A+ A A-

Интеллектуальный термостат

  • Автор  Отабек Арзикулов
Оцените материал
(0 голосов)

«Первопроходцами «Больших данных» должны быть стартапы. Именно они могут позволить себе эксперименты с технологиями, которые по определению связаны с огромными рисками. Из ста выживает один — это основной принцип стартапов и венчурного капитализма в целом. Ни государство, ни устоявшийся бизнес на такие эксперименты не способны», — рассказывает Дмитро Карамшук, специалист в области обработки данных Королевского колледжа Лондона.

— Сегодня термин «Большие данные» уже порядочно намозолил глаза. Так ли прекрасна технология, как ее преподносят?

— «Большие данные» не совсем технология. Это скорее общее название тенденции в IT, которая подразумевает монетизацию аналитики, основанной на данных. Интеллектуальный термостат, база данных финансовых транзакций, социальная сеть, интернет-магазин — каждый по-своему определяет, что для него «Большие данные» и каким образом их можно монетизировать. Современные возможности анализа данных, в том числе тех, которые люди оставляют добровольно в Интернете, — настоящий кладезь информации. На основе их можно делать целые маркетинговые исследования, изучать поведение потребителей, прогнозировать будущий спрос, тенденции. Например, проанализировав количество «чекинов» в Foursquare*, можно определить наиболее выгодные места для открытия ресторана или магазина. Или получить ценную информацию о предпочтениях зрителей, изучив историю просмотров телепередач.

Идея собирать данные и извлекать из них финансовую выгоду стара как мир. Уникальность сегодняшней ситуации — в наличии доступных инструментов хранения и обработки сколь угодно больших объемов данных

На самом деле большинство данных доступны и открыты. Вопрос в создании алгоритмов, которые позволят проанализировать и получить ценные результаты. Как говорил Уинстон Черчилль, истинная гениальность — это умение оценивать непонятную, рискованную и противоречащую информацию.

Сама идея собирать данные и извлекать финансовую выгоду из них стара как мир. Уникальность ситуации, которая сложилась в последнее время, заключается в том, что появились доступные инструменты хранения и обработки сколь угодно больших объемов данных. Речь идет о Cloud Computing («облачные» вычисления). К примеру, закачать несколько терабайт данных и обработать сложный алгоритм в течение пары часов на сотни компьютеров Amazon Web Services будет стоить порядка $10. Еще лет 10 назад это казалось фантастикой.

На мой взгляд, именно доступный Cloud Computing стал толчком к развитию целого семейства технологий, которые сейчас подразумевают, когда говорят о «Больших данных». Это и алгоритмы параллельной обработки данных, и средства визуализации, и множество математических моделей поиска закономерностей и прогнозирования — то, что называется predictive analytics.

 

— В каких сферах «Большие данные» наиболее актуальны?

— В современной экономике правила диктует рынок. Результата ждут там, где его проще всего добиться и где это наиболее выгодно. Яркий пример массивной монетизации данных — это, конечно же, Интернет. Google в самой своей сути Big Data — компания, которая построила бизнес вокруг сбора и обработки данных со всех сайтов и трендов в Интернете. Большинство интернет-гигантов, включая Facebook, Yahoo, Twitter, Google, Pinterest и т.д. монетизируются с помощью сложных алгоритмов анализа громаднейших данных о поведении людей в Интернете и предсказаниях по количеству кликов на баннеры. Это колоссальный рынок, на который работают сотни и тысячи технологий и, к слову, научных умов мира.

Индустрия финансовых технологий — еще одна область, где базы данных существовали со времен самых первых компьютеров. Этот рынок более консервативен и менее открыт, нежели интернет-компании, но он также в центре революции «Больших данных».

Особенно интересно проникновение «Больших данных» в сферы, которым компьютерная обработка данных не так свойственна. К примеру, энергетика, городское планирование или здравоохранение. Компания Apple недавно анонсировала платформу для разработки приложений, сбора и обмена данными в области здравоохранения, фитнеса и здорового образа жизни. Представьте точность медицинского диагноза, поставленного с учетом симптомов у миллионов пользователей приложениями для астматиков, «сердечников», людей, страдающих раком.


— Big Data — технология не из дешевых. И если для развитых стран вопрос ее внедрения может оказаться делом копеечным, то как быть странам с развивающейся экономикой? Кто должен быть первопроходцем в технологиях «Больших данных»: государственные структуры или же частные компании?

— Первопроходцами должны быть стартапы. Стартапы могут позволить себе эксперименты с технологиями, которые по определению связаны с огромными рисками. Из ста выживает один — это основной принцип стартапов и венчурного капитализма в целом. Ни государство, ни устоявшийся бизнес на такие эксперименты не способны.

