Google может с 90% вероятностью определить человека даже после смены сим карты и телефона.
А также с 80% вероятностью предсказать куда вы пойдете и с кем встретитесь.
Иногда – до того, как вы сами приняли решение
Одна из любимых тем научной фантастики прошлого века — «каким станет мир, когда машины будут умнее человека?». Похоже, мы сами не заметили, что это уже реальность. Мы стоим на пороге эпохи массового применения BigData.
Массовое развитие и внедрения BigData крупными корпорациями и органами государственной власти породило массу новых возможностей оперативного анализа ситуаций, формирования непрерывного потока большого объёма полезных данных, снижение затрат на производство, уменьшение издержек и рисков, но также обозначило ряд новых проблем, затрагивающих глобальные экономические и маркетинговые механизмы, общественной безопасности, личной ответственности за решения, конфиденциальности частной жизни, этических и моральных вопросов. В весьма недалеком будущем нам, как обычным гражданам, придется встретиться с очень высоким уровнем проникновения в нашу личную жизнь, непрерывной доступностью для анализа наших действий и поступков. И нам же, как специалистам в области информационных технологий, получить доступ к огромному кладу неструктурированных данных, которые подобно древнему сказочному мудрецу способны дать ответы на все вопросы. Главное умение их правильно задать.
Когда мы заходим в торговый центр и покупаем продукты по карте постоянного покупателя, данные о наших покупках поступают в Центр обработки данных торговой сети, математический анализ поведения сотен тысяч покупателей на протяжении длительного времени значительно облегчает задачи менеджерам и логистам компании, они могут точно определить покупательский интерес к определенным видам товаров, сезонный рост продаж тех или иных продуктов, заблаговременно заказать и завести в торговые центры наиболее востребованные продукты, что безусловно снижает издержки для торговой сети и соответственно стоимость товаров для покупателя, более того, BigData позволяют на основе анализа моих покупок ответить на вопросы: женат я или нет, слежу ли я за своим здоровьем, есть ли у меня дети, какой уровень моего финансового благополучия, определить десятки других персональных показателей, которые коммерческие компании могут использовать для извлечения прибыли, а органы государственной власти для контроля и наблюдения. Системы сбора и обработки информации работают эффективно, благодаря непрерывному поступлению огромного объема разнообразных данных, на основе которых они могут строить свои прогнозы. Более того, системы проектируются таким образом, чтобы со временем усовершенствоваться за счет отслеживания из потоков информации наиболее полезных сигналов и моделей, по мере поступления новых данных. Так как же BigData изменят наш мир?
В ближайшем будущем многие грани нашей жизни, которые, в настоящее время, являются сферой исключительно человеческих суждений, будут дополнены или замещены компьютерными системами. Уже сейчас система Watson от компании IBM, в состоянии эффективно диагностировать заболевания и прописывать курс лечения, опираясь на огромную, постоянно пополняемую базу, профильной информации. В долгосрочной перспективе это позволит отказаться от врачей как в начале позапрошлого века, холодильники заменили продавцов льда. Уже сейчас брокеры на биржах заменяются на информационно-аналитические системы, так как эти системы гораздо быстрее чем человек анализируют потоки поступающей информации и принимают решения. Amazon, вместо продавца в магазине, может порекомендовать идеально подходящую Вам книгу, ориентируясь не только на историю Ваших запросов в магазине Amazon, но и на историю Ваших запросов любезно предоставляемые компанией Google своим партнерам (компании Amazon в том числе).
