Об эпохе так называемых больших данных (Big Data) в сфере информационных технологий говорят уже давно. И сейчас эта эпоха переживает период настоящего расцвета: число потребителей и компаний, создающих цифровую информацию и обменивающихся ею, стремительно растет. Специалисты начинают говорить о так называемой инфосфере, объемы которой уже достигают внушительных размеров.
Согласно свежему докладу «Эпоха данных — 2025» (The Data Age 2025), который был представлен компанией IDC, в настоящее время общий объем цифровой информации в мире достигает 25 зеттабайт (Збайт; 1021 байт). А через восемь лет, к 2025 году, он увеличится более чем в шесть раз, до 163 Збайт (см. график). Для сравнения: если стандартные флешки емкостью 1 Гб соединить вместе, то для размещения этого объема данных потребуется цепочка длиной около миллиарда километров, которой можно обернуть Землю 25 тысяч раз. «Последнее десятилетие, прошедшее под знаком преобразования аналоговых данных в цифровые, уступает место эпохе данных как самостоятельной ценности. Создание и использование “жизненно важных” данных, а также управление ими будет в равной степени значимо для поддержания нормальной повседневной деятельности как потребителей, так и коммерческих предприятий и госструктур», — говорится в исследовании.
Океан инфосферы подпитывают разные источники. Это, например, так называемый интернет вещей: число подключенных к интернету устройств стремительно растет; специалисты прогнозируют, что к 2025 году среднестатистический житель Земли будет взаимодействовать с подключенными в сеть устройствами примерно 4800 раз в день, то есть одна процедура взаимодействия будет происходить каждые 18 секунд.
При этом аналитики указывают на растущие объемы корпоративной информации, роль которой в бизнесе все более возрастает. Согласно исследованию IDC, если до настоящего времени основными производителями данных в мире были потребители, то к 2025 году ситуация изменится: 60% информации в мире будут генерировать коммерческие предприятия.
Растущий объем данных создает новые возможности для расширения бизнеса. Однако топ-менеджменту компаний придется решать, какие из данных сохранять, а также искать инструменты для управления ими. «Данные — это двигатель современного цифрового мира и его составляющих, от интеллектуальных персональных программных агентов до беспилотных автомобилей. Создаются новые возможности, которые раньше невозможно было даже представить. Ключевую роль в анализе гигантских объемов доступной информации и извлечении максимальной пользы из нее будут играть технологические инновации», — указывает Дэйв Рейнсел, старший вице-президент IDC.
Новые технологии — новые сервисы
Эффективные решения для анализа и управления большими массивами информации сейчас предлагают многие ведущие мировые компании, которые пытаются быстро подстраиваться под запросы своих клиентов. Например, на недавней конференции Teradata Universe в Ницце один из мировых лидеров в области систем обработки больших данных компания Teradata заявила о смене своей бизнес-стратегии, которая теперь в большей степени нацеливается на конкретные запросы заказчиков.
«Долгое время в центре нашего внимания были технологии как таковые. Сегодня же на первый план выходят задачи наших клиентов и то, как технологии Teradata помогают их решать. Свою миссию Teradata видит в том, чтобы помочь найти правильные ответы на актуальные вопросы о роли данных в их бизнесе», — рассказал на конференции президент Teradata Виктор Лунд. По его словам, новая стратегия Teradata подразумевает не только предложение на рынке новых технологий, но также всесторонний консалтинг клиентов и поиск наиболее подходящих решений, нацеленных на сбор, хранение, управление данными и их анализ.
Участники конференции отметили, что сейчас технологии обработки больших массивов данных выходят на принципиально новый уровень. «Производственные мощности компьютерной техники увеличиваются; то, что раньше нужно было обрабатывать сутки, теперь можно сделать в течении считаных минут. Одновременно снижается цена хранения цифровых данных. Все это открывает новые возможности для компаний в области использования данных, например, о клиентах, поставщиках или комплектующих для своих изделий», — сообщила «Эксперту» Ясмин Ахмед, ведущий специалист по бизнес-аналитике компании Teradata.
О том, какие возможности перед компаниями открывает правильный подход в области обработки больших данных, на конференции рассказывали представители самых разных отраслей. Например, представители мирового автогиганта Volvo проиллюстрировали, как новые ИТ-решения по обработке данных помогают налаживать новые сервисы. По словам Яна Вассена, инженера отдела создания систем помощи и развлечения Volvo, компания уже внедрила сервис, когда автомобиль анализирует информацию от датчиков на колесах. Если электроника приходит к выводу, что дорога скользкая, она пересылает соответствующие данные в облако, откуда потом предупреждение пересылается другим машинам, приближающимся к данному участку, а соответствующая информация посылается в дорожные службы.
