Читаем Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим полностью

Farecast — это воплощение компании, которая оперирует большими данными; наглядный пример того, к чему идет мир. Эциони не смог бы создать такую компанию пять или десять лет назад. По его словам, «это было бы невозможно». Необходимое количество вычислительных мощностей и хранилище обошлись бы слишком дорого. И хотя важнейшим фактором, сыгравшим на руку, стали изменения технологий, изменилось еще кое-что — едва уловимое, но более важное: само представление о том, как использовать данные.

Данные больше не рассматривались как некая статичная или устаревшая величина, которая становится бесполезной по достижении определенной цели, например после приземления самолета (или в случае Google — после обработки поискового запроса). Скорее, они стали сырьевым материалом бизнеса, жизненно важным экономическим вкладом, используемым для создания новой экономической выгоды. Оказалось, что при правильном подходе их можно ловко использовать повторно, в качестве источника инноваций и новых услуг. Данные могут раскрыть секреты тем, кто обладает смирением и готовностью «слушать», а также необходимыми инструментами.

<p>Данные говорят сами за себя</p>

Приметы информационного общества нетрудно заметить повсюду: в каждом кармане найдется мобильный телефон, на каждом столе — компьютер, а в рабочих кабинетах по всему миру — большие ИТ-системы. Но сама информация при этом менее заметна. Полвека спустя с того времени, как компьютеры прочно вошли в жизнь общества, накопление данных достигло того уровня, на котором происходит нечто новое и необычное. Мир не просто завален небывалым количеством информации — это количество стало расти быстрее. Изменение масштаба привело к изменению состояния. Количественное изменение привело к качественному. В науках, таких как астрономия и геномика, впервые столкнувшихся со всплеском данных в середине 2000-х годов, появился термин «большие данные». Теперь эта концепция проникает во все сферы человеческой деятельности.

Для «больших данных» нет строгого определения. Изначально идея состояла в том, что объем информации настолько вырос, что рассматриваемое количество уже фактически не помещалось в памяти компьютера, используемой для обработки, поэтому инженерам потребовалось модернизировать инструменты для анализа всех данных. Так появились новые технологии обработки, например модель MapReduce компании Google и ее аналог с открытым исходным кодом — Hadoop от компании Yahoo. Они дали возможность управлять намного большим количеством данных, чем прежде. При этом важно, что их не нужно было выстраивать в аккуратные ряды или классические таблицы баз данных. На горизонте также появились другие технологии обработки данных, которые обходились без прежней жесткой иерархии и однородности. В то же время интернет-компании, имеющие возможность собирать огромные массивы данных и острый финансовый стимул для их анализа, стали ведущими пользователями новейших технологий обработки, вытесняя компании, которые порой имели на десятки лет больше опыта, но работали автономно.

Согласно одному из подходов к этому вопросу (который мы рассматриваем в этой книге), понятие «большие данные» относится к операциям, которые можно выполнять исключительно в большом масштабе. Это порождает новые идеи и позволяет создавать новые формы стоимости, тем самым изменяя рынки, организации, отношения между гражданами и правительствами, а также многое другое.

И это только начало. Эпоха больших данных ставит под вопрос наш образ жизни и способ взаимодействия с миром. Поразительнее всего то, что обществу придется отказаться от понимания причинности в пользу простых корреляций: променять знание почему на что именно. Это переворачивает веками установленный порядок вещей и ставит под сомнение наши фундаментальные знания о том, как принимать решения и постигать действительность.

Большие данные знаменуют начало глубоких изменений. Подобно тому как телескоп дал нам возможность постичь Вселенную, а микроскоп — получить представление о микробах, новые методы сбора и анализа огромного массива данных помогут разобраться в окружающем мире с использованием способов, ценность которых мы только начинаем осознавать. Но настоящая революция заключается не в компьютерах, которые вычисляют данные, а в самих данных и в том, как мы их используем.

Чтобы понять, на каком этапе находится информационная революция, рассмотрим существующие тенденции. Наша цифровая Вселенная постоянно расширяется. Возьмем астрономию.

Когда в 2000 году стартовал проект «Слоуновский цифровой обзор неба», его телескоп в Нью-Мексико за первые несколько недель собрал больше данных, чем накопилось за всю историю астрономии. К 2010 году его архив был забит грандиозным количеством информации: 140 терабайт. А его преемник, телескоп Large Synoptic Survey Telescope, который введут в эксплуатацию в Чили в 2016 году, будет получать такое количество данных каждые пять дней.[7]

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии