Big data простым языком

Ага. Google со своим умным «движком» TensorFlow или Яндекс с CatBoost сделали возможным создание уникальных сервисов с использованием данных в домашних условиях (без каких-либо специальных лабораторий).

И чем больше мы используем алгоритмы, тем больше они учатся. Это можно гордо назвать демократизацией – когда всем понемногу достается кусочек счастья.

Демократизация технологий запустила новые процессы по унификации роли человека в процессах обработки, управления данными и развития искусственного интеллекта. Ручной труд стал больше не нужен. Всякие сверки и контроли – работа, которую теперь можно поручать алгоритмам, и они, в отличие от человека, умеют справляться с ней без ошибок.

Даже последний рубеж, которые машины взять никак не могли – тоже покорился. За несколько лет алгоритмы смогли освоить решение ранее сложных творческих и коллаборативных задач. Причем, этот рывок невозможно было спрогнозировать еще пять лет назад.

Такие системы как Alexa, Siri, Алиса и другие, ускоренными темпами захватывают рынок персональных ассистентов.

В 2015 году эксперты даже в своих самых смелых ожиданиях не могли сойтись в том, что алгоритмы смогут пройти этот рубеж всего лишь через год.

Сегодня есть ощущение, что близится еще один большой рывок, и он может произойти в ближайшие несколько лет.

По одной из гипотез им станет трансформация работы с данными для производств. Тогда собираемая информация будет использоваться с целью анализа и выявления аномалий операционного цикла производства, упрощая управление конвейером, будь это надой молока с установленными датчиками на коровах или завод по производству металлической продукции. Я говорю о едином управлении жизненным циклом продукта или услуги, например – локомотива. Компании взаправду разрабатывают единую концепцию жизненного цикла локомотивов и цифровизации депо. Это уже происходит в России.

Создание подобных центров управления предприятиями сегодня не имеет технологических барьеров, проблема исключительно в кооперации участников. Решив ее, мир откроет невообразимую возможность создания адаптивной экономики, когда плановые значения заменяются на стандартные нормы производства, которые высчитывают алгоритмы в зависимости от множества факторов.

Но большинство людей все еще мыслит устаревшими категориями.

Для людей, проработавших много лет на производствах, все кажется достаточно понятным и простым. Сначала рисуешь и проектируешь с инженерами деталь, потом готовишь документацию, где прописываешь, как эту деталь обслуживать, потом производишь и, наконец, обслуживаешь.

Казалось бы, все цели ясны, все пути определены – вперед, товарищи!

А на деле все сложнее. Упомянутый выше локомотив может быть старой развалиной без документации. И вот тут людям приходится креативить. Иными словами, инженеры пытаются решить проблему на месте, прямо в депо. Таких примеров много. Что это означает? Только то, что привычного конвейера, который придумал в свое время Генри Форд, больше не существует. Признать это сложно.

Людям хочется верить, что всем можно управлять, а если запустить какой-нибудь сверхмасштабный проект, то вообще получится все вокруг цифровизировать и изменить. Потоки данных будут передаваться от производства к другим участникам рынка, например к страховой компании, которая будет выписывать страховой продукт, используя данные без выезда специалистов.

Страховая премия в этом случае может быть ниже рынка как минимум на десять процентов, при этом сам продукт будет более маржинален для страхового бизнеса, так как начнет использовать более точную оценку наступления риска, построенную на данных. Аналогичные продукты с использованием данных может предоставлять банковский сектор. Все соединится в единую экосистему обработки информации и извлечения из нее ценности.

Захватывает, не так ли?

Но на практике никакие масштабные программы не работают, потому они медленные и не говорят на одном языке с технологией.

Государство, как и бизнес, тоже движется в сторону повышения роли данных. Но как сравнить, где находится государство с точки зрения роли Больших данных?

В 1965 году ООН ввел разделение на развивающие рынки и развитые страны.

Не важно, что это разделение уже не работает – его опроверг Ханс Рослинг[5]. Важно, что была попытка предложить систему оценки для сравнения экономического развития стран.

Сейчас, конечно, в национальном плане, единых критериев оценок до сих пор не выработано, хотя каждый малозначимый институт развития пытается предложить свою модель оценки для Больших данных. Короче, не понятно, кто где находится и куда идет.

Например, модель зрелости цифрового государства исследовательской компании Gartner, предполагает пять ступеней зрелости, где data-centric государство – это третья средняя ступень в развитии, этап, когда власть понимает, какие данные есть, когда она отладила процессы их получения и управления качеством.