Сведения практически бесполезны, если компании не преследуют определённую цель на этапе их сбора.
Автомобиль с выходом в Интернет ежедневно генерирует четыре тысячи гигабайт информации, самолёт — в десять раз больше, завод — свыше миллиона. Сегодня сложно найти компанию, которая не занимается сбором данных. Авторитетные технологические издания называют big data «новой нефтью» — ресурсом, способным перевернуть цифровую экономику. Тем не менее, некоторые предприниматели не понимают, что информация, которую компания не может как следует обработать и проанализировать, не несёт никакой ценности. «Большие данные — действительно новая нефть, но требуется переработка, поскольку сырая нефть никому не нужна», — говорит технологический гуру Дез Бланчфилд.
Как ни странно, многие ошибочно приписывают успех или неудачу бизнеса самим данным, не принимая во внимание важность умения ими оперировать. Об этом заявляет Лиза Дэвис, вице-президент Центра обработки данных Intel. «Мы фокусируемся на технологиях, но главное — стратегия. Если вы не знаете, куда идёте, то никогда не сможете туда попасть», — цитата из выступления Дэвис на Intel Shift. Это мероприятие было организовано техногигантом с целью побудить другие компании преобразовать свой бизнес. Корпорация не ограничивается производством компьютерных компонентов — в сферу её интересов также входят блокчейн, искусственный интеллект, облачные хранилища и анализ данных. Intel стремится создать открытую цифровую экосистему для своих клиентов.
«Мы применяем опыт в работе с конечными пользователями и помогаем им сформулировать задачу. В конце концов, использование данных — это не что иное, как умение задавать правильные вопросы», — считает руководитель аналитического отдела Intel Боб Роджерс.
По словам Роджерса, предприниматели начинают собирать информацию о бизнесе, толком не зная, что будут с ней делать — это самая распространённая ошибка. Боб советует подумать о том, что может оказать реальное влияние на работу компании. «Возможности огромны, но важно также помнить о рисках», — говорит он.
Благодаря творческому видению, необходимому для осуществления проектов с использованием потенциала информации, а также грамотному целеполаганию, некоторым удавалось достичь поразительных успехов. В 2016 году Google совместно с неправительственной организацией Oceana открыл бесплатную платформу Global Fishing Watch, помогающую бороться с нелегальным рыбным промыслом. Она определяет модели поведения браконьеров на основе данных о скоростях и курсах коммерческих судов по всему миру, полученных со спутника.
По мнению технического директора Google Cloud Джонатана Дональдсона, эволюцией в области обработки данных мы обязаны машинному обучению и предсказательной аналитике. Увеличение объёма информации, хранящейся в компании, должно быть прямо пропорционально способности системы понимать её. Так, например, среднестатистический пациент больницы ежедневно генерирует в современной медицинской информационной системе от 300 до 1000 точек данных.
«Человек не в силах совладать с таким массивом и определить все возможные последствия», — утверждает исследователь Мишель Гун из отделения интенсивной терапии медцентра Монтефиоре в Нью-Йорке. Она решила применить алгоритмы машинного обучения, чтобы справиться с информационной перегрузкой. «Программа ищет сходства в базе и позволяет предвидеть, как подействует на тяжелобольных пациентов тот или иной вид лечения», — рассказывает Мишель с гордостью.