Рынок огромен, равно как и спектр предлагаемых услуг и продуктов. Хорошей новостью является то, что многие компании, включая таких гигантов, как Facebook, Google, Microsoft, Oracle, практикуют Open Source в качестве модели разработки и поддержки программных систем. Поэтому софтверная «экосистема» развивается открыто и доступно. Существует множество решений, которые совершенно бесплатны и поддерживаются огромным сообществом программистов.

Есть широкий спектр открытых систем для параллельной обработки данных, их визуализации, математического моделирования и т.п. Есть также и коммерческие продукты, которые собирают весь этот «салат» в красивую и удобную упаковку.

 

— Но даже стартапы, идущие на риск, задаются вполне закономерным вопросом: каков уровень информационной безопасности при использовании «Больших данных»?

— На мой взгляд, этот вопрос связан больше со сбором и хранением информации в целом. Если банк собирает информацию о финансовых транзакциях своих клиентов, то она должна быть защищена вне зависимости от того, занимается ли этот банк какой-либо аналитикой данных или нет. Что касается безопасности алгоритмов, не думаю, что такая проблема стоит остро. Если банк собирает информацию о финансовых транзакциях клиентов, то она должна быть защищена вне зависимости от того, занимается этот банк аналитикой данных или нет Если бы кто-либо и пытался взломать алгоритм, то с той лишь целью, чтобы понять, как он работает, и использовать его в своих целях, поскольку алгоритмы обычно являются интеллектуальной собственностью и коммерческим преимуществом компаний.

Да, существует проблема приватности. Чтобы сделать полезный алгоритм, необходимо понять, каким образом пользователи ведут себя в той или иной ситуации. Соответственно, чтобы получить хороший анализ, необходимо рассказать системе многое о себе. К примеру, в магазине смогут порекомендовать хороший продукт, только если будут знать, что вы покупаете, а что нет. Или приложение на вашем телефоне по запросу сможет предложить хороший ресторан, только если будет знать информацию о вашем местоположении и ресторанах, которые вы посещали до этого.

Думаю, ключевой вопрос в том, насколько мы готовы делиться своими приватными данными взамен на сервис, получаемый от системы.

Такие концепции, как «интернет вещей», «умные» города уже долгое время развиваются за кулисами и могут в любой момент стать прорывом

— С Big Data IT-технологии уже, можно сказать, почти достигли своего апофеоза. Ждут ли нас новые IT-революции после эры «Больших данных»?

— Это не первая революция IT. На моей памяти dotcom bubble в начале 2000-х; web 2.0 в середине 2000-х; smatrphone в 2008-м. Теперь вот Big Data. Думаю, еще пару лет «Большие данные» будут в тренде, но неизбежно интегрируются в общий «компот» и уступят место новой мании.

Наиболее перспективными тенденциями сейчас являются концепции internet of things («интернет вещей»), smart cities («умные» города) и технологии в области энергетики. Хотя все из этих областей, как, впрочем, и Big Data в свое время, уже долгое время развиваются за кулисами и могут в любой момент стать прорывом.

Беседовал Отабек Арзикулов

 

Примечание:
*Foursquare (сокращенно: 4sq) — социальная сеть с функцией геопозиционирования, предназначенная в основном для работы с мобильными устройствами. Пользователи отмечаются (check-in) в различных заведениях с помощью мобильной версии веб-сайта, sms-сообщения или же специального приложения.

{/akeebasubs}

 

Архив номеров за 2015 год

Задайте вопрос эксперту

Воспользуйтесь возможностью задать вопрос экспертам, выбрав в списке ниже интересующую вас тему. Ответы на наиболее интересные вопросы появятся на страницах журнала "Экономическое обозрение".
Неверный ввод
Неверный ввод

Подписка

Уважаемые читатели!

Не забудьте оформить подписку на наш журнал на 2017 год.

Подписаться на журнал можно с любого очередного месяца во всех почтовых отделениях Узбекистана.

Оформить подписку можно также через редакцию, оплатив счет.

Наши подписные индексы:
- для индивидуальных подписчиков - 957;
- для предприятий и организаций - 958.

Журнал выходит 12 раз в год.

Цитатник "ЭО"

"Для стартапов, которые еще не знают, как сложится их бизнес, "облачные" технологии в самый раз".
ЭО, №3, 2013 г.
Review.uz 2014 - 2017. Все права защищены.
Перепечатка материалов допускается только при наличии активной ссылки на портал.