Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 42
Пространство координат, благодаря которым можно легко разобраться в том, что такое Big Data, постоянно меняется, создавая отдельные группы понятий, практически не связанных друг с другом. Трудно представить, да?
В Интернете есть известный мем о том, что в одном сперматозоиде содержится 37,5 мегабайт информации ДНК[1][2]. А в результате генерального «салюта» выдается порядка 1500 терабайт.
К слову, в 2013 году мне удалось стать участником крупнейшего внедрения в банковском секторе размером в 51 терабайт. Я внедрял хранилище данных Vertica от Hewlett-Packard. Когда моя команда поместила все транзакции одного крупного банка в это хранилище, у нас получилось немногим больше десяти терабайт. А тут почти в 30 раз больше. В 30!
Так что самые «большие» данные еще впереди.
А теперь просто. Понятие Big Data можно сравнить с термином «инди-рок», который появился в 80-х годах. Так называли стиль, напоминающий гаражный рок или брит-поп, который играли группы в колледжах или университетах. Благодаря журналистам этот термин обрел множество значений, трактовок и представлений, поэтому инди-роком все стали называть любой стиль музыки, который хотя бы издалека напоминал Oasis, Blur и другие подобные группы.
К чему это? Любую активность, которую я считаю хоть как-то связанной с жизненным циклом данных, я называю Big Data.
Когда понятие попадает в мейнстрим, оно становится #хэштегом, который позволяет привлекать общественное внимание. Да всем плевать на смысл этого хэштега, главное – чтобы было прикольно.
Это происходит, например, потому, что большинство журналистов и копирайтеров не понимают, с чем они столкнулись, что это за технология, и как она будет вести себя дальше. Никого особо не парит, как ее назвать.
Прямо как в издательствах. Это ведь прикольно. Ты пишешь книгу, а ее вычитывает редактор, который не понимает, что это такое.
Однажды мне рассказали историю о том, как один высокопоставленный чиновник участвовал в реализации законопроекта в области платежей, но сам при этом ни разу в жизни не сделал ни одного банковского перевода. С Big Data так же.
Лет десять назад термин Big Data воспринимался исключительно как инфраструктурный – под ним понимался специальный класс баз данных, которые позволяли быстро обрабатывать большие объемы информации. То есть, Big Data называлась просто категория железок (серверов), которые умели выполнять определенные вычисления.
Зачем они были нужны? Затем, что обычные железки не умели работать с большим количеством записей. Им было сложно. Памяти не хватало, процессоры грелись, пыхтели бедняги, а скорость расчетов оставляла желать лучшего. Железяки или сервера категории Big Data позволяли решить эту проблему. Потом придумали, что дело вовсе не в железяках, и что можно создавать программное обеспечение («софт»), которое будет работать на самых обычных настольных компьютерах, объединенных в единые узлы. Такие конструкции могли работать параллельно над конкретной задачей из области обработки данных. По-научному их называли «программными комплексами» и «кластерами».
Аудиофайлы, изображения, сложные и слабоструктурированные файлики в то время мало обрабатывались. Существовало сильное ограничение по их исследованию. Для них также требовалось специальное программное обеспечение, а у обычных баз данных не было возможности быстро провести анализ.
Технологии очень быстро эволюционировали. В какой-то момент на смену традиционному понятию Big Data пришел еще один новый термин – Smart Data. Он означал, что «Умные данные» – это сигнал, а «Большие данные» – шум. Таким образом появилась парадигма, разделяющая методы анализа: исследования «шумов» и выявления «сигналов».
За какие-то двадцать лет мир тряхануло так, что он перешел от рынка, где нельзя было купить данные интернет-трафика со «следами», оставленными пользователями, к рынку, где любые данные можно достать в любой момент.
И все бы ничего, но мир перевернулся с ног на голову. Данных стало так много, что их внезапно начали регулировать. Беспощадно и беспристрастно.
Одним из первых пострадал банковский сектор. Все процессы и продукты пришлось пересматривать, потому что теперь даже для кредитного решения банк не может купить данные у кредитного бюро, чтобы проверить потенциального заемщика без его согласия.
В 2018 году появилось регулирование GDPR в Европе. Оно стало настолько жестким, что банки вынуждены были остановить привычные процессы привлечения клиентов в Интернете.
Конечно, если смотреть на все со стороны, то трансформация, которая произошла, – колоссальна. Только представьте, раньше данными занимались где-то внутри IT, в специальных операционных хранилищах (еще они называются ODS), дешево и сердито эти данные сваливались в одну кучу из разных источников. Но теперь мир перешел на новую стадию, данные – это новая нефть, из данных начали строить большой бизнес.
Новые технологии неизбежно приведут человечество к изменению мышления. Об этом уже писали эксперты[3], анализирующие влияние изучения другого языка на мышление человека. Новые технологии – это еще и переход к новой терминологии, который повлечет за собой новую форму организации взаимодействия потребителей и компаний. А она еще не выработана. Это значит, что данные как актив еще не имеют своей утвержденной и принятой формы по ведению бизнеса.
Поэтому теперь термин Big Data, скорее, отражает новую модель зрелости бизнеса, общества и государства, он больше не является просто олицетворением технологий хранения данных. Сегодня Big Data подразумевает, что пользователь понимает, как быстро и легально обработать информацию, и как ее структурировать таким образом, чтобы результаты этой работы были понятны окружающим.
Постинформационное общество[4]
Взрывной рост технологий использования данных приблизил человечество к новой модели своей работы – постинформационному обществу.
Звучит слишком заумно? Вообще префикс «пост» уже много где используется: постистория, постмодернизм, постиндустриальное общество и так далее.
Смысл постинформационного общества в том, что полезные знания среди разнообразной информации теперь могут находить алгоритмы, а не люди, которые их спроектировали.
Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 42
