Big data простым языком. Алексей Благирев

которая произошла, – колоссальна. Только представьте, раньше данными занимались где-то внутри IT, в специальных операционных хранилищах (еще они называются ODS), дешево и сердито эти данные сваливались в одну кучу из разных источников. Но теперь мир перешел на новую стадию, данные – это новая нефть, из данных начали строить большой бизнес.

      Новые технологии неизбежно приведут человечество к изменению мышления. Об этом уже писали эксперты[3], анализирующие влияние изучения другого языка на мышление человека. Новые технологии – это еще и переход к новой терминологии, который повлечет за собой новую форму организации взаимодействия потребителей и компаний. А она еще не выработана. Это значит, что данные как актив еще не имеют своей утвержденной и принятой формы по ведению бизнеса.

      Поэтому теперь термин Big Data, скорее, отражает новую модель зрелости бизнеса, общества и государства, он больше не является просто олицетворением технологий хранения данных. Сегодня Big Data подразумевает, что пользователь понимает, как быстро и легально обработать информацию, и как ее структурировать таким образом, чтобы результаты этой работы были понятны окружающим.

      Постинформационное общество[4]

      Взрывной рост технологий использования данных приблизил человечество к новой модели своей работы – постинформационному обществу.

      Звучит слишком заумно? Вообще префикс «пост» уже много где используется: постистория, постмодернизм, постиндустриальное общество и так далее.

      Смысл постинформационного общества в том, что полезные знания среди разнообразной информации теперь могут находить алгоритмы, а не люди, которые их спроектировали.

      Ну, то есть, учась в школе, ребенок может решать домашнюю работу вместе с алгоритмами, а не с родителями.

      А еще с алгоритмами можно анализировать диагнозы множества пациентов или симптомов одновременно, не полагаясь на человеческую экспертизу.

      Это реально?

      Ага. Google со своим умным «движком» TensorFlow или Яндекс с CatBoost сделали возможным создание уникальных сервисов с использованием данных в домашних условиях (без каких-либо специальных лабораторий).

      И чем больше мы используем алгоритмы, тем больше они учатся. Это можно гордо назвать демократизацией – когда всем понемногу достается кусочек счастья.

      Демократизация технологий запустила новые процессы по унификации роли человека в процессах обработки, управления данными и развития искусственного интеллекта. Ручной труд стал больше не нужен. Всякие сверки и контроли – работа, которую теперь можно поручать алгоритмам, и они, в отличие от человека, умеют справляться с ней без ошибок.

      Даже последний рубеж, которые машины взять никак не могли – тоже покорился. За несколько лет алгоритмы смогли освоить решение ранее сложных творческих и коллаборативных задач. Причем, этот рывок невозможно было спрогнозировать еще пять лет назад.

      Такие системы как

3

Горелов И. Н., Седов К. Ф. Основы психолингвистики. М., 2001. С. 105–106. Тер-Минасова С. Г. Язык и межкультурная коммуникация. М., 2000. С. 29–30.

4

Горелов И. Н., Седов К. Ф. Основы психолингвистики. М., 2001. С. 105–106. Тер-Минасова С. Г. Язык и межкультурная коммуникация. М., 2000. С. 29–30.