Smart Reading - Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман

Кто владеет информацией, тот владеет миром. А если речь идет о целом океане информации? Этот океан ежедневно пополняется, изменяется, обновляется и устаревает, он содержит массу уникальных полезных сведений, и он относительно доступен. Но «видит око, да зуб неймет» – до недавнего времени принцип взаимодействия бизнеса с большими данными оставался примерно таким. Технологические возможности обработки Big Data не позволяли нормально структурировать и использовать в бизнес-целях столь колоссальные объемы информации.

Сейчас анализ больших данных стал неотъемлемым элементом работы компаний в самых разных сферах – от медицины до гостиничного бизнеса. При этом большие данные не единый рынок, а совокупность технологий управления информацией. И это не «еще одно хорошее решение, которое может оживить бизнес», – внедрение больших данных требует развитой инфраструктуры и четкого плана действий. Но игра стоит свеч: Big Data позволяет обеспечить максимальную эффективность и огромную экономию ресурсов: компании, идущие впереди, это доказали.

Как использовать потенциал Big Data на благо своему бизнесу? Саммари объясняет ключевые принципы работы с большими данными.

Ежедневно мы производим огромное количество информации: посты в социальных сетях, отзывы на сайтах, фото- и видеозаписи, данные навигаторов, датчики оборудования… А распространение все более компактных и мощных мобильных устройств обещает, что в дальнейшем этот поток данных будет только увеличиваться. Мы уже научились искать нужную информацию в интернете, а вот анализировать разноплановые сведения из разных источников, да еще обращать этот анализ на пользу дела – навык будущего. Но работать над ним можно и нужно уже сегодня. Чрезвычайное разнообразие информации – и серьезная трудность, и серьезное преимущество.

Три ключевых параметра больших данных:

1) чрезвычайно большой объем;

2) чрезвычайно высокая скорость обработки;

3) чрезвычайное разнообразие.

Технология больших данных, которая сегодня выглядит столь современно и многообещающе, – не открытие последних лет, но результат полувекового развития принципов управления данными.

Этап 1. Управляемые структуры. Технологии шагнули навстречу бизнесу в начале 1970-х, когда компания IBM занялась разработкой реляционных систем управления базами данных. Был разработан язык структурированных запросов (SQL) и специальные утилиты управления данными, позволившие кодировать информацию на высоком уровне абстракции (в таком виде работать с ней было гораздо проще). Однако хранение информации (а ее объем все увеличивался) и доступ к ней (по-прежнему медленный) оставались проблемой. Когда объем данных стало почти невозможно контролировать, программисты нашли выход, придумав хранилища данных. Их коммерческие версии появились в 1990-е годы и сразу стали востребованны: имея в хранилище данные за разные годы, компании лучше представляли свою работу, более гибко оперировали финансовой отчетностью, могли оценить перспективы. Следующим шагом стало создание объектно ориентированных[1] систем управления, обеспечивших единый подход к работе с разнородными данными.

Этап 2. Управляемая сеть. Интернет 1990-х в разы увеличил количество контента. Теперь требовались платформы, которые бы объединили инструменты работы с текстами, видео- и аудиоматериалами, изображениями. Распознавание информации и управление неструктурированными данными становилось все более насущной задачей. И такие платформы появились, а с ними пришла идея метаданных (обычным пользователям они известны как теги). Мир становился все виртуальнее. А выгоды, которые обещал этот новый мир, были вполне реальными.