Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

Теперь давайте вдумаемся, чем же, по сути, является интернет. Причем без разницы, о каком интернете мы говорим — об интернете людей или об интернете вещей. Не надо обладать глубокими техническими знаниями, чтобы понять, что фактически интернет является хранилищем, своеобразным архивом следов человеческой деятельности. Причем, не только той деятельности, которая реализована в конкретных поступках, действиях, событиях, но и архивом намерений, мнений, мыслей и отношений. Не зря автор знаменитых бестселлеров Маршалл Смит уподобил интернет толще земли, в которой можно обнаружить след доисторического животного, умершего миллионы лет назад. По сути, в интернете ничего не исчезает. Даже популярные в постсноуденов-скую эпоху различного рода сервисы удаления аккаунтов и других следов пребывания в сети, удаляют лишь те следы, которые доступны для наблюдения простыми пользователями, не вооруженными специальными программами, доступными для корпораций и государств.

Соответственно формирование огромного, постоянно пополняющегося архива поведенческой активности самых различных субъектов, от отдельных государств и огромных компаний до небольших групп и отдельных индивидуумов собственно и послужило базисом появления Больших Данных. C тех пор направление Больших Данных стало ведущим в сфере информационных технологий.

Анализ накопленного за последние годы опыта применения технологий Больших Данных позволяет выделить несколько ключевых черт, отличающих Большие Данные от всех других информационных технологий. К ним относятся:

• во-первых, огромные массивы разнородной информации о процессах, явлениях, событиях, объектах, субъектах и т. п., пополняемые непрерывно в режиме он-лайн. Согласно имеющейся статистике 60 % этой информации носит неструктурированный, в основном текстовой характер и 40 % составляет структурированная, или табличная информация. В последние годы в общем объеме Больших Данных постоянно нарастает доля информации структурированного характера, поступающей от вещей, соединенных с интернетом — от холодильника до городской системы регулирования светофоров и т. п.;

• во-вторых, специально спроектированные программные платформы, где Большие Данные любого объема могут храниться в удобном для вычислений виде. Особо надо подчеркнуть, что эти архивы отличаются от привычных баз данных, которые приспособлены только для структурированной или табличной информации. Отличительной чертой этих хранилищ является то, что структурированная и неструктурированная информация могут обрабатываться совместно, как единое целое;

• в-третьих, наличие различного рода математического, прежде всего, статистического инструментария для обработки Больших Данных и получение результатов в виде, понятном для человека. Причем, при анализе Больших Данных используются не только традиционные методы математической статистики, но и алгоритмы распознавания образов, нейронные сети, построенные на основе аналогии с нервной системой и т. п.

По данным различных исследований, не более 0,6 % всей имеющейся сейчас информации подпадает под категорию Больших Данных, т. е. накапливается, хранится и перерабатывается. В этих же исследованиях указывается, что потенциально в качестве Больших Данных может использоваться 23 % всей хранимой в настоящее время информации. Т. е. фактически сейчас из всей этой информации используется как Большие Данные, т. е. обрабатывается, анализируется чуть больше 3 %. Между тем, последние достижения в области создания платформ накопления, хранения и обработки объемов данных всех форматов позволяют увеличить потенциальные Большие Данные с 23 % до примерно 40 % всей передаваемой в сетях информации.

Еще в 2011 году McKinsey Global Institute объявил Большие Данные «следующим рубежом для инноваций, конкуренции и производительности». По данным целого ряда ведущих международных деловых изданий, уже сегодня Большие Данные дают заметный эффект в бизнесе. Например, выяснилось, что в транснациональных компаниях, входящих в список Fortune 500, где, казалось бы, до мелочей отлажены все процедуры и процессы, внедрение технологий Больших Данных на 5–7% увеличило эффективность использования ресурсов — труда, основных производственных фондов, энергии и т. п. и на 7–9% обеспечило рост объемов продаж. Для среднего бизнеса показатели оказались в полтора-два раза выше. Причем, следует отметить, что данные получены в условиях, когда мировая экономика испытывает на себе последствия глубочайшего финансово-экономического кризиса и экономический рост измеряется в лучшем случае 1–2%.

На чем же базируется эффективность Больших Данных? Технологии Больших Данных и прежде всего, методы статистического анализа, компьютерного распознавания образов и т. п., применяемые на огромных, постоянно пополняемых массивах данных позволяют: