Прогнозная модель компании Aviva, разработанная компанией «Делойт», по праву считалась полезной для выявления рисков для здоровья. Свое намерение внедрить аналогичные проекты подтвердили страховые компании Prudential и AIG. Преимущество подхода заключалось в том, что он позволял заявителям избежать неприятных анализов. Этот подход экономил страховым компаниям по 125 долларов с человека, в то время как стоимость самого подхода на основе данных составляла около пяти долларов.[60] Некоторые ужаснутся, словно компании станут использовать кибердоносчиков, которые шпионят за каждым щелчком мыши. Возможно, люди подумали бы дважды, прежде чем посетить сайт экстремальных видов спорта или посмотреть комедийное шоу, прославляющее домоседов, если бы знали, что это может привести к повышению их страховых взносов. Это было бы страшным нарушением свободы взаимодействия с информацией. С другой стороны, польза системы состояла в том, что она способствовала бы увеличению количества застрахованных лиц. А это хорошо как для общества, так и для страховых компаний.
Корреляции между большими данными применялись и в американском розничном магазине сниженных цен Target, пример которого достоин подражания. Уже не первый год Target опирается на прогнозы, основанные на корреляциях между большими данными. В своем непривычно кратком отчете Чарльз Дахигг, бизнес-корреспондент New York Times, рассказал, откуда Target узнает, что женщина беременна, если она явно об этом не сообщала. Если коротко, нужно принимать в расчет все возможные данные и позволить корреляциям выявить нужные закономерности.
Знать о том, что в семье клиента ожидается пополнение, очень важно для магазинов розничной торговли, поскольку в этот переломный момент в жизни пары ее торговое поведение открыто для перемен — разведки новых магазинов и новых брендов. Розничные продавцы сети Target обратились в свой отдел аналитики, чтобы узнать, возможно ли по модели покупок определенного человека судить о том, что он ожидает пополнение.
В первую очередь отдел аналитики обратил внимание на историю покупок женщин, которые зарегистрировались в реестре Target на получение подарка к рождению ребенка. Специалисты Target заметили, что популярной покупкой среди зарегистрировавшихся женщин примерно на третьем месяце беременности был лосьон без запаха. Спустя несколько месяцев женщины, как правило, покупали пищевые добавки (магний, кальций, цинк и пр.). В итоге компания выявила около двух десятков характерных продуктов, по которым каждому клиенту можно было присвоить оценку «прогнозируемой беременности». С помощью корреляций розничным магазинам даже удавалось определять дату родов с небольшой погрешностью, и они стали отправлять соответствующие купоны на каждом этапе беременности. Такое нацеливание рекламных кампаний и впрямь соответствовало названию компании — Target (англ. цель).
Поиск закономерностей в социальном контексте — лишь один из способов применения методов работы с большими данными. Не менее эффективны корреляции при работе с новыми типами данных, которые используются для решения повседневных задач.
В бизнесе все шире применяется метод прогностической аналитики для определения предстоящих событий. Это может быть алгоритм для выявления музыкальных хитов, который популярен в музыкальной сфере и позволяет звукозаписывающим лейблам лучше ориентироваться, на кого стоит делать ставки. Или же алгоритм предотвращения больших механических неисправностей и разрушений конструкции: все чаще на машинах, двигателях и элементах инфраструктуры, таких как мосты, размещают датчики для отслеживания получаемых данных (показателей тепла, вибрации, нагрузки, звука и пр.).
Если речь идет о поломке, она, как правило, происходит не сразу, а развивается постепенно, с течением времени. Собрав все данные, можно заметить явные признаки, предшествующие поломке: жужжание и перегрев двигателя. Система сравнивает эту модель поведения с обычной и выявляет несоответствия. Обнаружив отклонения на ранней стадии, система отправляет предупреждение. Таким образом, вы успеете заблаговременно заменить поврежденную часть на новую и предупредить проблему. Система определяет, а затем отслеживает закономерности, тем самым прогнозируя будущие события.
