эксперт по делам о банкротстве отметил, что проданные активы Caesars заметно пострадали от снижения доходов из-за потери доступа к базе данных о поведении клиентов. Однако в отчете также отмечалось: Total Rewards трудно продать таким образом, чтобы ее можно было встроить в программу лояльности другой компании. И хотя система Total Rewards была вроде бы самым ценным активом Caesar, ее ценность для сторонней организации оказалась сомнительной.
Как видно из этих примеров, подходящей формулы для точного определения стоимости данных пока не существует. Но в обоих случаях существовали стороны, которые были готовы заплатить за них сотни миллионов долларов.
Возможные подходы к оценке данных
Для изучения методов оценки данных мы брали интервью и собирали сведения об информационной деятельности в 36 компаниях и некоммерческих организациях Северной Америки и Европы. У большинства из них годовой доход превышает 1 млрд долл. Они представляли широкий спектр отраслей, включая розничную торговлю, здравоохранение, индустрию развлечений, производство, транспорт и управление.
Основное внимание мы уделяли вопросам определения ценности/стоимости данных, но также обнаружили, что для большинства организаций важны вопросы хранения и защиты данных, доступа к ним и анализа огромных объемов данных. Иными словами, речь идет о сфере ответственности отделов информационных технологий (ИТ). Однако, хотя ИТ-отделы весьма эффективно осуществляют хранение и защиту данных, они сами не могут принимать ключевые решения, необходимые для превращения данных в некую коммерческую ценность. Поэтому сфера наших исследований быстро расширилась за счет включения в нее специалистов, отвечающих за финансы и маркетинг, а при необходимости соблюдения тех или иных нормативных требований – и сотрудников по правовым вопросам. У большинства компаний, участвовавших в нашем исследовании, не было опыта формальной оценки данных, поэтому мы скорректировали методологию. В фокусе внимания исследования оказались важные бизнес-события, после которых необходимо производить оценку данных: слияния и поглощения, банкротства или приобретения, продажа информационных активов. Вместо абстрактного изучения ценности данных мы выбирали события, которые стали поводом для такой оценки, с возможностью сравнения результатов по разным организациям.
Все компании, которые мы исследовали, были буквально переполнены данными; их объем увеличивался в среднем на 40 % в год. Мы ожидали, что этот взрывной рост стимулирует руководство компаний выяснить, какая информация является наиболее ценной. Однако представители большинства организаций сообщили, что у них вообще нет никакой политики формальной оценки данных. Лишь немногие пытались провести какую-либо классификацию в этой сфере, и все процессы оказались сложными и трудоемкими. Так, одна крупная финансовая группа создала специальную команду для серьезной классификации данных с разбивкой по категориям «критически важные», «важные» и «прочие» (к категории «прочие» относились данные, ценность которых менялась в зависимости от условий). Задача этой команды состояла в том, чтобы классифицировать сотни терабайт данных, но за девять месяцев они успели обработать менее 20 Тб. Следует заметить, что проблема, с которой столкнулась эта финансовая группа, на самом деле является типичной.
Итак, ценность информации может определяться по ряду критериев, таких как тип и частота использования данных, контент, возраст, автор, история, репутация, стоимость создания, потенциал в отношении получения дохода, требования к безопасности и юридическая значимость. Со временем стоимость данных может изменяться в зависимости от изменения приоритетов, юридических норм, а также от судебных разбирательств. Все эти факторы, безусловно, важны, но плохо поддаются количественной оценке.
Базовые принципы оценки данных
Каким образом компании могут формализовать оценку данных? На основе результатов наших исследований мы определяем стоимость данных как совокупность трех составляющих: стоимости активов, стоимости деятельности (activity value) и ожидаемой, или будущей, стоимости. Ниже приводится разбивка по источникам стоимости.
Данные как стратегический актив
Для большинства компаний монетизация активов в виде данных означает необходимость определения ценности/стоимости данных о клиентах. Эта концепция не нова: идея монетизации такой информации стара настолько, насколько привычны карты лояльности в продуктовых магазинах. Данные о клиентах могут генерировать денежную стоимость напрямую (когда они продаются или приобретаются) или косвенно (когда новый продукт или услуга создается с использованием информации о клиентах, но сами данные не продаются). Компании также могут объединять общедоступные и собственные базы с целью создания уникальных массивов данных для продажи или использования.
Мы определяем стоимость данных как совокупность трех составляющих: стоимости активов, стоимости деятельности и ожидаемой, или будущей, стоимости.
Каковы рыночные возможности монетизации данных? Если определить их одним словом – велики. По оценкам Strategy& (группы в составе PwC), только в финансовом секторе доходы от коммерциализации данных к 2018 г. вырастут до 300 млрд долл. в год.
Ценность используемых данных
Использование данных обычно определяется приложением, например системой управления взаимоотношениями с клиентами, главной книгой и частотой использования.
Частота использования, как правило, рассчитывается исходя из рабочей нагрузки приложения, скорости обработки транзакций и частоты обращения к данным. Следует особо подчеркнуть один примечательный аспект ценности данных, связанный с частотой их использования. Дело в том, что отдача от применения обычных, материальных активов со временем, как правило, снижается, то есть чем больше они используются, тем меньше их ценность. Между тем ценность данных – не всегда, но часто – с увеличением интенсивности их использования может возрастать. Иными словами, данные, рассматриваемые как актив, со временем становятся более значимыми. Например, навигатор Waze компании Google Inc. интегрирует данные краудсорсинга от водителей в реальном времени, поэтому ценность картографических данных приложения со временем увеличивается, ведь ими пользуется все больше людей.
Основные затраты, связанные с данными, обусловлены необходимостью их сбора, хранения и обслуживания. При этом расходы на использование информации могут быть весьма незначительны. Дополнительным фактором здесь является время: нужные данные в нужное время (например, сведения о транзакциях, полученные во время рождественского пика розничных продаж) могут иметь очень высокую ценность.
Конечно, определения ценности конкретных данных на основании их использования не будут восприниматься однозначно; мнения двух сторон в этом случае вряд ли будут одинаковыми. Например, для путешественника, потерявшегося в незнакомом городе, картографическая информация, отправленная на его мобильный телефон, в какой-то определенный момент будет представлять огромную ценность, но, скорее всего, эти точные данные ему никогда больше не понадобятся. С другой стороны, провайдер может хранить эти сведения для других целей и использовать их снова и снова в течение долгого времени.
Ожидаемая ценность данных
Хотя обычно используются выражения «цифровые активы», «информационные активы» или даже «массивы данных» (англ. digital assets или data assets), общепринятого способа учета этих активов в балансовых отчетах пока не существует. Фактически, если цифровые активы вообще отслеживаются и учитываются, они обычно смешиваются с другими нематериальными активами, такими как товарные знаки, патенты, авторские права и репутация фирмы.
Первым шагом к распределению информации по категориям ценности должна стать разработка
