Aizvien straujākas attīstības nozīmīgs blakus faktors ir dati. Datus rada teju ikviena mūsu kustība, sākot no tik ikdienišķas nodarbības kā sērfošanas internetā līdz iepirkumu paradumiem, mobilā telefona signāliem un pat saziņas biežumu un veidu ar mūsu tuviniekiem, kolēģiem un sadarbības partneriem. Katrs mūsu pirkums, kas faktiski iezīmē mūsu attiecības ar uzņēmumiem, kuru pakalpojumus patērējam, rada datus. Lielais datu apjoms aizvien vairāk un vairāk uzņēmumus aicina izvērtēt, kāda informācija ir mūsu rīcībā un, kas vēl svarīgāk - ko ar to iespējams pasākt?
Tas bija Edmunds Halejs, kurš ne tikai atklāja spožo komētu, bet, pašam nezinot, lika pamatus arī modernajai apdrošināšanai. Nav skaidrs, kādu motīvu vadīts viņš to darīja, bet 17. gadsimta beigās ar milzīgu rūpību viņš izanalizēja Vroclavas iedzīvotāju dzimstības un mirstības datus. Šādi dati bija uzkrāti gadsimtiem ilgi, bet tieši Halejs nodemonstrēja to lietderīgumu. Pateicoties sastādītajām tabulām, varēja precīzi aprēķināt gaidāmo dzimstības līmeni, demogrāfijas attīstības līkni un vidējo miršanas vecumu. Izstrādātā metodoloģija ļāva attīstīt sarežģītākus matemātikas vienādojumus, prognozējot riskus, kas ir būtisks apdrošināšanas nozares stūrakmens.
Vēl dažus simtus gadu pirms interneta izgudrošanas un masveida datu uzkrāšanas, Halejs pierādīja, ka no datiem ir jēga, bet tikai tad, ja tos māk pareizi izlasīt. Kā arī to, ka ir virkne datu, ko mēs atstājam aiz sevis un kuru izmantošana nevis mūs ierobežo, bet palīdz prognozēt un pieņemt atbilstošākus lēmumus. Jāpiebilst, ka notikumu secība neļauj pateikt, vai strukturēta datu analīze kļuva par rūpnieciskās revolūcijas virzītājspēku vai tikai bija viens no tās subproduktiem. Lai vai kā, tomēr šodien šķiet, ka tās ir tik ļoti savstarpēji savijušās, ka attīstību bez datiem un to analīzes vairs nav iespējams iedomāties.
Ēnas puse datu apjomam ir fonā vīdošā Edvarda Snoudena gaismā izceltais uzkrātās informācijas izmantošanas dimensijas apjoms un biežums. Datu daudzums ir prātam grūti aptverams un tas, ko no tiem var izskaitļot, ko var izrakt, ir neiedomājami daudz. Nevajag pat būt paranoiķim un NSA veikto A. Merkeles un citu pasaules līderu spiegošanu attiecināt uz sevi personīgi (protams, mēs katrs esam spilgta un izcila personība, taču diez vai ar to pietiek, lai kļūtu par jebkāda veida spiegošanai interesantu materiālu), lai saprastu, ka ar šo milzīgo datu apjomu, kas ir tikai maza daļa no divām parādībām, ko apzīmē ar nosaukumiem - Internet of Things un Big Data -, var uzzināt neiedomājami daudz.
Šodien, ļoti iespējams, Halejs no sirds priecātos par Snoudena atklājumiem par lielo un koncentrēto datu apkopošanu vienuviet, kur tos iespējams padziļināti analizēt. Tomēr, lai kā mūs nebiedētu privātuma tiesības (jāsaka, ka par mums, pretēji ASV, ES parlaments rūpējas – kopš pagājušā gada oktobra cauri ES sistēmas gaiteņiem savu virzību uzsācis direktīvas uzmetumus par «tiesībām aizmirst» jeb iespēju neļaut uzkrāt datus par sevi ne tikai mobilo sakaru kompānijām, bet arī bankām un pat lielveikalu ķēdēm, kas šim nolūkam izmanto, piemēram, pircēju atlaižu kartes) godīgi jāatzīst, ka paši par sevi nemaz tik daudz nezinām. Vismaz attiecībā uz savu patēriņu. Aizvien biežāk jau tagad ne tikai Google mums iesaka produktus reklāmu veidā, bet arī pārtikas lielveikalu ķēdes piedāvā īpašās programmas. Tas nav nekas cits, kā uz ieradumiem bāzēta prognozēšana.
Datu izmantošanas princips jau šodien ir iestrādāts bonus-malus sistēmā, kas vienkopus apkopo datus par visiem OCTA pircējiem un, vadoties no katra individuālās pieredzes, pielāgo atlaides vai tieši pretēji – piemaksas. Problēmas rodas ar brīvprātīgajiem apdrošināšanas veidiem. Šajos gadījumos katrs apdrošinātājs zina savu individuālo zaudējumu statistiku un piemēro atlaides un piemaksas, vadoties pēc katra klientu vēstures. Savukārt jauniem, nezināmiem klientiem apdrošinātāji bieži vien piedāvā īpašas akcijas cenas, uzņemoties risku tās noteikt nepamatoti zemas. Pieredze rāda, ka dati ir arī tam domāti, lai tos izmantotu. Dalīšanās ar informāciju gandrīz vienmēr rada kopēju labumu. Jau šodien tik daudz cilvēki ir ar mieru, ka viņu dati tiek uzkrāti. Varbūt laiks iet tālāk un veidot kopējas datubāzes? Piemēram, vienota datu bāze apdrošinātājiem par zaudējumu statistiku?