В нынешней ситуации, когда компании вынуждены ограничивать присутствие сотрудников, последние, чтобы понять, насколько заполнен офис, вынуждены довольствоваться информацией из разряда «хоть шаром покати». У работодателей такая информация зачастую есть – благодаря считыванию карточек при проходе сотрудников через турникет. Инвесторы вынуждены читать устаревшие отчеты обездоленных компаний по управлению недвижимостью, в которых любой признак увеличения числа посетителей преподносится как «великое возвращение в офис».
На прошлой неделе финская компания Kone представила данные, вызывающие больше доверия, – из своих лифтов, установленных в зданиях по всей Европе. Эта публикация стала еще одним свидетельством того, как нетрадиционные данные все активнее используются для отражения поведенческих трендов – и создают потенциальные возможности для инвесторов.
В Лондоне, например, среднемесячное количество поездок в лифте составляло в 2019 г. 13 000; в прошлом году оно рухнуло до 2500. С тех пор «лифтовый показатель» в буквальном смысле «шел вверх». В ноябре он поднялся до двух третей от допандемического уровня.
Kone собирает свои данные прежде всего для того, чтобы улучшить работу лифтов и оптимизировать трафик посетителей. Но сенсоры, микрочипы, связь с интернетом теперь имеются во многих сложных приборах и видах оборудования. И этот интернет вещей порождает гигантские объемы данных для анализа компьютерными алгоритмами. Правда, стоит учитывать, что корреляция не обязательно означает наличие причинно-следственной связи. Например, инвесторы, пытавшиеся оценить тренды продаж в магазинах Walmart, используя спутниковые снимки автомобилей на парковках около них, выяснили, что многие приезжавшие на самом деле шли в другие магазины, располагавшиеся по соседству.
Пока что на интернет вещей приходится незначительная часть в том море данных, которое уже сформировалось за пределами традиционного информационного поля, основанного на корпоративных отчетах и движении котировок акций. Основными источниками, питающими это море, стали социальные медиа, мобильные устройства, интернет-магазины. Они будут становиться еще более ценными по мере того, как будет улучшаться способность компьютеров читать создаваемые людьми тексты.
Одно из свидетельств интереса инвесторов к этой области – недавняя сделка по привлечению нью-йоркским стартапом YipitData, который специализируется на сборе и анализе альтернативных данных, $475 млн от фонда прямых инвестиций Carlyle. YipitData продает услуги представителям разных отраслей, включая финансовую.
Банки и им подобные – крупнейшие покупатели результатов анализа больших данных. Значительный интерес к ним также проявляют другие участники финансового сектора, от высокочастотных трейдеров до традиционных страховых компаний.
Рынок больших данных, который оценивался в $7,6 млрд в 2011 г., как ожидается, к 2027 г. превысит $100 млрд, согласно Statista. Так что можно не сомневаться: за всеми нами будут следить, оценивать, анализировать, выуживать из нас все больше и больше информации о нас самих. Это порождает серьезные вопросы о защите частной жизни. Так что если вы думаете, что, когда вы с коллегой в лифте перемываете косточки своему боссу, вас никто не слышит, подумайте еще раз. Ведь сенсоры следят за вами, где бы вы ни были.
