В 2003 году Орен Эциони[1] собрался лететь из Сиэтла в Лос-Анджелес на свадьбу своего младшего брата. За несколько месяцев до этого знаменательного события он купил авиабилет через интернет, зная, что чем раньше возьмешь билет, тем дешевле он обойдется. Во время перелета Эциони не удержался от любопытства и спросил попутчика, сколько тот заплатил за билет. Оказалось, что значительно меньше, хотя билет был куплен намного позже. От возмущения Эциони стал опрашивать других пассажиров — и все они заплатили меньше.
У большинства людей ощущение экономического предательства растаяло бы прежде, чем они сложили откидной столик и перевели спинку кресла в вертикальное положение. Но Эциони — один из передовых американских ученых в сфере компьютерных технологий. Будучи руководителем программы искусственного интеллекта в Вашингтонском университете, он основал множество компаний, занимающихся обработкой больших данных, еще до того, как термин «большие данные» приобрел известность.
В 1995 году Эциони помог создать одну из первых поисковых систем — MetaCrawler, которая, став главным онлайн-ресурсом, была выкуплена компанией InfoSpace. Он стал одним из основателей Netbot — первой крупной программы для сравнения цен в магазинах, позже проданной компании Excite. Его стартап ClearForest для анализа текстовых документов приобрела компания Reuters. Эциони рассматривает мир как одну большую компьютерную проблему, которую он способен решить. И ему довелось решить немало таких проблем, после того как он окончил Гарвард в 1986 году одним из первых выпускников по специальности в области программирования.
Приземлившись, Эциони был полон решимости найти способ, который помог бы определить выгодность той или иной цены в интернете. Место в самолете — это товар. Все места на один рейс в целом одинаковы. А цены на них разительно отличаются в зависимости от множества факторов, полный список которых известен лишь самим авиакомпаниям.
Эциони пришел к выводу, что не нужно учитывать все нюансы и причины разницы в цене. Нужно спрогнозировать вероятность того, что отображаемая цена возрастет или упадет. А это вполне осуществимо, причем без особого труда. Достаточно проанализировать все продажи билетов по заданному маршруту, а также соотношение цен и количества дней до вылета.