Или другой пример: в Швеции и Норвегии любой владелец автомобиля Volvo может заказать доставку продуктов питания или других товаров в свой автомобиль. Компания также продвигает систему услуг каршеринга и других сервисов, когда, например, водителю могут рассказывать о достопримечательностях, мимо которых он проезжает в данный момент. «В скором будущем автомобиль будет только на двадцать процентов чисто транспортным средством. А на остальные восемьдесят процентов это будет комплекс сервисов, которые будут развиваться с помощью новых решений обработки больших данных», — подчеркнул Ян Вассен.
Новые сервисы и усовершенствования бизнес-процессов на основе технологий обработки больших данных активно внедряют и российские компании. Например, представители Сбербанка рассказали, что как часть комплексной программы трансформации банка компания сейчас реализует проект корпоративного хранилища, который является центральным элементом аналитической экосистемы Сбербанка. В нем собрано более 420 Тбайт данных из 29 исходных систем, этот объем ежемесячно увеличивается на 5–6 Тбайт; хранилище обслуживает 37 млн пользователей сервиса «Сбербанк онлайн» и мобильных приложений.
«Мир движется в сторону цифровой экономики, компаниям нужно быть готовым к новым бизнес-моделям, для чего жизненно необходимо лучше и быстрее работать с важными для бизнеса данными», — сказал в интервью «Эксперту» Леонид Ткаченко, директор департамента стратегического маркетинга МТС. По его словам, компания активно развивает новые сервисы, построенные на обработке больших данных. Например, МТС совместно с правительством Москвы реализует проект, основанный на анализе данных о перемещении абонентов оператора по городу. Агрегированную обезличенную информацию о передвижении людей компания передает в столичный департамент информационных технологий. Там эти данные экстраполируют на транспортную инфраструктуру города и решают, в каком направлении дальше ее развивать, где открывать станции метро, маршруты наземного транспорта и проч.
Еще пример: обработка больших данных позволяет МТС совершенствовать свои колл-центры. Например, уже сейчас, если абонент выезжает за границу, ему высылается СМС о способах экономии в роуминге, о возможностях удаленной оплаты услуг. Это делается для того, чтобы клиенты не тратили время на звонки в службу поддержки, а оператор — ресурсы на обслуживание такие звонков. На основе технологий обработки данных абонентов МТС изучает и другие возможности предугадывать вопросы клиентов и приходить к ним с ответами заранее.
Впрочем, развитие систем анализа данных в России, по мнению Леонида Ткаченко, сдерживает то, что зачастую бизнес не готов к внедрению подобных решений, требующих пересмотреть подход к работе с клиентами, а также то, что возможности обработки персональных данных в нашей стране очень ограничены. «Во многих случаях мы по законодательству не можем использовать для анализа данные о наших абонентах, даже в обезличенном виде. Впрочем, во многих европейских странах регулирование даже жестче, хотя в США — либеральнее», — говорит он.
Роботы думают
Будущее систем обработки больших данных многие участники рынка связывают также с машинным обучением (machine learning) или системами искусственного интеллекта (ИИ), когда на первый план выходят роботизированное мышление и компьютер, например, сам распознает и анализирует наиболее значимую информацию. В последнее время именно подобные технологии стали наиболее громко звучать в среде компаний хайтека.
«О развитии систем искусственного интеллекта говорили еще в 1960-е годы, но наиболее значимый прорыв в области применений этих технологий случился в последние пять лет, когда с применением ИИ удалось создать практические решения нового уровня», — отметил на конференции Стивен Бробст, технический директор компании Teradata.
С помощью элементов искусственного интеллекта уже успешно развиваются, например, системы бухгалтерского учета, когда компьютер частично берет на себя функции финансового менеджера. Благодаря ИИ-решениям развивается так называемый персональный интернет, когда машина анализирует интересы пользователя и предлагает наиболее удачный для него продукт. Системы ИИ пробуют применять и в медицине, когда компьютер быстро анализируют десятки тысяч историй болезни и выявляет наиболее распространенные симптомы.
Однако перед развитием роботизированных систем скоро встанут сложные философские и морально-этические проблемы. На конференции Стивен Бробст привел следующий пример, для наглядности связанный с использованием машинного мышления при эксплуатации беспилотных автомобилей. Идет дождь, дорога становится скользкой, беспилотник приближается к перекрестку. Вдруг на красный свет светофора дорогу неожиданно начинает переходить молодая мама с двумя детьми. Беспилотник не успевает остановиться и избежать наезда на них. Он может отвернуть в сторону. Но на обочине стоит старушка. Возникает дилемма: сбить молодую маму с детьми или старушку? С одной стороны, старушка стоит одна и ей осталось меньше жить, с другой — молодая мама виновата в том, что переходит дорогу на красный свет. «Однозначного ответа тут нет. Если за рулем сидит человек, он сам принимает решение, и это его ответственность. Однако создателям беспилотных автомобилей нужно будет заранее программировать такие ситуации, и обществу будет нелегко найти ответы на подобные этические вопросы», — прогнозирует Стивен Бробст.
Ницца — Москва