Транспортная компания UPS с середины 2000-х годов использует прогнозный анализ для контроля своего 60-тысячного автопарка в США и выполнения своевременного профилактического обслуживания. Поломка на дороге причиняет массу неудобств, включая отправку запасного грузового автомобиля, задержки поставок и погрузок, а также привлечение дополнительных сотрудников. Поэтому в компании UPS существовало правило заменять отдельные части раз в два-три года. Но это было неэффективно, поскольку некоторые части оставались в хорошем состоянии. Благодаря измерению и отслеживанию деталей транспортного средства компания UPS сэкономила миллионы долларов, заменив только те части, которые нуждались в замене. Однажды компании даже удалось определить, что группа новых транспортных средств содержала бракованную деталь, которая неминуемо привела бы к неприятностям, не будь вовремя замечена.[61]
Подобным образом к мостам и зданиям крепят датчики, чтобы отслеживать признаки износа. Такие же датчики внедряются на крупных химических и нефтеперерабатывающих заводах, где поломанная деталь оборудования может остановить все производство до момента ее замены. Стоимость сбора и анализа данных для принятия своевременных мер экономит средства по сравнению с тем, во что обходятся простои. Отметим, что прогностическая аналитика не в состоянии объяснить причину проблемы (из-за чего перегрелся двигатель — из-за потертого ремня вентилятора или плохо закрученного винта) — она только выявляет саму проблему. Корреляции показывают что, а не почему. Но, как видно, в большинстве случаев этого достаточно.
С помощью подобных методов обеспечивается нормальное функционирование человеческого организма. Когда к пациенту в больнице прикрепляют массу трубок, проводов и инструментов, формируется большой поток данных. Одна только ЭКГ выдает 1000 показателей в секунду. В настоящее время используется или хранится только часть получаемых данных. Большинство данных попросту выбрасывается, хотя и несет в себе важную информацию о состоянии пациента и его реакции на лечение. А в совокупности с аналогичными данными других пациентов эти сведения могли бы составить уникальную аналитическую картину того, какое лечение эффективно, а какое — нет.
Возможно, отсеивание данных было рациональным в то время, когда их сбор, хранение и анализ были дорогостоящими и трудоемкими. Но ситуация изменилась. Теперь Кэролин Макгрегор вместе с командой исследователей из Технологического института университета провинции Онтарио и компании IBM сотрудничает с рядом больниц для разработки программного обеспечения, которое получает и обрабатывает данные о состоянии пациента в режиме реального времени. Затем они используются для принятия более взвешенных диагностических решений в отношении преждевременно рожденных («недоношенных») младенцев. Система отслеживает 16 различных потоков данных, таких как частота сердечных сокращений, частота дыхания, температура, артериальное давление и уровень кислорода в крови, что вместе составляет около 1260 точек данных в секунду.[62]
Система способна обнаружить едва уловимые изменения в состоянии недоношенных детей, которые сигнализируют о начале развития инфекции за сутки до появления явных симптомов. «Вы не можете увидеть их невооруженным глазом, но компьютеру это под силу», — поясняет доктор Макгрегор. Система полагается не на причинно-следственные связи, а на корреляции. Она сообщает, что происходит, а не почему. И это вполне отвечает ее назначению. Заблаговременное предупреждение позволяет врачам раньше и к тому же с более щадящим медицинским вмешательством приступить к лечению инфекции или же раньше узнать, что лечение неэффективно. И то и другое благотворно сказывается на результатах лечения пациентов. В будущем эта технология наверняка будет реализована для всех пациентов и условий. И пусть алгоритм не принимает решения, зато компьютеры делают все от них зависящее, чтобы помочь медикам как можно лучше выполнять свои обязанности.
Поразительно, как с помощью анализа больших данных доктору Макгрегор удалось выявить корреляции, которые в известном смысле бросают вызов традиционным представлениям врачей. Она обнаружила, что выраженное постоянство жизненно важных показателей, как правило, служит предвестником серьезной инфекции. Звучит странно, ведь мы полагаем, что именно ухудшение этих показателей должно предшествовать полномасштабной инфекции. Можете представить себе поколения врачей, которые по окончании рабочего дня проверяют состояние пациента и, убедившись, что оно стабилизировалось, решают, что все в порядке и можно идти домой. И только безумный звонок медсестры посреди ночи разбудит их и сообщит, что, вопреки их предположению, состояние пациента резко пошло на ухудшение.
