Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

В самом деле, определение через большие затраты и трудность обработки может указывать не только на специфические характеристики данных, но и на неэффективность применяемых технологий. По сути, это определение ничего не говорит о том, чем Большие Данные отличаются от просто данных. Казалось бы, штука эта безобидная и носит исключительно академический характер. Однако, на практике это не так. Когда лица, принимающие решения, возможно и не обладающие глубокими профессиональными познаниями, но в подавляющем числе наделенные недюжинным здравым смыслом, встречаются с подобными определениями, у них возникает подозрение, что они имеют дело с очередной маркетинговой уловкой. Суть этой уловки в том, чтобы просто извлечь из организации деньги, заставив ее заплатить за старые решения под новым названием. Несомненно, что непонятность Больших Данных для лиц, принимающих решения, в том числе и у нас, принципиальное отличие технологий Больших Данных от того, что было раньше, стали одними из важных причин, почему Россия и целый ряд других стран, располагающих всеми необходимыми предпосылками для использования этих технологий, на сегодняшний день отстают в гонке цифровых вооружений.

Чтобы разобраться с тем, что такое Большие Данные и в чем принципиальная новизна их технологий, надо для начала отследить время возникновения термина. Сам по себе термин «Большие Данные» появился пять лет назад после публикации специального выпуска ведущего американского научного журнала Nature, целиком посвященного этой теме. Затем тема, как по команде, была растиражирована сначала специализированными IT-изданиями, а затем подхвачена элитными СМИ, типа Foreign Affairs, Wall Street Journal и т. п.

Что же произошло пять лет назад? Есть ли какие-то документальные доказательства, что мы имеем дело с чем-то принципиально новым, а не с хорошо продуманной маркетинговой кампанией по принуждению правительств и корпораций к покупке нового, дорогостоящего софта? Ведь таких примеров в истории IT-индустрии было немало. В данном случае твердые документальные доказательства перехода некоего Рубикона имеют место быть.

Во-первых, он связан с достижением интернетом уровня контентной зрелости и переходом в фазу ярко выраженного экспоненциального развития. Эта фаза получила название «информационный взрыв». Примерно, с 2008 года объем информации, вновь генерируемой в сети, стал удваиваться в течение примерно полуторадвух лет. На сегодняшний день можно привести следующие ключевые характеристики информационного взрыва.

По данным компании Cisco, объем сгенерированных данных в 2012 году составил 2,8 зеттабайт и увеличится до 40 зеттабайт к 2020 г. Примерно треть передаваемых данных составляют автоматически сгенерированные данные, т. е. управляющие сигналы и информация, характеризующие работу машин, оборудования, устройств, присоединенных к интернету, или к интернету вещей. Причем с каждым годом доля интернета вещей или как его сегодня еще называют «интернета всего» растет в общем объеме мировых информационных потоков. На 40 % ежегодно увеличивается объем корпоративной информации, передаваемой и хранящейся в сети интернет.

Число пользователей интернета в мире к концу 2013 года составило 2,7 млрд. человек, или 39 % населения земли, а к 2016 году эта доля составит 65–75 % населения по данным Центра новостей ООН. Как ожидается, количество корпоративных пользователей интернета во всем мире увеличится с 1,6 миллиарда в 2011 году до 2,3 миллиарда в 2016 году.

Во-вторых, примерно в этот период времени появились и стали доступны для корпоративных пользователей принципиально новые IT-решения, позволяющие в режиме реального времени обрабатывать практически безразмерные массивы данных самого различного формата. Причем эти решения сразу же стали реализовываться не только как программные платформы, устанавливаемые на серверы, но и как облачные вычисления, где от организации не требовалось наличия дорогостоящей инфраструктуры компьютерного железа.

В-третьих, к концу нулевых годов западные, прежде всего, американские поведенческие и когнитивные науки, с одной стороны получили широкое признание бизнес-сообщества и государств, а с другой — из фазы исследований и разработок перешли в стадию производства эффективных технологий. Косвенным показателем этого процесса стал тот факт, что в течение нулевых годов три виднейших представителя поведенческих наук: Д. Канеман, Дж. Акерлоф и Р. Шиллер получили Нобелевские премии по экономике. Экономика была выбрана лишь потому, что Нобелевских премий в сфере наук о человеке просто не существует.