4 бизнес-модели для эпохи
больших данных

Компании всегда нуждались в данных — чтобы организовать операции, общаться с клиентами, платить сотрудникам и поставщикам, планировать будущие действия и т. д. У кого данные лучше, тот и выигрывал в конкурентной борьбе: например, кто разбирался в рынке, тот предлагал лучший продукт по выгодной цене. Данные были необходимы для стратегии — но, за редкими исключениями, нельзя сказать, чтобы стратегия определялась исключительно данными.

Теперь все меняется. Данные проникли в каждую отрасль, в каждый ее краешек и загогулину, в каждую компанию, в каждый отдел, на любое рабочее место. Данные дают выйти на оперативный простор. Они превращаются в стратегию, благодаря чему отчетливо проступают четыре основных способа применять их в конкурентной борьбе.

Первый: сокращение расходов за счет лучшего качества больших данных. Избыток их вовсе не на пользу, он грозит ввергнуть корпоративный мир в хаос. В совокупности они отвлекают огромные средства: целые отделы занимаются проверкой и перепроверкой данных перед принятием решения, им приходится как-то сводить информацию из разных источников, где применяются пусть и сходные, но не стандартизированные методы сбора данных. А сколько времени уходит на исправление ошибок — перенаправить потерянные посылки, заново выписать клиенту счет, а потом еще и отменить неверные решения и начать все сначала.

Одним словом: повышение качества больших данных устраняет эти ошибки (и, как следствие, потери от них), потому что нужная информация выходит корректной с первого раза. А речь идет об огромных суммах. AT&T, к примеру, сэкономила десятки миллионов в год только по одному отделу — вот где резервы конкурентного преимущества. На повышении качества данных основана и вторая стратегия, которую я именую «контент — это король». Эта стратегия направлена не на сокращение внутренних расходов, а на предоставление клиенту дополнительных, более существенных или обновленных данных. Существует как минимум три типа провайдеров контента.

Читайте материал по теме: Обновление бизнес-модели

Провайдеры контента в чистом виде, которые собирают новые или обновленные данные или же информацию, на которую никто прежде не обратил внимания, и строят вокруг них свой бизнес. Так поступают Bloomberg и Morningstar, обеспечивающие данные о финансовых рынках. Другой пример — Uber. Компания нашла способ соединить тех, кому нужно такси, с теми, кто готов подвезти — и клиенты в восторге. Fitbit считает шаги и составляет короткие отчеты для тех, кто хочет поддерживать себя в форме. Уверен, что мы увидим еще множество умных затей, ведь беспилотники, интернет вещей и нанотехнологии порождают неисчерпаемое множество таких данных, о каких пару лет назад мы еще и мечтать не могли.

Информационализация существующих продуктов и услуг: вы встраиваете в них данные, которые интересуют клиентов. Прокладывание маршрута навигатором или проступающая на банке пива Coors горная гряда — отлично, пиво охладилось — уже классические примеры. Эта стратегия вполне себя оправдала: несколько лет назад журнал Wired предсказывал, что к 2010 году половину стоимости доставки с одного конца света на другой будут составлять не транспортные расходы, а данные. А мои друзья из этой отрасли считают предсказание сильно запоздавшим: оно сбылось уже в 2005 году. А также инфомедиация, то есть вы не создаете новые данные, а выступаете в роли посредника при их передаче, помогаете людям найти данные, которые им требуются. Например, накопилось немало информации лично обо мне, и я воспринимаю их как свою собственность. Многим компаниям они бы пригодились, и я готов их предоставить за честную цену. Но кому и за сколько? Вот тут и пригодятся посредники!

Читайте материал по теме: Большие данные: как Google угрожает экономическим интересам общества

«Построить ловушку для данных» — то есть предложить основанные на них инновации — третий способ добиться конкурентного преимущества с помощью информации. Повсеместно специалисты по большим данным вдохновенно ищут новые правила игры и перспективные корреляции, которые скрываются в еще непроанализированной информации. Большие данные и передовая аналитика — основные направления работы. Попутно совершается множество малых открытий, а иногда попадаются и «крупные призы». Эта стратегия полностью опирается на научные методы, и в целом она себя оправдала в самых разных областях. Страховые компании научились по-новому оценивать риски, розничные магазины правильнее формируют ассортимент, кадровики лучше понимают, где искать таланты.

И, наконец, четвертая стратегия — усиленная ориентация на данные во всех видах деятельности. Академические исследования доказали высокую выгодность этой стратегии. Упростим: идея в том, что все — каждый по отдельности, и команда в целом, и вся организация — принимают лучшие решения, если накапливают больше точных данных. И сотрудничество с партнерами налаживается, и внутреннее согласование по всей вертикали и горизонтали. Но поскольку одними данными сыт не будешь, нужно обязательно приправлять их интуицией — и вот тогда получается хорошо.

Разумеется, ничего нового тут нет: снижать расходы, улучшать продукт, стремиться к инновациям — старые заповеди. И хорошие решения — заветная цель любого эффективного менеджера. Новизна лишь в том, что теперь все это завязано на данные. А вот они для многих людей пока еще непривычны. Люди не знают ни свойств этого «актива», ни его ценности. Понадобятся немалые усилия для перенастройки стратегий. Но для бизнеса выгоды очевидны.

Читайте по теме:

• Пусть NASA займется делом
• Эпоха сверхспециализации
• Осознанность, эмпатия… Или чему может научить дизайн