• Дешево распространять: строительство системы трубопроводов через Аляску стоило около восьми миллиардов долларов, его владельцы постоянно несут огромные расходы на содержание. Изначально доступ к данным по-настоящему дорог: строительство и обслуживание сотовых сетей не бесплатно и не дешево; однако стоимость доставляемой информации (кино, музыка, данные с автомобильных телематических устройств, статьи робожурналистики, фотографии котов) может многократно возрасти без удорожания стоимости дистрибуции. Перемещение семидесяти пяти тысяч баррелей нефти в час требует трубы определенного диаметра, и не существует ни алгоритма сжатия, ни способа апгрейда, который позволил бы сократить этот объем.

• Ценность растет по экспоненте: стоимость нефти – как стоимость любого другого ресурса. Цену на баррель устанавливает рынок, и в одно и то же время каждый баррель стоит примерно одинаково. Это линейные отношения между стоимостью и объемом. Однако данные работают по другой модели. Они следуют скорее по экспоненте. Небольшое количество правильных данных может чего-то стоить, но не много. Когда данных становится больше, что позволяет делать более ценные умозаключения, то стоимость данных вырастает в разы. Netflix не узнал бы о нас много, если бы им пользовались десять человек. И Google работал бы по-другому без миллиардов запросов. Настоящая ценность цифр в том, что, когда ты получаешь достаточно цифр, их стоимость пробивает потолок.

Этот трехцелевой подход – апстрим, мидстрим и даунстрим – полезный способ подумать об организации своей технологии, составе персонала и методе создания собственной новой машины.

Мы верим, что со временем описанная нами структура сбора, очистки и распространения данных будет универсальной практикой. Сбор данных станет стандартизированным, а потому «необходимым, но не достаточным» условием. К 2020 году «Форд» уже не сможет взять верх над «Шевроле», просто оснастив измерительными устройствами автомобильный карбюратор. И также – распространение информации через приложения, внедренные системы станут обыденным делом. В конце концов, победа Google над Bing или Amazon над Walmart.com не имеет почти ничего общего с распространением или интерфейсом, поскольку во многом они похожи. А центральным шагом и главной ареной конкурентных битв станут очистка данных и наделение их смыслом. Именно здесь можно создать и отстоять свое конкурентное преимущество. Именно здесь вам и вашей команде потребуется конвертировать данные в идеи и применить эти идеи к новым коммерческим моделям; именно здесь в схеме появляется бизнес-аналитика.

Бизнес-аналитику можно определить как инструменты, техники, цели, процессы и бизнес-стратегии, используемые для трансформации данных в готовые к действию инсайты по решению бизнес-проблем и получения конкурентных преимуществ⁵. В нашем «Центре осмысления будущего работы» (Cognizant’s Center for the Future of Work) мы определили, что компания, которая сможет задействовать ценные данные лучше, чем конкуренты, сможет порадоваться среднему снижению затрат примерно на 8,1% и среднему росту доходов примерно на 8,4%⁶.

Однако прежде чем вы сможете дать своим аналитикам задание проводить анализ, нужно дать то, что надо анализировать; именно здесь все – буквально все, – что способно стать «генератором кодов», вступает в действие.

Умный телефон, или смартфон, против глупого телефона. Помните глупые телефоны? Черная или бежевая пластиковая коробка с дисковым набором, которая стояла в гостиной ваших родителей? Ладно, где-то в 1980-х они получили кнопочную панель, но это по-прежнему были совершенно глупые, не способные запомнить ни одного номера, отследить звонок или сделать что-то подобное аппараты.

Зачем мы вспомнили винтажные телефоны? Так, как сейчас мы смотрим на глупые телефоны, мы будем смотреть на сегодняшние стены, столы, стаканы, обувь, машины, зубные щетки, вилки, дома, холодильники, лифты, двери, поезда, телевизоры, кардиостимуляторы, слуховые протезы, кредитные карты, билетные кассы, фонари, спортивные стадионы, кресла в самолетах, рестораны, заводы, дороги, метро, офисы, музеи и так далее в 2025 году. Глупые. Мы будем удивляться, что они не могли адаптироваться к нашим потребностям в реальном времени и не могли помочь выполнить задачи, обеспечив новыми идеями и контекстом – в реальном времени. Таким образом, мы подходим к трансформации умных товаров.

В сердце этой трансформации лежит инструментирование, оснащение измерительными приборами всего. В связи с тем, что сенсоры становятся все меньше, а кривая цены/работоспособности движется точно по Г. Л. Муру, стало технологически и экономически возможно ставить их во все более и более мелкие объекты⁷. Не только возможно, но обязательно. В конце концов, чтобы знать все обо всем, датчиками надо оснастить все. Стратегическим вопросом должно стать не «Что оборудовать приборами?», а «Чего не стоит оборудовать измерителями?», поскольку отказ от оснащения должен стать исключением, а не нормой. А сделав это, вы не только запустите в своей организации процесс сбора всех данных, но также серьезно увеличите ценность этих оснащенных измерителями предметов.

Вот вам один простой пример: простой стол без сенсоров стоит сто пятьдесят долларов в изготовлении и около пятисот долларов в рознице. Оснащенный сенсорами стол можно сделать за двести долларов, а продать потенциально за тысячу долларов. Подумайте об умном столе, который может подстраиваться по высоте под пользователей (как сиденья в автомобиле), заряжать электронные устройства без проводов, позволяет печатать или рисовать прямо на столе, перенося изображение потом на цифровую панель, отображать имя сидящего за ним человека или отслеживать, сидит ли кто-то за ним или нет, и соответственно регулировать отопление и освещение. Любые из подобных возможных сценариев сделают его более ценным для покупателя. При сравнительно небольшом увеличении производственной цены появляются невероятные возможности увеличения дохода и прибыльности. А еще подумайте о «прилипчивости» умного стола. Глупый стол можно заменить без всяких проблем. Однако сделай то же самое с умным столом – и результатом станет внезапное упразднение окружающей персонализации. Например, свет в комнате уже не будет работать, как прежде, и цифровая панель останется без дела. История предпочтений тех, кто за ним работал, будет утеряна. Стол накрепко «прилипнет» к своим пользователям.

Если вы возьмете этот обыденный пример чего-то глупого, становящегося умным, и экстраполируете его на «вселенную вещей», воздействие инструментализации предметов будет еще более и более глубоким. Именно поэтому GE делает свои индустриальные мельницы умными; вот как и почему Bosch и Samsung делают умной свою крупногабаритную бытовую технику (например, холодильники и духовки). Именно поэтому происходит всплеск активности по поводу оснащения измерителями людей. Надо признать: мы и сами порой бываем глупыми. Оснащение приборами позволит и нам стать умнее в части многих важных вещей, в том числе таких, как здоровье.

Итак, каждая «вещь» должна быть инструментирована, и потому встает вопрос: у кого больше всего этих «вещей»? Ответ – у типичной 100-летней компании.

У элиты Кремниевой долины и программных единорогов⁸ нет подобных активов, которые легко преобразовать из глупых в умные. Эта больница, в которой стоят кровати, операционные залы и отделения интенсивной терапии, – все ждет оснащения приборами. В больнице есть пациенты, которых тоже стоит отслеживать. Это не случай каких-то далеких программных стартапов с венчурным капиталом.