Передача данных опасна для бизнеса

Данные окружают нас повсюду: встроены в тарифный план сотовой связи, в наш кредитный рейтинг и в каждую часть цепочки поставок, которая обеспечивает нас товарами, которые мы используем и потребляем. За этим удобством стоят и риски, которые мы не видим.

Манипуляция с данными

Данные можно использовать для выявления закономерностей в бизнес-процессах, оптимизации операций, экономии денег и достижения лучших конечных результатов. С точки зрения аналитики звучит прекрасно.

Существует множество доказательств в поддержку тех, кто рассматривает эту технологию как благо. Но, как и большинством инструментов, им можно злоупотреблять. Будет ли результат благом или проклятием, полностью зависит от оператора данных.

Риски заключаются в том, как данные собираются, анализируются и управляются. Совокупно – это усиливает их воздействие, будь оно хорошим или плохим. Дело, которое в настоящее время рассматривается в судах США, является ярким примером того, как это может закончиться.

RealPage – компания по разработке ПО для управления недвижимостью – предоставляла услугу арендодателям, помогая им обмениваться данными. В итоге, прокуратура округа Колумбия решила, что ситуация приняла опасный оборот, поскольку такой обмен информацией нанес ущерб тысячам людей.

Арендаторы подали в суд на RealPage и 14 крупнейших арендодателей округа, утверждая, что они вступили в сговор с целью незаконного повышения арендной платы путем коллективного обмена своими данными с компанией. Это затронуло 50 тыс. квартир, нарушив антимонопольное законодательство округа. 

В других судебных процессах против аналогичных фирм с аналогичными бизнес-моделями, также подтверждалось, что косвенный сговор привел к оттоку арендаторов. Поскольку, алгоритмы подсказывали арендодателям повышать арендную плату и зарабатывать больше денег, несмотря на то что пустых квартир становилось больше. В судебных исках утверждается, что это усилило жилищный кризис.

Как данные разгоняют инфляцию

Также появляются свидетельства того, что данные, используемые алгоритмами ценообразования, усиливают инфляцию. Это называется «динамическим ценообразованием», которое разрушает старую модель спроса и предложения.

В статье, опубликованной в июле этого года в журнале New Statesman, редактор Уилл Данн описал, как один продавец Apple заменил свою вывеску на зеркало, которое отражало цену другого продавца Apple. Это исключает какие-либо стимулы для снижения цен в результате конкурентной борьбы.

Есть история о двух реселлерах с Amazon. У одного из них была цена вышедшего из печати учебника – 9,98 долларов. Чужой алгоритм ценообразования немного повысил цену на ту же книгу, стремясь получить маржу выше среднего. Первый продавец, используя аналогичный алгоритм, последовал его примеру. Все шло своим чередом, пока книги в конечном итоге не были проданы намного дороже за 23 доллара.

На этом фоне оправдан некоторый здоровый скептицизм по поводу обмена данными. Поскольку это может стать настоящей «уловкой 22» для тех же фермеров. Они знают, что их данные содержат ценную информацию, которая может сделать их деятельность более эффективной и прибыльной. Но управлять самостоятельно этими данными бывает трудно. Как следствие, есть множество фирм, которые с удовольствием помогли бы им с этой задачей. Но что происходит с этими данными, когда они попадают в чужую систему? Учитывая опыт торговли данными не всегда открытым путем, но и используя правовые коллизии, стоит быть крайне осторожным.

Фермер может обмениваться данными в целях принятия более эффективных агрономических решений, но позже обнаружит, что те же самые данные используются для отслеживания использования его ресурсов и максимизации корпоративной прибыли другими компаниями. А возможно и продажей ему не совсем нужных услуг и товаров.

К сожалению, не существует надежного и беспристрастного органа для объединения и анализа огромных объемов данных, которые начинают получать предприниматели.

В совокупности можно было бы найти замечательные идеи, которые помогут решить то, что сегодня кажется неразрешимыми проблемами, например, как наилучшим образом сбалансировать экологические приоритеты и экономические результаты на ферме.

Возможно, необходимо независимое хранилище данных, принадлежащее самим фермерам или другим отраслевым группам. До тех пор, пока крупные аналитические компании по работе с большими данными не смогут полностью раскрыть свой потенциал для предпринимателей. Без этого убедить людей поделиться своими данных будет непросто.

Изображение: Adobe Stock