Разница между балансовой и рыночной стоимостью компании учитывается как «нематериальные активы». Она выросла примерно с 40% стоимости публичных компаний в США в середине 1980-х годов до 75% их стоимости в 2002-м.[110] Это внушительное расхождение. К таким нематериальным активам относятся бренд, талант и стратегия — все, что нематериально и не вписывается в формальную финансово-бухгалтерскую систему. Но все чаще к нематериальным активам относят и данные, которые хранятся и используются в компании.
В целом это означает, что в настоящее время нет эффективного способа оценки данных. В день открытия продажи акций компании Facebook разрыв между ее формальными финансовыми активами и неучтенными нематериальными составил около 100 миллиардов долларов — почти в 20 раз. Немыслимо! Подобные разрывы должны быть (и будут) устранены, как только компании найдут способы отражать стоимость своих активов данных в балансовых отчетах.
Микроскопические шаги в этом направлении делаются. Руководитель высшего звена одного из крупнейших американских операторов беспроводной связи признался, что его компания осознала огромную ценность своих данных и озадачилась вопросом, следует ли рассматривать их как часть активов компании с точки зрения учета и отчетности по документам установленной формы. Как только юристы компании услышали об этой инициативе, они тут же ее остановили. По их утверждению, учет данных в бухгалтерской книге мог повлечь за собой юридическую ответственность за них, что было не такой уж удачной идеей.[111]
Тем временем инвесторы тоже начали обращать внимание на альтернативную ценность данных. Цены на акции компаний, которые располагали данными или с легкостью их собирали, стали расти, в то время как могло наблюдаться падение рыночной цены других, менее удачливых позиций. Для этого совсем не обязательно, чтобы данные официально отображались в балансовых отчетах. Эти нематериальные активы найдут свое отражение в оценках рынков и инвесторов, хоть и не без труда, о чем свидетельствуют колебания цены на акции Facebook в первые несколько месяцев. По мере решения вопросов ответственности и трудностей с бухгалтерским учетом ценность данных почти наверняка станет отображаться в корпоративных балансах в виде нового класса активов.
Как будут оцениваться данные? Рассчитать их стоимость нельзя, просто сложив то, что было получено от первичного использования. Если большая часть ценности данных скрыта и будет получена при неизвестном дальнейшем вторичном использовании, придется поразмыслить, как подступиться к их оценке. Подобные трудности возникали с ценообразованием опционов, до того как в 1970-х годах было выведено уравнение Блэка—Шоулза,[112] а также при оценке патентов в условиях, когда аукционы, биржи, частные продажи, лицензирование и множество судебных разбирательств медленно формируют рынок знаний. В любом случае установление цены на альтернативную ценность данных, безусловно, открывает широкие возможности для финансового сектора.
Начать можно с изучения стратегий, которые держатели данных применяют для извлечения ценности. Наиболее очевидная из них — возможность лицензировать данные третьим лицам. В эпоху больших данных акционеры, возможно, предпочтут соглашение, по которому будет выплачиваться процент от стоимости извлекаемых данных, а не фиксированная плата. Так издатели выплачивают авторам и исполнителям роялти — процент от продаж книг, музыки или фильмов. Этот подход также напоминает сделки с объектами права интеллектуальной собственности в области биотехнологий, согласно которым лицензиары могут потребовать роялти с любых последующих изобретений, основанных на их технологии. Таким образом, каждая из сторон имеет основания для максимального повышения ценности, получаемой от повторного использования информации.
Однако поскольку лицензиату не всегда удается извлечь полную альтернативную ценность данных, держатели данных могут отказаться предоставить к ним исключительный доступ. И тогда, пожалуй, «распущенность данных» грозит стать нормой. Таким образом держатели данных смогут подстраховаться.
Появился ряд рынков, желающих поэкспериментировать с различными способами ценообразования данных. Исландская компания DataMarket, основанная в 2008 году, обеспечивает свободный доступ к наборам данных других организаций, таких как Организация Объединенных Наций, Всемирный банк и Евростат, и получает доход на перепродаже данных от коммерческих поставщиков (например, компаний, занимающихся маркетинговыми исследованиями). Стартап InfoChimps, расположенный в Остине (Техас), выступает в роли информационного посредника, то есть площадки, где третьи лица могут делиться своей информацией, платно или бесплатно. Компания дает возможность любому держателю данных продать свои накопленные базы данных, равно как платформа eBay дает возможность людям продавать ненужные им вещи.
Корпорация Microsoft вышла на этот рынок со своим продуктом Windows Azure DataMarket, который призван сосредоточить внимание на высококачественных данных и контролирует размещаемые предложения, подобно тому как компания Apple контролирует предложения в App Store. Microsoft видит ситуацию следующим образом: специалист по маркетингу, работая над таблицами Excel, может совместить табличные внутрикорпоративные данные с прогнозируемыми данными о росте ВВП, полученными из службы экономического консультирования. Он просто выбирает данные для покупки — и они мгновенно загружаются в соответствующие столбцы на экране.
Никто до сих пор не может сказать, чем обернутся модели оценивания стоимости. Но точно известно, что экономика начинает формироваться вокруг данных. При этом множество новых игроков получат ряд преимуществ, а у старых, вероятно, вдруг откроется новое дыхание.
Суть стоимости данных заключается в их неограниченном повторном использовании — альтернативной ценности. Сбор информации имеет решающее, но не исчерпывающее значение, поскольку существенная часть ценности находится в применении, а не хранении как таковом. В следующей главе мы поговорим о способах потребления данных на практике и компаниях по обработке больших данных, которые только-только выходят на рынок.
В 2011 году в Сиэтле был запущен онлайн-стартап Decide.com с умными алгоритмами и фантастически смелыми амбициями. В целом он задумывался как механизм прогнозирования цен на миллиарды потребительских товаров. Но начать планировалось с относительно малого — всевозможных устройств от мобильных телефонов и телевизоров с плоским экраном до цифровых камер. Компьютеры вытягивали потоки данных с сайтов интернет-магазинов и отправлялись дальше на веб-поиски всевозможной информации о данном продукте и соответствующих цен.
Цены в интернете в течение дня постоянно меняются, динамически обновляясь на основе множества факторов. Поэтому компании приходилось постоянно собирать данные о них. И не только большие данные, но еще и большой «большой текст», так как система должна была анализировать слова, чтобы распознать, снят ли товар с продажи или планировался запуск новой модели, о котором следовало сообщить потребителям, поскольку это влияет на цены.[113]
Год спустя Decide.com анализировал четыре миллиона продуктов с помощью более 18 миллиардов наблюдений за ценами. Стартапу удалось определить особенности розничной торговли, которые раньше невозможно было «увидеть», например то, что цены на устаревшие модели могут временно подняться, как только в продажу поступят новые модели. Большинство людей обратили бы внимание на более старую модель, полагая, что она обойдется дешевле. Но в зависимости от момента, когда они нажмут кнопку «Купить», есть вероятность, что они заплатят даже больше, чем стоит новая модель. Поскольку интернет-магазины все чаще используют автоматизированные системы ценообразования, система Decide.com может определить неестественные, алгоритмические скачки цен и предупредить потребителей. По внутренним подсчетам, точность прогнозов компании составляет 77%, что позволяет покупателям экономить в среднем 87 долларов на каждом продукте.
На первый взгляд, Decide.com — один из многих перспективных стартапов, который стремится по-новому использовать информацию и честно получать оплату своих усилий. Но не данные делают сайт Decide.com особенным, а то, что он полагается на информацию, полученную по лицензии от сайтов интернет-магазинов, а также «бесплатно» собранную в интернете. Для этого не требуются технические знания: компания не делает ничего такого, что было бы по силам исключительно инженерам, к тому же только тем, которые работают на Decide.com. Несмотря на несомненную важность сбора данных и технических навыков, главное в деятельности Decide.com — идея. Компания мыслит категориями больших данных. Она сумела разглядеть возможности раньше других и поняла, какие данные нужно исследовать, чтобы раскрыть ценные секреты. И если кажется, что у Decide.com есть точки пересечения с Farecast (сайтом по прогнозированию цен на авиабилеты), на то существуют веские основания: оба сайта являются детищами Орена Эциони из Вашингтонского университета.
