Книга: Аналитическая культура

Сколько стоит набор данных?

Сколько стоит набор данных?

Посчитать, во сколько вам обходятся данные, относительно легко. Можно проанализировать величину прямых расходов на хранение (например, стоимость услуг Amazon Web Services), стоимость сервисов резервного копирования, зарплаты сотрудников, обеспечивающих хранение и управление данными, а также их непроизводственные расходы, плюс стоимость приобретения данных (если актуально). При этом компания с управлением на основе данных должна определить ценность этих данных для бизнеса. Какова их ROI? А вот это уже не так просто.

Д’Алессандро и др.[45] предложили фреймворк, позволяющий оценить прямую рентабельность инвестиций ROI в долларах, по крайней мере в определенных ситуациях. Они работают в сфере рекламы и разработали прогнозные модели для вычисления, какие рекламные объявления эффективнее всего показывать каждому пользователю. Они получают деньги только за переход пользователя по рекламному объявлению. При этом сценарии результат и выручка очевидны: они получают, скажем, 1 долл., если пользователь переходит по рекламному объявлению, и 0 долл., если пользователь ничего не делает. У них есть собственный набор данных, на основании которых они строят свои модели. Некоторые из них — ретроспективные, взятые на основе действовавших ранее цен, а некоторые были ими приобретены в прошлом (их относят к категории невозвратных затрат). Вопрос, которым они руководствуются: «Какова рентабельность моделей, построенных на наших собственных данных, по сравнению с моделями, построенными на данных от третьих лиц?» Для этого требуется определить три компонента:

1) какова стоимость действия (в данном случае действие — это переход пользователя, его стоимость — 1 долл.);

2) какова ожидаемая стоимость модели на основе наших собственных данных;

3) какова ожидаемая стоимость модели на основе наших данных и дополнительных данных третьей стороны.

Итого:

Стоимость данных = ожидаемая стоимость (модель на основе данных третьей стороны) — ожидаемая стоимость (модель без использования данных третьей стороны)

и

Предельная норма прибыли = стоимость (переход) ? стоимость данных.

Предположим, у модели на основе собственных данных всего 1 % вероятности, что по рекламному объявлению будет переход, а у модели на основе дополнительных данных третьей стороны эта вероятность составляет 5 %. Ценность данных выше на 4 %, а прирост ценности этих данных составляет 1 долл. ? (5 % — 1 %) = 0,04 долл.

Располагая конкретным значением вроде этого, можно объективно определить целесообразность приобретения этих данных. Если стоимость дополнительных данных 0,04 долл., тогда это нерентабельно. А если их стоимость составит, например, 0,01 долл., решение очевидно.

Вы можете не ограничиваться только оценкой прироста ценности данных третьей стороны в дополнение к собственным данным. Когда речь идет о данных, в большинстве случаев самая важная роль отводится контексту. Д’Алессандро и др. провели интересный эксперимент, в ходе которого сравнили прирост ценности данных третьей стороны по сравнению со случайным таргетированием пользователей, то есть полным отсутствием данных по сравнению с данными только третьей стороны. Они получили положительный прирост ценности по целому ряду сегментов: стоимость по сегменту / 1 тыс. пользователей составила 1,8 долл. Затем они повторили эксперимент и использовали собственные данные плюс данные третьей стороны. Как вы думаете, какой результат они получили? Прирост ценности упал! Стоимость по сегменту на 1 тыс. пользователей теперь была около 0,02 долл. В контексте данных, которыми они уже располагали, дополнительные данные обеспечили положительную, но незначительно малую ценность (рис. 3.2), вероятнее всего, из-за избыточности данных.

Рис. 3.2. Дополнительные данные должны способствовать повышению ценности, но наблюдается убывающая доходность

Источник: https://conferences.oreilly.com/strata/stratany2014/public/schedule/detail/37642

Этот общий подход достаточно эффективен, так как есть возможность приобрести выборку данных, которую можно протестировать. Если полученный результат хороший, можно приобрести полный набор данных. То есть они не связаны обязательством по приобретению полного набора данных, пока не проведут эксперименты, подтверждающие их ценность. К сожалению, не все поставщики данных и не всегда идут на такие условия. Тем не менее, возможно, вы вносите ежемесячную оплату за пользование данными. В таком случае вы можете проанализировать ценность данных с помощью описанных выше экспериментов и увидеть, насколько рентабельно их использование. Если для вас это нерентабельно, откажитесь от услуг этого поставщика.

Авторы делают заключение:

Аминь!

Оглавление книги