Полным ходом ведется «поиск сокровищ» — извлечение ценных идей из данных и раскрытие их потенциала путем перехода от причинности к корреляции. Это стало возможным благодаря новым техническим средствам. Но сокровища заключаются не только в этом. Вполне вероятно, что каждый набор данных имеет внутреннюю, пока еще не раскрытую ценность, и весь мир стремится обнаружить и заполучить ее.
Большие данные вносят коррективы в характер бизнеса, рынков и общества, о которых подробнее мы поговорим в шестой и седьмой главах. В ХХ веке особое значение придавалось не физической инфраструктуре, а нематериальным активам, не земле и заводам, а интеллектуальной собственности. Сейчас общество идет к тому, что новым источником ценности станет не мощность компьютерного оборудования, а получаемые им данные и способ их анализа. Данные становятся важным корпоративным активом, жизненно важным экономическим вкладом и основой новых бизнес-моделей. И хотя данные еще не вносятся в корпоративные балансовые отчеты, вероятно, это вопрос времени.
Несмотря на то что технологии обработки данных появились некоторое время назад, они были доступны только агентствам по шпионажу, исследовательским лабораториям и крупнейшим мировым компаниям. Walmart[18] и CapitalOne[19] первыми использовали большие данные в розничной торговле и банковском деле, тем самым изменив их. Теперь многие из этих инструментов стали широкодоступными.
Эти изменения в большей мере коснутся отдельных лиц, ведь в мире, где вероятность и корреляции имеют первостепенное значение, специальные знания менее важны. Узкие специалисты останутся востребованными, но им придется считаться с большими данными. Помните, как в фильме «Человек, который изменил всё»:[20] на смену бейсбольным скаутам пришли специалисты по статистике, а интуиция уступила место сложной аналитике. Нам придется пересмотреть традиционные представления об управлении, принятии решений, человеческих ресурсах и образовании.
Большинство наших учреждений создавались исходя из предположения, что информация, используемая при принятии решений, характеризуется небольшим объемом, точностью и причинностью. Но все меняется: если данных чрезвычайно много, они быстро обрабатываются и не допускают неточности. Более того, из-за огромного объема информации решения принимают не люди, а машины. Темную сторону больших данных мы рассмотрим в восьмой главе.
Общество накопило тысячелетний опыт понимания и регулирования поведения человека. Но что делать с алгоритмом? Еще на ранних этапах обработки данных влиятельные лица увидели угрозу конфиденциальности. С тех пор общество создало массивный свод правил для защиты конфиденциальной информации. Однако в эпоху больших данных это практически бесполезная «линия Мажино».
