Эти экспертные системы датафицируют функции, которые раньше относились к области человеческих навыков, например набор текста и перевод. Признайтесь, вам нравится перепечатывать тексты? Качество оборудования, распознающего речь, стало гораздо выше, но не потому что мы изобрели новые принципы работы программного обеспечения этого типа, а потому что компьютеры применяют большие данные для самостоятельного обучения. Обучение экспертных систем происходит за счет введения аудиозаписей, отобранных из интернета, вместе с расшифровкой, после чего система анализирует их и самостоятельно «обучается». Если вы не используете ПО для переформатирования аудиозаписей в текст, потому что вы попробовали это в 1990-х годах и получилась полная ерунда (а так оно и было), протестируйте современные онлайн-приложения, например Transcribe, и вы будете поражены. Эти сервисы бесплатны или предлагают свои услуги за символическую стоимость. В основе их работы лежат большие данные, а вы пользуетесь только конечным результатом. Можете ли вы использовать большие данные как-то еще? Да и нет.
Есть два способа, как большие данные могут стать хорошей инвестицией даже для компаний малого бизнеса. Во-первых, исследование их можно применить для улучшения собственных данных: примерами могут быть оценка внешней кредитоспособности или способность автоматически отслеживать лоты, когда они выставляются на продажу на онлайн-аукционах. Это делается в интернете, и существует специальная платформа под названием Kaggle для исследователей разных уровней, которые занимаются поиском решения разных задач на основе больших данных. Компании предлагают различные задачи и назначают вознаграждение, а гики со всего мира борются за него, предлагая собственные варианты решения проблемы. Одной из последних предложенных задач был поиск оптимальных способов работы по управлению клиентскими рекламациями от компании BNP Paribas[7] (вознаграждение $30 000) и определение самых довольных клиентов компании Santander[8] (вознаграждение $60 000).
Возможно, вы не готовы тратить такие суммы. Действительно немногие компании идут на это. Располагая более скромным бюджетом, можно, например, нанять специализированную организацию и исследовать тренды Facebook. Однако вам все равно придется платить за результат, так что это не быстрое решение. Для начала тщательно обдумайте, за информацию какого рода вы готовы заплатить и как вы будете применять ее в дальнейшем в вашей работе. Согласно данным компании Insite Consulting, примерно половина полученной информации остается никак не задействованной в процессе дальнейшего принятия решений. Это в буквальном смысле пустая трата денег.
