Кто и как зарабатывает на ваших данных? | Harvard Business Review Russia
Управление инновациями

Кто и как зарабатывает на ваших данных?

Дмитрий Изместьев
Кто и как зарабатывает на ваших данных?

У меня есть идея, как нашим футболистам победить на Чемпионате мира в 2018 году. Позаимствовал я ее у генерального менеджера бейсбольной команды «Oakland Athletics» Билли Бина. В 2002 году он оказался в безнадежной ситуации — всех лучших игроков Oakland Athletics выкупили другие клубы. Билли должен был заново собрать команду, имея бюджет в три раза меньше, чем раньше. Бин решил отказаться от покупки звезд бейсбола и сделал ставку на выпускника экономического факультета Йельского университета Питера Брэнда, который предложил подобрать игроков с помощью статистического анализа их индивидуальных характеристик.

Команда собралась настолько сильная, что выиграла двадцать матчей подряд. Впоследствии эта история легла в основу фильма Бенетта Миллера «Человек, который изменил все».

Впрочем, Big Data уже несколько лет применяют не только в «эксклюзивных», но и в повседневных бизнес-задачах. Классический пример — модель прогнозирования цен авиабилетов использует 12-тысячную выборку цен за 41 день, собранную на сайтах путешествий, — позволяет пассажирам планировать поездки с учетом изменения стоимости билетов и таким образом экономить.

Маркетинг — далеко не единственная сфера применения больших данных. Так, Yandex Data Factory совместно с компаниями РОКО RUSSCO и «АстраЗенека» создали платформу RAY. Ее задача — обрабатывать десятки гигабайтов информации в поисках мутировавших генов, что поможет врачам-генетикам и молекулярным биологам выявлять предрасположенность к раку и диагностировать эту страшную болезнь на ранней стадии.

Новая ступень развития Big Data — технология Machine Learning (ML). Несколько лет назад одна из крупнейших американских сетей магазинов Target оказалась в центре скандала. Отец двенадцатилетней школьницы подал в суд на компанию за то, что она, якобы перепутав адреса в базе покупателей, стала присылать его дочери рассылки с предложениями и акциями для беременных.

Target уже была готова признать ошибку и публично извиниться перед обиженными покупателями, но неожиданно выяснилось: девочка действительно беременна, правда, ни ее отец на момент жалобы, ни даже она сама не знали об этом. Виной всему оказалось не ошибка, а, напротив, безошибочная работа алгоритмов, анализировавших поведение покупателей на основе массива данных, собранных о них. Программа, делающая прогнозы о предпочтениях покупателей, обнаружила в поведении девочки изменения, характерные для беременных женщин.

Сегодня ML также успешно применяется различными сервисами мобильной аналитики — Amazon Mobile Analytics или Google Cloud Machine Learning. Благодаря ей мы регулярно получаем рекламные рассылки и предложения от самых разных компаний.

Читайте материал по теме: Цифровые бизнес-модели: лучше эволюция, чем революция

Это только видимая часть айсберга использования Machine Learning в бизнесе. На самом деле ML на основе больших данных — первый шаг к искусственному интеллекту. И перспективы на этом пути открываются головокружительные.

Однако пока использование Big Data не стало распространенным явлением.

советуем прочитать

* деятельность на территории РФ запрещена

Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи
советуем прочитать
Почему Hulu проиграл
Майкл Смит,  Рахул Теланг
Преимущество старожила
Макмиллан Иэн,  Селден Ларри