Малі дані можуть змінити якість життя у невеликих спільнотах, створити нові можливості, а також допомогти уникнути узагальнень, що супроводжують великі дані.
“Великий вплив малих даних” - це історія про досвід інвестиційної компаніїTSEF, яка вкладає кошти у розвиток соціально зорієнтованих стартапів, які аналізують невеликі дані. Під останніми інвестори розуміють деталізовану та уважну до нюансів інформацію про малі общини, малий бізнес, розрахунки готівкою та ринки, які вважаються ризиковими через невідповідність до стандартів, базованих на великих даних. У тому числі в країнах, що розвиваються.
Ініціатива “Дані міст” переказала цю розповідь, адже вона може бути корисною в українських реаліях.
Я - інвесторка для компаній, що керуються даними. А мій дідусь, пекар і власник маленького бізнесу - новатор і вчений у сфері даних невеликих. Я зрозуміла це, аналізуючи, що і як він робив.
Без додаткових ресурсів, більших за олівець, папіру та надзвичайно глибокого знання про своїх клієнтів у Вашингтоні Хейтс, штат Манхеттен (околиця Нью-Йорку), він купував, продавав і управляв своїм бізнесом, а також мінімізовував ризики. Його громада була бідною, але бізнес дідуся процвітав. Це відбувалося через те, що я зараз називаю малими даними: деталізованою статистикою ринку, яка збирається через регулярну та довірливу взаємодію з клієнтами.
Великі дані включають інформацію з більшості електронних джерел, таких як кредитні картки, об’єми заробітної плати, тестові оцінки тощо. Але люди, які сплачують готівкою та не мають, наприклад, вищої освіти, залишаються поза увагою, їх вибір та вподобання залишаються непоміченими. Малі дані фіксують ці нюанси.
Мій дід, наприклад, мав найважливішу інформацію про клієнтів, яку він ретельно збирав протягом багатьох років: хто може платити зараз, кому потрібно ще кілька днів і які борги закривати, бо їх не відшкодують. Якщо б він використовував алгоритми, які застосовують до великих даних, аналіз, швидше за все, сказав би йому, що всі його клієнти навряд чи платоспроможні, виходячи з того, що вони мають низький рівень доходу та низький рівень освіти. Сьогодні я хвилююсь, що в нашому ентузіазмі за великими даними та агрегованими прогнозами ми часто втрачаємо критичну уважність до деталей, яку ми могли б отримати з малих даних, тому що ми не збираємо їх. У процесі ми втрачаємо різні можливості заробляти гроші та створювати економічні повноваження.
Нам потрібно все більше і більше даних для забезпечення життєво важливих зв'язків на ринках та у ланцюгах постачання по всьому світі. Але які проксі-сервери дозволяють великим компаніям визначати, хто серед людей з низьким доходом є хорошими клієнтами? У Фонді соціальних підприємців (TSEF) ми вигідно інвестуємо кошти у підприємства, які цільово та відповідально обслуговують громади з низькими доходами, створюючи нові та унікальні уявлення про поведінку людей у цьому процесі. Значення невеликих даних, які вони збирають, стає все більш корисним для інших партнерів, включаючи корпорації, які готові платити за це. Це своєрідна подвійна ринкова можливість, яка вперше робить економічно вигідним для цих компаній орієнтацію на небагатих. Ми робимо ставки на невеликі дані, щоб трансформувати можливості та якість життя для невеликих клієнтів, а потім на ринки, які колись вважалися занадто ризикованими або занадто витратними. З невеликими даними вони генерують значні прибутки для інвесторів.
Розглянемо основні критерії для видачі кредитів. Оскільки банки потребують економічно ефективного способу оцінити ризик погашення, вони покладаються на оцінки кредитів, щоб прийняти рішення про позику. Традиційно, кредитні бали вимагають відстеження даних, побудованих на показниках доходів заробітної плати та тривалій історії повернення позик. Люди з нестабільною роботою, заснованою на живих грошах, не мають цих даних. Вони не можуть продемонструвати свою кредитоспроможність звичайними методами, а отже - платять більше за кредити. Але багато людей, яким потрібен кредит, беруть його якраз для того, щоб поліпшувати свої життєві обставини - оплачувати будинок, автомобіль, освіту своєї дитини, боротися за свій малий бізнес.
Кредитні рахунки, звичайно, не єдиний спосіб визначити ймовірність погашення позики, але вони найчастіше є найбільш затребуваними. За відсутності нюансів, невеликих даних, ми створюємо ризиковані умови для сотень мільйонів людей у всьому світі. Часто через те, що вартість деталізованого аналізу занадто висока. Ми закриваємо доступ до капіталу людям за доступними цінами та відхиляємо вигідні можливості кредиторам. Що робити, якщо замість цього ми мали б малі, точніші, а отже, і розумніші дані?
