как платформа eBay дает возможность людям продавать ненужные им вещи.

Корпорация Microsoft вышла на этот рынок со своим продуктом Windows Azure DataMarket, который призван сосредоточить внимание на высококачественных данных и контролирует размещаемые предложения, подобно тому как компания Apple контролирует предложения в App Store. Microsoft видит ситуацию следующим образом: специалист по маркетингу, работая над таблицами Excel, может совместить табличные внутрикорпоративные данные с прогнозируемыми данными о росте ВВП, полученными из службы экономического консультирования. Он просто выбирает данные для покупки — и они мгновенно загружаются в соответствующие столбцы на экране.

Никто до сих пор не может сказать, чем обернутся модели оценивания стоимости. Но точно известно, что экономика начинает формироваться вокруг данных. При этом множество новых игроков получат ряд преимуществ, а у старых, вероятно, вдруг откроется новое дыхание.

Суть стоимости данных заключается в их неограниченном повторном использовании — альтернативной ценности. Сбор информации имеет решающее, но не исчерпывающее значение, поскольку существенная часть ценности находится в применении, а не хранении как таковом. В следующей главе мы поговорим о способах потребления данных на практике и компаниях по обработке больших данных, которые только-только выходят на рынок.

В 2011 году в Сиэтле был запущен онлайн-стартап Decide.com с умными алгоритмами и фантастически смелыми амбициями. В целом он задумывался как механизм прогнозирования цен на миллиарды потребительских товаров. Но начать планировалось с относительно малого — всевозможных устройств от мобильных телефонов и телевизоров с плоским экраном до цифровых камер. Компьютеры вытягивали потоки данных с сайтов интернет-магазинов и отправлялись дальше на веб-поиски всевозможной информации о данном продукте и соответствующих цен.