Big data простым языком

Через два года, в апреле 2015-го, никакого ответа не пришло, в связи с чем журнал опубликовал результаты расследования и претензию к полученным и ранее опубликованным результатам Сато. Репутация Сато была настолько высокой, что журналы не решались поначалу идти против него и предъявлять обвинения в искажении результатов.

К декабрю 2016 года только 10 из 33 опытов были опровергнуты, когда вышло очередное расследование в журнале «Нейрология».

Только пять процентов[110] из опубликованных исследований приходят из Японии, поэтому такой удар по научной среде привел к потере репутации для японских ученых. Остается загадкой, зачем Йошихиро Сато подделывал так много результатов своих работ и фальсифицировал данные.

На сегодняшний день он занимает шестую строчку по количеству отозванных результатов клинических исследований[111].

На первом месте в этом списке находится японский ученый Йошитака Фуджи, который занимался клиническими исследованиями в области анестезии. Согласно отчету, опубликованному 8 марта 2012 года, во всех 169-ти клинических испытаниях данные были искажены и сфабрикованы (в общей сложности для 171-го исследования).

На втором месте находится Хоаким Болд с исследованиями в области грудной хирургии, который так же был уличен в подделке данных[112].

На третьем месте – Дидерик Штапель со своими сфабрикованными исследованиями в области социальной психологии[113]. В целом масштаб таких проблем в науке поражает. Эти имена – лишь верхушка айсберга.

Спасти эту ситуацию может блокчейн. Одно из решений – платформа Frankl[114], которая интегрирует всех ученых в единую открытую сеть. Туда можно загружать данные и делиться ими друг с другом для проверки чужих или проведения своих подобных исследований. Если не вдаваться в подробности, то Frankl пытается создать распределенную сеть, где можно будет контролировать качество данных, что фактически снизит размер потенциальных фальсификаций.

Регистрировать все метаданные на блокчейне – самый простой шаг, но очень мощный, чтобы контролировать полноту данных, используемых в исследованиях.

Итак, метаданные – это в первую очередь явление чисто человеческое, то есть, его нет в природе. Человек разработал его специально для себя, чтобы обрабатывать большие объемы информации и оптимизировать поиск необходимого контента. Метаданные уже спроектированы и во многом генерируются автоматическими устройствами.

С другой стороны, мы вовсе не коснулись проектирования баз данных. И это хорошо, потому что это очень занудная для обычного читателя тема. Если кратко, то при проектировании сложных экосистем метаданные используются для управления потоками загрузки и обработки данных. Они формируют управляющую логику того, как данные собираются и обрабатываются.

Есть интересная работа, надеюсь, не поддельная, по оптимизации работы с базой данных Википедии[115]. В работе предложен специальный инструмент по управлению и архивированию исторических данных: индексы, каталоги, описание – все, что помогает оптимизировать поиск по историческим данным.

В зависимости от используемого решения систем хранения и обработки данных, на рынке предлагаются различные решения по управлению метаданными, использующими специальные сервера[116]. По версии «волшебного квадранта» Гартнера, лидером таких решений является Informatica[117]. Хотя, конечно, я слышал, что за то, чтобы попадать регулярно в этот квадрант, нужно платить определенную сумму, поэтому там нет начинающих или малоизвестных компаний.

Все эти решения отличаются как функциональными возможностями, так и пользовательским интерфейсом. Пользователями таких решений являются инженеры в области данных, они здесь самый ценный ресурс, так как этой компетенции, к сожалению, не обучают в ВУЗах, а количество специалистов на рынке стремится к минимуму.

Раньше процесс найма проходил в основном самостоятельно, в недрах IT. Сегодня за это должен отвечать отдельный лидер в организации. Но вопрос о том, где взять специалистов, по-прежнему актуален, поэтому приходится выкручиваться. Я, например, был сторонником того, чтобы поощрять горизонтальное движение сотрудников как внутри организации, так и за ее пределами.

Мы собирали ребят из службы IT-поддержки, потому что им по факту приходилось ковыряться в базах данных различных IT-систем, анализируя те или иные метаданные. Приглашали на работу сотрудников других компаний, которые занимались выпуском и проверкой финансовой отчетности. Такие люди понимают ценность данных и анализируют, в каких системах лежат наиболее ценные данные. Каждый такой кейс мы рассматривали отдельно.

Обучение новым навыкам мы строили на основе практики, потому других источников знаний у нас не было. С одной стороны, это создавало риски, с другой – поощряло свободу к действиям. Сотрудники были как никогда нацелены на результат, а их предыдущий опыт помогал находить нестандартные решения в тех или иных вопросах.