Как показал финансовый кризис 2008 года, такое отставание может быть непростительным. Ответственным лицам нужно быстрее получать показатели инфляции, чтобы действовать эффективнее. Но с традиционными методами, которые сосредоточены на сборе выборок и придают большое значение точности, это невозможно.
В ответ на это два экономиста из Массачусетского технологического института (MТИ), Альберто Кавелло и Роберто Ригобон, предложили альтернативу — взять курс на большие данные, отличающиеся гораздо большей беспорядочностью. Используя программное обеспечение для сканирования веб-страниц, они ежедневно собирают полмиллиона цен на товары. Эти данные беспорядочны, и не все собранные точки данных легко сопоставимы. Но, объединив собранные большие данные с глубоко продуманными системами анализа, в рамках проекта удалось обнаружить дефляционные колебания цен, последовавшие сразу за банкротством инвестиционного банка Lehman Brothers в сентябре 2008 года. Те же, кто привык ориентироваться на официальные данные ИПЦ, смогли увидеть это только в ноябре.
Проект МТИ вырос до пяти миллионов продуктов от 300 розничных торговцев в 70 странах и дал начало коммерческой компании PriceStats, которая используется банками и другими заинтересованными лицами для принятия взвешенных экономических решений. Безусловно, полученные цифры требуют осторожного истолкования и лучше демонстрируют тенденции в области ценообразования, чем точные цены. Но поскольку в данном случае сведений о ценах гораздо больше и они поступают в режиме реального времени, это дает ответственным лицам значительное преимущество.
Беспорядочность в действии
Во многих общественных и технологических областях мы склоняемся в пользу беспорядочности, а не точности. Рассмотрим классификацию контента. На протяжении веков люди разрабатывали таксономии и индексы для хранения и извлечения материалов. Такие иерархические системы всегда были несовершенными, и это подтвердит каждый, кто не понаслышке знаком с библиотечной картотекой. В мире малых данных эти системы были достаточно эффективны. Однако стоило увеличить масштаб на много порядков — и эти системы, в которых все якобы идеально размещено, разваливаются. На сайте для обмена фотографиями Flickr в 2011 году хранилось более шести миллиардов фотографий почти от ста миллионов пользователей. Было бы бесполезно пытаться пометить каждую из фотографий в соответствии со стандартными категориями. Разве среди них найдется категория «Кошки, похожие на Гитлера»?
