Наука о данных определяет принятие решений практически во всех сферах современного общества. В этом разделе мы опишем три тематических кейса, которые иллюстрируют ее влияние на потребительские компании, использующие науку о данных в продажах и маркетинге, на правительства, совершенствующие с ее помощью здравоохранение, правосудие и городское планирование, и на профессиональные спортивные клубы, проводящие на ее основе отбор игроков.

Компания Walmart (и другие розничные сети) имеет доступ к большим наборам данных о предпочтениях своих покупателей, собирая их через системы торговых точек, отслеживая поведение клиентов в интернет-магазине и анализируя комментарии о компании и ее продуктах в социальных сетях. Уже более 10 лет Walmart использует науку о данных для оптимизации уровня запасов в магазинах. Хорошо известен пример, когда Walmart пополняла ассортимент пирожных с клубникой в магазинах на пути следования урагана «Фрэнсис» в 2004 г. на основе анализа данных о продажах в период прохождения урагана «Чарли» несколькими неделями ранее. Недавно Walmart использовала науку о данных для увеличения розничных доходов, начав внедрять новые продукты на основе анализа тенденций в социальных сетях, анализировать активность по кредитным картам для составления рекомендаций клиентам, а также оптимизировать и персонализировать взаимодействие с клиентами через официальный сайт. Walmart связывает увеличение объема онлайн-продаж на 10–15 % именно с использованием науки о данных{7}.

В онлайн-мире эквивалентом апселлинга (продажи более дорогих версий товара) и перекрестных продаж являются рекомендательные системы. Если вы смотрели фильмы на Netflix или покупали что-нибудь на Amazon, то знаете, что эти сайты собирают и используют данные, а затем предлагают вам варианты следующих просмотров или покупок. Одни рекомендательные системы направляют вас к блокбастерам и бестселлерам, а другие — к нишевым продуктам, соответствующим вашим вкусам. В книге Криса Андерсона «Длинный хвост: Эффективная модель бизнеса в интернете»{8} утверждается, что по мере удешевления производства и дистрибуции рынки переходят от продажи большого количества небольшого набора хитов к продажам меньшего количества более разнообразных нишевых продуктов. Этот компромисс между стимулированием продаж популярных и нишевых продуктов лежит в основе разработки рекомендательных систем и влияет на алгоритмы обработки данных, используемые в этих системах.

В последние годы государственные структуры осознали преимущества науки о данных. Например, правительство США в 2015 г. назначило математика Дханурджая Патила первым главным специалистом по данным. Некоторые из крупнейших инициатив в области науки о данных, возглавляемых правительством, были связаны со здоровьем. Наука о данных лежит в основе проектов «Раковый прорыв» (Cancer Moonshot) и «Точная медицина» (Precision Medicine)[4]. «Точная медицина» сочетает секвенирование генома человека и науку о данных при разработке индивидуальных лекарств для отдельных пациентов. Одной из его частей является программа «Все мы» (All of Us)[5], которая занимается сбором информации об окружающей среде, образе жизни и биологических параметрах более миллиона добровольцев для создания крупнейших в мире баз данных точной медицины. Наука о данных радикальным образом меняет устройство городов, где она применяется для отслеживания, анализа и контроля экологических, энергетических и транспортных систем, а также при долгосрочном городском планировании{9}. Мы вернемся к здоровью и умным городам в главе 9, когда будем обсуждать перспективы науки о данных на ближайшие десятилетия.

Еще одна инициатива правительства США в области данных направлена на то, чтобы департаменты полиции лучше понимали, как они могут помочь местным сообществам[6]. Наука о данных также способствует прогнозированию очагов преступности и рецидивов преступлений, однако правозащитные группы подвергли критике ее использование в уголовном правосудии. В главе 7 мы обсудим вопросы конфиденциальности и этики, поднятые наукой о данных, и одним из факторов в этой дискуссии станет то, что многие люди имеют разное мнение о приватности информации, в зависимости от области, где она применяется. Если ее использование в медицинских исследованиях, финансируемых государством, находит поддержку, то реакция тех же людей меняется на противоположную, когда речь заходит о деятельности полиции и уголовном правосудии. В главе 7 мы также обсудим использование персональных данных для определения размера выплат при страховании жизни, здоровья, автомобиля, дома и путешествий.

Фильм 2011 г. «Человек, который изменил все» с участием Брэда Питта продемонстрировал растущую роль науки о данных в современном спорте. Фильм основан на книге «Moneyball»[7] 2004 г., в которой рассказана реальная история о том, как бейсбольный клуб «Окленд Атлетикс» использовал науку о данных для улучшения отбора игроков{10}. С ее помощью было выявлено, что процентное соотношение попадания игрока на базу и упущенных возможностей является более информативным показателем его успешности, чем традиционно принятые в бейсболе статистические данные, такие как средний уровень достижений. Это понимание позволило составить список недооцененных игроков и превзойти возможности бюджета. Успех «Окленд Атлетикс» произвел революцию в бейсболе, и сегодня большинство клубов интегрирует аналогичные стратегии, основанные на данных, в процесс найма.

Эта история — яркий пример того, как наука о данных может дать организации преимущество в конкурентном рыночном пространстве. Но с точки зрения самой науки наиболее важным аспектом здесь является то, что иногда на первый план выходит выявление информативных атрибутов. Распространено мнение, что ценность науки о данных заключается в моделях, которые создаются в процессе. Однако, как только мы узнаем важные атрибуты области определения, можно легко создавать модели, управляемые данными. Ключом к успеху является получение правильных данных и поиск правильных атрибутов. В своей книге «Фрикономика»[8] Стивен Левитт и Стивен Дабнер иллюстрируют важность этого на примере широкого круга проблем, поскольку считают, что ключом к пониманию современной жизни является «знание того, что и как измерять»{11}. Используя науку о данных, мы можем выявить важные закономерности, которые, в свою очередь, помогут идентифицировать нужные атрибуты области определения. Причина, по которой наука о данных используется все шире, заключается в том, что сфера ее приложения не имеет значения: важны только правильные данные и четкая формулировка проблемы.

Есть ряд факторов, способствующих росту науки о данных. Как мы уже говорили, появление больших данных обусловлено относительной легкостью, с которой организации могут собирать информацию. Записи транзакций в точках продаж, клики на онлайн-платформах, публикации в социальных сетях, приложения на смартфонах и прочее — все это каналы, через которые компании теперь могут создавать ценные профили отдельных клиентов. Другим фактором является коммодификация хранилищ данных с экономией на масштабе, что делает хранение информации дешевле, чем когда-либо прежде. На это влияет и колоссальный рост мощности компьютеров. Графические карты и процессоры (GPU) были изначально разработаны для быстрой визуализации графики в компьютерных играх. Отличительная особенность графических процессоров — способность выполнять быстрое умножение матриц, а это полезно