Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - [26]
Есть несколько важных направлений, по которым данные значительно превосходят нефть.
• Дешево «добывать»: по мере того как мир все более оснащается измерительным оборудованием, становится все проще и проще создавать и добывать данные. Например, если вы один раз оснастите измерителями магнитно-резонансный томограф, то стоимость данных со временем снизится до нуля. В этом они противоположны нефти. Если вы пробурите одну большую скважину, вторая не будет намного дешевле.
• Бесконечные и многопользовательские: нас предупреждали о «пике добычи нефти» (то есть о ее окончании) с того самого момента, как Джеймс Янг начал продвигать среди людей идею ее ценности. До сегодняшнего дня никто точно не знает, как много нефти имеется, но ее точно не станет больше, и без развития технологий доступ становится все труднее>4. Данные, ваше новое сырье, не залегают глубоко в земле где-то на другом конце света. Напротив, они у вас под ногами и у вас под носом прямо сейчас – нужно просто их взять. И в отличие от угля или нефти, перетягивавших одеяло друг с друга на себя, данные и идеи только увеличивают свою ценность с частотой использования.
В конце концов, добавление капли нефти к другой просто даст вам две капли. А соединение блока данных, полученных в ходе выполнения операций, с данными клиента или бизнес-партнера может принести огромные преимущества.
• Собственные по природе: нефть, по определению, – это товарно-сырьевой ресурс. На Аляске, в Нигерии или в Саудовской Аравии она практически одинаковая – и также оценивается на открытых рынках. С другой стороны, ваши данные – это ваша собственность. Они уникальны и продаются, если вы пожелаете, на закрытых рынках. Если правильно с ними обращаться, они приобретут огромную ценность. Эту частную информацию, в зависимости от масштаба, как рвом, обносят франшизы Google, Facebook и Uber; в наступающие годы ваши собственные данные станут конкурентным «рвом» вокруг вашего бизнеса. Как и в банковском бизнесе, все зависит от того, как просчитать риски, которые не смогут оценить ваши конкуренты. Как в страховании, насколько радикально вы сможете изменить актуарную науку. Как в здравоохранении, сможете ли вы фундаментально изменить результаты для пациента и перезагрузить базовую стоимость.
• Дешево распространять: строительство системы трубопроводов через Аляску стоило около восьми миллиардов долларов, его владельцы постоянно несут огромные расходы на содержание. Изначально доступ к данным по-настоящему дорог: строительство и обслуживание сотовых сетей не бесплатно и не дешево; однако стоимость доставляемой информации (кино, музыка, данные с автомобильных телематических устройств, статьи робожурналистики, фотографии котов) может многократно возрасти без удорожания стоимости дистрибуции. Перемещение семидесяти пяти тысяч баррелей нефти в час требует трубы определенного диаметра, и не существует ни алгоритма сжатия, ни способа апгрейда, который позволил бы сократить этот объем.
• Ценность растет по экспоненте: стоимость нефти – как стоимость любого другого ресурса. Цену на баррель устанавливает рынок, и в одно и то же время каждый баррель стоит примерно одинаково. Это линейные отношения между стоимостью и объемом. Однако данные работают по другой модели. Они следуют скорее по экспоненте. Небольшое количество правильных данных может чего-то стоить, но не много. Когда данных становится больше, что позволяет делать более ценные умозаключения, то стоимость данных вырастает в разы. Netflix не узнал бы о нас много, если бы им пользовались десять человек. И Google работал бы по-другому без миллиардов запросов. Настоящая ценность цифр в том, что, когда ты получаешь достаточно цифр, их стоимость пробивает потолок.
Этот трехцелевой подход – апстрим, мидстрим и даунстрим – полезный способ подумать об организации своей технологии, составе персонала и методе создания собственной новой машины.
Бизнес-аналитика: превращение данных в смысл
Мы верим, что со временем описанная нами структура сбора, очистки и распространения данных будет универсальной практикой. Сбор данных станет стандартизированным, а потому «необходимым, но не достаточным» условием. К 2020 году «Форд» уже не сможет взять верх над «Шевроле», просто оснастив измерительными устройствами автомобильный карбюратор. И также – распространение информации через приложения, внедренные системы станут обыденным делом. В конце концов, победа Google над Bing или Amazon над Walmart.com не имеет почти ничего общего с распространением или интерфейсом, поскольку во многом они похожи. А центральным шагом и главной ареной конкурентных битв станут очистка данных и наделение их смыслом. Именно здесь можно создать и отстоять свое конкурентное преимущество. Именно здесь вам и вашей команде потребуется конвертировать данные в идеи и применить эти идеи к новым коммерческим моделям; именно здесь в схеме появляется бизнес-аналитика.
Бизнес-аналитику можно определить как инструменты, техники, цели, процессы и бизнес-стратегии, используемые для трансформации данных в готовые к действию инсайты по решению бизнес-проблем и получения конкурентных преимуществ