Считается, что корпорации вроде Google и Amazon были первопроходцами в области Big Data, но это не так. Первоначальными сборщиками информации, с широким размахом, были органы государственной власти, и они по-прежнему дадут фору любой крупной корпорации в части сбора огромного объема управляемых данных (но не анализа!). При этом до 2010 года в России, государственные органы, как правило, обязывали людей предоставить информацию исключительно для своих внутренних недр, собирая огромные базы данных, субъективно полезной информации, де-факто не предлагая что-то взамен гражданину.Однако после 2010 года ситуация в России кардинально поменялась в связи с принятием Федерального Закона №210 "Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг" согласно которому органы государственной власти не имеют права запрашивать у гражданина информацию и документы, имеющиеся в других органах государственной власти, что значительно уменьшило объём бумажной волокиты для граждан. Однако факт остается фактом: государственные органы, в отличие от коммерческих организаций, ценящих каждую вложенную копейку, накапливает огромные объемы информации, и при этом испытывает очевидные трудности с её хранением и анализом.Для плодотворного врендрения систем обработки Больших данных требуются глубокие технические навыки, знания в смежных отраслях (отраслях в которых производится сбор данных), а также креативное масштабное воображение — мышление категориями Big Data.
В ближайшем будущем осуществится плавный переход на решения, принимаемые на основе анализа больших данных. Большинство руководителей среднего и мелкого бизнеса принимают управленческие решения, исходя из фактов, рассуждений, советов привлеченных экспертов и, пожалуй, во многом — интуитивных догадок. Согласно одному из шутливых законов Мерфи: «Любой человек может принимать решения, располагая достаточной информацией. Хороший руководитель принимает решение и при её нехватке. Отличный - действует в абсолютном неведении». Сегодня руководство многих компаний принимают ключевые, для существования компаний, решения, опираясь на их внутреннее чутье, личные и профессиональные навыки, накопленный с годами опыт, с приходом массового использования BigData «каждая кухарка сможет управлять государством» поскольку управленческие решения будут приниматься прогнозным моделированием влияния тех или иных решений на ситуацию и анализом Big Data.
Big Data уже сейчас вносят значительные коррективы в экономические и маркетинговые модели бизнеса, рынков и общества. C начала века особое значение предается нематериальным активам - важность физической инфраструктуры и материальные ценности уходят на второй план. Интеллектуальная собственность и информация стала ценнее чем, не земля и заводы. Общество идет к тому, что более ценным активом становится не вычислительная производительность программно-аппаратного комплекса, а получаемые им данные, методы и скорость их анализа. Информация постепенно становится важнейшим корпоративным ресурсом. И хотя данные, как актив имеющий стоимость, еще не вносятся в балансовые отчеты компаний, это вопрос времени, поскольку методика точного подсчёта стоимость такого актива уже разрабатывается.
Успеха добьются компании, которые смогут оказаться в центре потоков информации и, главное, научатся собирать и анализировать эти потоки (такие как Google, Yandex, Facebook, Amazon). Социальные сети в этом списке вообще можно вынести в отдельную нишу поскольку сами сети, по сути, являются BigData, генерирующими информационные потоки с наиболее дешевым методом организации сбора информации. Так пользователи самостоятельно, без принуждения, сообщают свои персональные данные, предпочтения, суждения, свои социальные связи. Социальные сети реализовали механизмы анализа поведения пользователя в социальной сети и его взаимодействия с контентом, что не только, позволяет им выводить какую-либо рекламу сфокусированную на определенную целевую аудиторию, как например контент-реклама в поисковой системе Yandex, но и дает возможность в будущем (если не в настоящем) превратится в полноценный механизм контроля за социумом, уже сейчас все крупные социальные сети используются спецслужбами государств для предотвращения терактов, изучения общественного мнения, выявления и подавления оппозиционно настроенных граждан. Они сообщают о человеке значительно больше, чем он сам готов транслировать окружающему миру.
