Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

• проводить самые различные и сколь угодно подробные классификации той или иной совокупности людей, компаний, иных объектов по самым разнообразным признакам. Такие классификации обеспечивают точное понимание взаимосвязи тех или иных характеристик любого объекта — от человека до компании или организации, с теми или иными его действиями;

• осуществлять многомерный статистический и иной математический анализ. Этот анализ позволяет находить корреляции между самыми различными параметрами, характеристиками, событиями и т. п. Корреляции не отвечают на вопрос — почему. Они показывают вероятность, с которой при изменении одного фактора изменяется и другой. В каком-то смысле Большие Данные представляют собой альтернативный традиционной науке метод. Наука на основе теоретических моделей отвечает на вопрос — почему, а затем, получив ответ, делает рекомендации, как действовать. В случае корреляции стадия поиска причины ликвидируется, а действие происходит в тех случаях, когда факторы тесно взаимосвязаны и на один из факторов легко или возможно осуществить целенаправленное воздействие;

• прогнозировать. На основе классификаций и аналитических выкладок осуществляется прогнозирование. Суть прогнозирования состоит в том, чтобы на основе корреляции определить наиболее легкий способ воздействия для того, чтобы один набор факторов, характеризующих тот или иной объект, лицо, компанию, событие и т. п. был преобразован в другой.

Как любой новый технологический пакет, Большие Данные тут же обросли мифами и заблуждениями. Многие из них постоянно усиливаются как самими производителями программных продуктов в сфере Больших Данных, так и средствами массовой информации, вынужденными адаптировать сложные вопросы информационных технологий для читателей, не обремененных излишними знаниями.

Из всей совокупности мифов стоит выделить три главных. Именно они наносят наибольший вред технологиям Больших Данных и тормозят их практическое применение, в том числе в нашей стране.

Прежде всего, в маркетинговых целях прикладываются немалые усилия, чтобы представить технологии Больших Данных неким новым Святым Граалем. На них необоснованно возлагается роль панацеи от всех бед. Между тем, очевидно, что любой технологический пакет имеет строго определенные условия для своего применения. Касательно Больших Данных таким ограничением является сопоставимость текущей ситуации с ранее наблюдавшимися ситуациями, процессами, периодами времени и т. п. В качестве примера можно привести прогнозирование потребительского поведения. Каждый человек на собственном опыте знает, что в ситуации умеренной инфляции он будет делать одни покупки, а при гиперинфляции его потребительское поведение коренным образом изменится. Если уже имеются Большие Данные как по периоду с низким уровнем инфляции, так и ситуации гиперинфляционного шока, то технологии Больших Данных будут полезны. Они позволят распознать, к какому классу относится текущая ситуация, обратиться к соответствующим поведенческим паттернам, характеризуемым теми или иными параметрами, и позволят дать достаточно достоверный прогноз. А вот если Больших Данных по периоду гиперинфляции нет, а она наступила, то в такой ситуации технологии Больших Данных будут бесполезны. Более того, их применение чревато непоправимыми ошибками. Этот пример показывает: технологический пакет Больших Данных, также как и другие технологические пакеты имеют строгие условия, где его применение эффективно, а где — нет.

Бытует мнение, что Большие Данные могут применяться только государственными структурами и транснациональными корпорациями, и недоступны для других субъектов. Связано это с дороговизной как серверной части, так и программных продуктов, требуемых для работы с Большими Данными. И, наконец, с высокой зарплатой специалистов по Большим Данным. На практике в последние пару лет пользу из Больших Данных извлекают не только гигантские, но и небольшие структуры. Это стало доступным благодаря облачным вычислениям. В этом случае небольшие структуры выступают конечными пользователями технологического пакета, который получают как услугу. Использование этой технологии, как показывает опыт небольшого и среднего бизнеса в США, Западной Европе и Японии дает компаниям неоспоримые конкурентные преимущества по сравнению с бизнесами, которые подобными возможностями не располагают.