Когда данные стали большими

Когда-то информация была редким ресурсом, но в последние десятилетия дефицит сменился взрывным ростом. Человечество научилось генерировать и хранить данные, учится их анализировать. Конкурентное преимущество получат те, кто первыми научатся извлекать из них выгоду.

Термин Big Data появился несколько лет назад. Им обозначают работу с огромными объемами данных, с высокой скоростью поступления и обработки.

При принятии взвешенного решения о выдаче кредита за пятнадцать минут нужно проанализировать серьезный массив данных. У интернет-магазинов время измеряется уже секундами. Пока клиент задумался, нужен ли ему тот или иной товар, Amazon должен успеть проанализировать историю его поведения в интернете, сравнить с поведением аналогичных клиентов и подсунуть наиболее заманчивые альтернативы из ассортимента более чем в миллион позиций, — пишет «Эксперт».

«Возьмем не самого большого сотового оператора, с 50 миллионами абонентов, каждый из которых совершает несколько звонков в день. Сами по себе это данные небольшие, но если мы захотим сравнить каждого абонента с каждым, то для хранения такой матрицы потребуется приблизительно 10 петабайт, и это уже достаточно большая величина», — объясняет Юрий Чехович, генеральный директор компании «Форексис».

Нагенерировали

В основе информационного взрыва лежит цифровизация нашей жизни. Практически все документы создаются в электронном виде, число цифровых камер давно превысило число аналоговых, движение почти каждого из нас можно отследить по GPS, а слово «игры» уже мало ассоциируется с чем-то настольным.

По данным Cisco, только мобильный трафик данных в мире к концу 2012 года достиг 885 петабайт в месяц, а к 2016-му ежегодный объем глобального IP-трафика составит 1,3 зеттабайта (один зеттабайт равен триллиону гигабайт). К 2016 году каждую секунду через интернет будет передаваться столько видеоматериалов, что их просмотр занял бы 1,2 миллиона минут, или 833 дня.

По прогнозам IDC, объемы информации будут удваиваться каждые два года в течение следующих восьми лет. Один из основных факторов этого роста — увеличение доли автоматически генерируемых данных: с 11% их общего объема в 2005 году до более чем 40% в 2020-м. При этом используется лишь менее 3% из 23% потенциально полезных данных. К 2020 году общий объем цифровых данных достигнет 40 зеттабайт. Для понимания масштаба: если записать 40 зеттабайт данных на самые емкие современные диски Blue-ray, общий вес дисков без упаковки будет равен весу 424 авианосцев.

Подводная часть айсберга — бум производства датчиков и сенсоров: от носимых кардиодатчиков до систем контроля трубопроводов, от бытовых сигнализаций до орбитальных телескопов. В 2015 году планируется запустить радиотелескоп SKA с площадью антенн один квадратный километр, с которых будет передаваться сигнал со скоростью несколько петабайт в секунду, что на два порядка больше нынешнего трафика глобального интернета.

Революция происходит не в технологиях хранения, а в генерации данных и попытках использовать их в неочевидных решениях. Большие массивы данных — лишь вспомогательный инструмент в давно существующих задачах маркетинга, управления запасами, оптимизации производства.

«Работа с данными велась всегда, но сейчас можно говорить о переходе количества в качество. Сравнительно недавно появилось умение понимать, осмысливать данные и принимать решения на их основе. Произошло это за счет того, что данные и методы их анализа стали высокотехнологичными, — считает Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов “Яндекса”. — Пока за аналитику все чаще выдают статистику. Если вы загрузили данные, а в ответ получили лишь построенную по ним кривую и вынуждены сами ломать голову над причинами изменений и над тем, что с ними делать, — это статистика. Data science — это наука о работе с данными, умении вытягивать из больших объемов информации не просто тренды, а их объяснение и обоснование возможных решений».

