Как мы уже убедились, бывают случаи, когда компания сочетает в себе сразу несколько характеристик, позволяющих оперировать большими данными. Возможно, Эциони и Кросс оказались впереди благодаря своей сенсационной идее, но кроме нее у них были навыки. Сотрудники Teradata и Accenture тоже времени зря не теряют и время от времени выдают отличные идеи. Прототипы идей по-прежнему помогают оценить роль каждой компании. Операторы мобильной связи, о которых шла речь в предыдущей главе, собирают гигантский объем данных, но испытывают трудности в его использовании. Однако они могут передать эти данные тем, кто сумеет извлечь из них новую ценность. Подобным образом компания Twitter с самого начала передала права лицензирования на свои «пожарные шланги данных» двум другим компаниям.

Некоторые компании располагают всеми инструментами для реализации возможностей, которые дают большие данные. Google собирает информацию (например, об опечатках в поисковых запросах), имеет великолепную идею создать с их помощью лучшее в мире средство проверки правописания и блестяще реализует ее своими силами. Учитывая множество других видов деятельности, компания Google получает выгоду от вертикальной интеграции в цепочку создания ценности больших данных, где она занимает все три позиции. В то же время Google предоставляет открытый доступ к некоторым своим данным через интерфейсы прикладного программирования (API), чтобы из них можно было извлечь дополнительную ценность. Одним из примеров являются бесплатные карты Google, которые используются в интернете повсеместно — от списков недвижимости до сайтов государственных учреждений (хотя часто посещаемым сайтам все же приходится за них платить).

У Amazon есть и мышление, и знания, и данные. По сути, компания выстраивала свою бизнес-модель именно в таком (обратном по сравнению с нормой) порядке. Вначале у нее была только идея знаменитой рекомендательной системы. В объявлении о новом выпуске акций на фондовой бирже в 1997 году описание «совместной фильтрации» появилось раньше, чем компания Amazon узнала, как эта система будет работать на практике, и получила достаточно данных, чтобы сделать ее полезной.

И Google, и Amazon обладают равными возможностями, но руководствуются разными стратегиями. Приступая к сбору данных, компания Google сразу учитывает возможность их вторичного применения. Например, ее автомобили Street View собирали информацию GPS не только для картографической службы Google, но и для обучения самоуправляемых автомобилей. [119] Amazon, напротив, больше ориентирована на первичное использование данных и обращается к вторичному только в качестве бонуса. Например, ее рекомендательная система опирается на «сигналы» в виде действий пользователя на сайте, но компания ни разу не прибегла к полученной информации для непредусмотренных прогнозов (например, состояния экономики или вспышек гриппа).

Устройства для чтения электронных книг Amazon Kindle могут показать, на какой странице читатели оставили множество примечаний и подчеркнутых отрывков, но Amazon не продает эту информацию авторам и издателям. Маркетологов заинтересовали бы наиболее популярные отрывки, чтобы повысить продажи книг. Авторы хотели бы узнать, на каком месте их выдающихся произведений большинство читателей забрасывают чтение, и улучшить их. Издатели желали бы выявить темы, сулящие очередной бестселлер. Но Amazon оставляет это поле данных невспаханным.

С умом используя большие данные, можно преобразовать бизнес-модель компании и коренным образом изменить способы взаимодействия с давними партнерами. Один из потрясающих примеров — история о том, как крупному европейскому автопроизводителю удалось перестроить коммерческие отношения с поставщиком запчастей с помощью данных, полученных в рабочих условиях (поскольку пример взят из частной практики аналитика, который занимался обработкой этих данных, мы, к сожалению, не вправе разглашать названия компаний).

Современные автомобили оборудованы чипами, датчиками и программным обеспечением, которые передают технические данные на компьютеры автопроизводителей во время техобслуживания. Типичный автомобиль среднего класса содержит около 60 микропроцессоров, и треть его себестоимости приходится на электронику. [120] Так что автомобили стали подходящими преемниками кораблей, которые Мори называл «плавающими обсерваториями». [121] Информация о том, как части автомобиля ведут себя в полевых условиях (и повторное объединение такой информации для корректировки), может стать большим конкурентным преимуществом для компаний, которые ею владеют.

В сотрудничестве с внешней компанией по анализу данных автопроизводителю удалось выявить, что датчик обнаружения утечки топливного бака, производимый немецким поставщиком, не справлялся со своей задачей: на каждый правильный сигнал тревоги приходилось 16 ошибочных. Автопроизводитель мог передать эту информацию поставщику и потребовать регулировки. В эпоху более этичных деловых отношений он так и поступил бы. Но автопроизводитель изрядно потратился на аналитическое программное обеспечение, чтобы выявить проблему, и хотел с помощью полученной информации компенсировать часть своих инвестиций.

Итак, он задумался над вариантами. Стоит ли продавать данные? Как их оценивать? Что делать, если поставщик откажется исправлять ситуацию и компания останется с партией бракованных датчиков? К тому же было ясно, что разглашение информации позволит усовершенствовать аналогичные датчики в автомобилях конкурентов. Компания искала хитрый способ улучшить только свои автомобили. Наконец, автопроизводитель придумал. Он нашел способ усовершенствовать датчик с помощью модернизированного программного обеспечения и запатентовал его. А затем продал патент поставщику, что с лихвой покрыло его расходы на аналитическое программное обеспечение.