Повсеместное внедрение методов сбора и анализа больших данных хранит в себе серьезные угрозы. Большие данные разрушают правовые и технические границы, с помощью которых мы стараемся обеспечить конфиденциальность собственной личной информации, тем самым вскрывая неэффективность существующих технических и правовых механизмов. Прежде было четко ясно, что является информацией, позволяющей установить личность: ФИО, паспортные данные, возраст, религиозные предпочтения, медицинские показатели и прочее. Оградить доступ к такой информации в рамках требований Федерального закона РФ № 152-ФЗ «О персональных данных» было относительно нетрудно. Сегодня, даже с помощью самых безобидных данных, если их собрано достаточно много, можно гарантировано установить личность человека, его предпочтения, социальный статус и многое другое. Попытки придать данным анонимную форму или скрыть их становятся все менее эффективными. В эпоху Больших данных три основные столпа обеспечения конфиденциальности (индивидуальное «уведомление и согласие», возможность отказа от участия и анонимизация) фактически утратили свою эффективность.
Помимо того, что Big Data серьезно угрожают конфиденциальности личной информации, в перспективе возникнет другая уникальная и серьезная проблема. Прогнозы Big Data, с каждым годом, становятся все более точными, их можно использовать для прогнозирования правонарушений определенными людьми, группами лиц. Однако если мы сможем прогнозировать вероятные правонарушения, то вряд ли наше общество ограничится профилактикой преступлений. Вполне вероятно, мы захотим наказать потенциальных правонарушителей. Это вполне логично. Если мы просто вмешаемся, чтобы не допустить незаконные действия, предполагаемый преступник, освобожденный от наказания, может попробовать еще раз. Тогда нам придется,удержать его от такой попытки, возложив на него ответственность за свои потенциальные действия. Более того возможно наказание отдельных государств за их предполагаемую внешнюю и внутреннюю политику, вплоть до превентивного военного вмешательства (тем более что военные вмешательства, основанные сугубо на предположениях уже осуществляются). Такие прогнозы невозможно опровергнуть в очевидной форме, сложно оправдать себя, пытаясь опровергнуть математические расчеты, основанные на реальных фактах (собранных данных), это безусловно создаст поле для злоупотреблений, информационного терроризма. Наказание на этой основе отрицает понятие свободы Воли вероятность, пусть и небольшую, что есть возможность выбрать другой путь. Возможно, с такими юридическими, техническими и аналитическими механизмами контроля и общество стало бы более безопасным и комфортным, но распалась бы существенная часть того, что делает человека личностью, — возможность принимать решения и нести за них персональную ответственность. Больше данные стали бы инструментом коллективизации человеческого выбора и отказа от свободы воли в нашем обществе. Big Data могут изменить саму суть человеческого мышления, привести к массовой деградации и безответственности, поскольку будущее из прогнозируемого может превратиться в предопределённое, причем предопределенное не человеком, а машиной.
В заключении хочу отметить, что, BigData имеют огромное практическое значение как технология служащая решению повседневных проблем, которые невозможно было бы разрешить анализом малых данных, высокоточному прогнозированию будущего. Для бизнеса внедрение BigData это возможность разработки более эффективных маркетинговых программ, максимальная информированность при принятии ключевых бизнес-решений, прогнозирование рынка, повышение конкурентоспособности и разработка стратегий развития. Для государства это повышения прозрачности, производительности работы госучреждений, возможность осуществления контроля за деятельностью граждан, без прямого вмешательства.
Для обычного гражданина BigData способны изменить образ жизни и труда, обесценить самостоятельное принятие решений. Ведь Google уже догадывается где Вы будете отдыхать в пятницу, хотя вы еще только предполагаете.
Если на минутку оторваться от и вернутся в научную фантастику, то обладая необходимым объёмом данных и методик их последовательного анализа, в далеком будущем можно будет предсказать любое событие от появления первого зуба у ребенка, до даты и точной причины смерти человека, для этого необходимо будет внести в базу данных свойства, характеристики и модели поведения всех объектов с которыми он будет взаимодействовать в течении жизни, а также объектов которые будут взаимодействовать с этими объектами и так далее... Теоретически это возможно, хотя еще долго не будет существовать ни технических мощностей способных обработать такой невероятный объём данных, ни, что самое главное, понимания как это реализовать в программном коде.