«Научные задачи, которые data science ставит перед математикой, лежат скорее в инженерной сфере. Это связано с тем, что при работе с большими данными мы вынуждены отказываться от большого числа методов, которые перестают удовлетворять нас по скорости работы. Например, приходится отказываться от квадратичных методов, от линейного поиска. Взамен приходится идти на различного рода ухищрения и компромиссы. Изобретаются приближенные методы, которые не дают абсолютно точных результатов с научной точки зрения, но достаточные по качеству с точки зрения бизнеса», — считает Юрий Чехович. И это приносит свои плоды: например, после внедрения на «Балтике» решения по оптимизации управления цепочками поставок, позволяющего обрабатывать по 90 тыс. прогнозов в час, один человек стал справляться с объемом работ, который раньше выполнялся 30 сотрудниками, при этом точность прогнозирования возросла на 18,6%.

Работа с большими данными востребована в бизнесе для анализа поведения клиентов, автоматизации принятия решений в режиме реального времени, оптимизации запасов, оценки рисков, построения прогнозов рынка.

Если проблемы скорости и объема данных решаются прежде всего техническими методами, то анализ неструктурированных данных и их применение в бизнес-практике — задача уже интеллектуальная. Прежде компаниям приходилось иметь дело лишь с четко структурированными данными своей финансовой отчетности и такими же сведениями о клиентах и поставщиках. Теперь значительная часть представлена в форматах, мало соответствующих привычным форматам корпоративных баз данных, — это страницы в социальных сетях, видеозаписи, веб-журналы, логи многочисленных устройств, геолокационные данные. Но именно из них можно извлечь дополнительную информацию для принятия решений: если анкета заемщика кажется идеальной, но контент-анализ его поведения в интернете установил, что он с вероятностью 95% является неимущим, — это повод пересмотреть риски.

Подобные технологии намного эффективнее, чем может показаться на первый взгляд. В марте были опубликованы результаты работы алгоритма, характеризующего пользователей Facebook по оставляемым ими лайкам. Расовая принадлежность была угадана в 95% случаев, пол — в 93%, политические взгляды (демократ или республиканец) — в 85%, гомосексуальность — в 88%, религиозные убеждения — в 82%, наличие отношений — в 67%. При этом анализ ведется не по очевидным лайкам-маркерам, а по большим объемам менее информативных, но более популярных лайков. Например, гомосексуальность коррелирует с лайками Бритни Спирс и сериалу «Отчаянные домохозяйки», высокий IQ — с фильмом «Властелин колец» и музыкой Моцарта, а одиночество — с Марией Шараповой.

Data science требует видеть в данных отображение реальных процессов и уметь вычленять закономерности. Например, при панике, связанной с птичьим гриппом, карту его распространения построила компания Google, весьма далекая от медицины. Она обработала данные запросов о симптомах на разных стадиях развития болезни, что помогло ответить на вопросы, когда, где и в каком количестве люди заболеют.

Большие данные идут к вам

Устройства, незаметно окружившие нас, способны рассказать намного больше, чем может представить себе незадачливый обыватель. Например, многое можно вычислить, имея лишь доступ к показателям обычных квартирных счетчиков электричества и воды. Этого достаточно не только для того, чтобы узнать, сколько людей живет в квартире и когда их не бывает дома — уже одно это может заинтересовать многих — от воров до проповедников.

Наш мир и дальше будет покрываться сенсорами, оцифровывающими нашу жизнь. Вскоре каждый мобильник может оказаться оснащенным датчиками, фиксирующими параметры нашего здоровья: пульс, давление, кожные реакции. Когда это станет стандартом обеспечения здравоохранения и каждый из нас будет включен в постоянный мониторинг, скрыть имитацию оргазма уже не удастся никому. Но куда больше, чем физиология, человека индивидуализируют его тексты и мысли. Если с мыслями работать только учатся, то методы анализа любых по объему массивов текста уже отработаны. В потоке электронных писем пока фильтруют только спам и потенциальных террористов. Министерство внутренней безопасности США даже раскрывает длинный перечень ключевых слов, по которым осуществляется мониторинг интернета: от «Аль-Каиды» и «теракта» до «исламистов» и «свинины».

Скорее всего, культурные нормы, определяющие границы личного, и дальше будут постепенно размываться во благо торжества общества потребления, в котором удастся прогнозировать индивидуальное поведение каждого. Мы уже заплатили приватностью за безопасность и удобство: камеры слежения, мобильные телефоны, банковские карты. С большой вероятностью мы расстанемся и с ее остатками в обмен на здоровье и экономическое благополучие.