Зважаючи на усе, перелічене раніше, TSEF вклалася як інвестор у мобільну технологічну платформу Angaza, яка дозволяє людям у країнах, що розвиваються, платити за альтернативні джерела енергії на кшталт сонячної у невелику розстрочку, а не оплачувати всі витрати наперед. За деякими оцінками, компанії Pay-as-you (дослівно “заплатити, як вдасться. - “Дані міст”), такі як Angaza, у п'ять разів прискорили запровадження сонячного світла, продаючи доступну та чисту електроенергію людям з електромережі, які в іншому випадку залежали б виключно від непослідовного доступу до дорогих і шкідливих джерел енергії, таких як керосин.
Мобільна платформа Angaza дозволяє людям платити за сонячну енергію невеликими частинами та створити перші позитивні кредитні історії.
Мобільний сервіс Angaza - технологія, яка не тільки зменшує "енергетичну бідність", але також дозволяє сім'ям відкривати кредитну історію вперше, документуючи свої платежі та графіки погашення на ринках, де кредитні бюро надають лише негативну інформацію. Оскільки Angaza накопичує ці дані, він може спостерігати закономірності: хто платить і коли. Фільтрувати клієнтів за географією, сезоном або спільнотою. Можна проаналізувати, чи існують цикли доходів, платежів чи пропущених платежів. Відповідно, це може допомогти дистриб'юторам сонячної енергії зробити більш ефективні оцінки ризиків та прийняти бізнес-рішення. Наприклад, відновити панель сонячних батарей або продовжити графік платежів. З інформацією від аналізу таких даних про повернення коштів, сім'ї можуть просуватися по кредитній драбині, щоб фінансувати все ширший спектр потреб. Ці потреби, у свою чергу, представляють ринкові можливості для інших підприємств, включаючи енергетичні або комунальні підприємства, або місцеві банки, що мають продукти та послуги, які вони можуть продати вигідно, відповідально та економічно ефективно на цих невикористаних ринках.
Це також змінює малий бізнес, який працює і процвітає. Візьміть випадок Frogtek, компанії з портфоліо TSEF. Вона допомагає дрібним магазинам Мексики керувати своїми рекламними ресурсами. Уявіть собі хлібопекарню мого діда як мексиканську тіндану або магазин. Frogtek збирає дані про всі невеликі магазини і дозволяє продавцям, які традиційно покладаються на касові паперові записи, відстежувати покупки людей. Отримані дані генерують цінну інформацію про покупки клієнтів. Це не тільки покращує управління запасами, але і дозволяє власникам магазинів створити звіт про прибутки та збитки. Таким чином, вони вперше можуть продемонструвати дані операцій, платежів та погашення, які в свою чергу могли б вплинути на їх позики та капітал, щоб розширювати свій бізнес і краще обслуговувати своїх клієнтів. Такі дані також можуть підвищити ефективність в рамках ланцюжка постачання . Сьогодні 50 відсотків їжі в Мексиці продаються через невеликі магазини з готівковими операціями. Як наслідок, великим споживачам, що упаковують товари, не вистачає розуміння основної поведінки споживачів - що люди купують, коли, за якою ціною - це дозволить їм оптимізувати доставку. Невеликі, але нові та покращені дані Frogtek дозволяють значно поліпшити ефективність (і заощаджувати витрати) у поєднуваних ланцюжках постачань, відкриваючи потенціал для того, щоб ринки були більш вигідними та привабливими. Наш досвід як інвесторів показує, що великі компанії готові платити за ці дані. . Наприклад, одна з найбільших у світі інформаційних компаній інвестувала в Frogtek, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів. І саме економічна цінність цього підходу перетворює традиційні бар'єри на їхні головні переваги та приносить вигідні можливості. Зараз ці витрати на збір даних можна передавати комунальним компаніям, страховикам, банкам - будь-якому підприємству, який бачить переваги та оцінює ризик як шлях до нових ринків. Таке розуміння так само справедливе в країнах, що розвиваються, як і в наших громадах, які знаходяться тут, вдома (США - “Дані міст”). Інвестиції в компанії, які створюють малі дані та великі знання, ми вважаємо доречними, щоб прибутково та відповідально обслуговувати громади з низьким рівнем доходу у всьому світі.
Текст Лізи Лакетт, представниці TSEF,
Нью-Йоркського інвестиційного фонду,
який спеціалізується на впровадженні
програмного забезпечення та аналізу даних,
що стосуються проблемних груп.
Адаптований переклад - команда Громадянської мережі ОПОРА ініціативи “Дані міст”
На фото №2 - сервіс Angaza в дії. Джерело - https://ssir.org