Карл Маркс и большие данные - [10]

Многие данные, пока еще не нашедшие своего применения, сегодня сохраняются и будут использоваться в дальнейшем, рано или поздно создавая информацию в соединении с новыми данными. Здесь можно заметить еще одно фундаментальное и по-своему уникальное свойство данных и информации. При сложении собранных данных объем информации, который можно из них извлечь, больше, чем можно извлечь из каждой базы данных по отдельности. Пауло Коэльо говорил, что радость идет против основ математики: она умножается, когда мы ею делимся. Так вот данные, оказывается, обладают примерно таким же свойством. Подробнее об этом мы поговорим во второй главе. А сейчас пришло время рассмотреть несколько серьезных примеров применения больших данных и оценить влияние, которое они уже оказывают на экономику и нашу жизнь.

Как большие данные меняют мир

Итак, автоматизированная обработка огромных массивов данных, даже в отдельно взятых отраслях, уже сегодня дает невообразимые в недавнем прошлом результаты. Это направление активно развивают многие передовые корпорации, государства и научные сообщества, выделяя большие данные в качестве одного из ключевых векторов своего развития. Нахождение значимых корреляций и построение на основе алгоритмов причинно-следственных связей позволяет решать самые разные задачи, оптимизировать многие процессы.

Так, использование технологии больших данных в здравоохранении¹⁶ массово реализуется в развитых странах. К примеру, в США более 94% больниц уже применяют электронные карты¹⁷, ведется массовая оцифровка старых рукописных больничных карт и совмещение полученной информации в системе больших данных. Датификация электронных карт пациента позволяет по неявным корреляциям вычислять заболевания на ранних стадиях: так, система обработки больших данных, разработанная в 2013 году членами консорциума Kaiser Permanente, позволяет производить профилактику возможного развития слабоумия у некоторых пациентов с сахарным диабетом¹⁸. Получение и обработка данных с носимых устройств пациентов (пульсометры, специальные часы и т.д.) в сочетании с электронными медицинскими карточками дает возможность заранее предсказывать различные заболевания до проявления симптомов. Запись показателей человеческого организма в цифровом виде и анализ собранных больших данных является одним из наиболее перспективных направлений развития системы здравоохранения, способных защитить человечество от многих болезней, спасти миллионы жизней. Скажем, исследования одних лишь поисковых запросов позволили аналитикам компании Microsoft в 15% случаев выявлять рак поджелудочной железы на ранних стадиях¹⁹. По словам консалтинговой компании McKinsey, если американское здравоохранение по-настоящему эффективно научится использовать данные, то сможет сэкономить около $300 млрд в год, а колоссальные расходы страны в этой области снизятся на 8%²⁰. Качественный сбор данных позволит отслеживать состояние и обслуживание пациентов, выявлять и пресекать врачебные ошибки, сократит число эпидемий и их опасность, поможет создавать новые лекарства. Оптимизация существующей системы при помощи анализа больших данных снизит затраты на работу больниц, устранит множество злоупотреблений и лишних расходов в государственных системах здравоохранения.

Разумеется, большие данные используются и в отраслях, напрямую связанных с производством.

Так, в российском сельском хозяйстве²¹, по прогнозам Фонда развития интернет-инициатив и ряда государственных структур, уже к 2020 году более трети аграрных предприятий будут использовать в своей работе большие данные, что позволит им сократить издержки производства до 40%. При принятии решений относительно организации производства предприниматель, работающий в области сельского хозяйства, должен руководствоваться огромным количеством факторов, таких как погода, состояние посевов и почвы, история болезней, эксплуатационные особенности техники и многое другое. Большую часть из этих данных нужно собирать и хранить годами, с объемом накопленных данных будет увеличиваться и эффективность информации, полученной в результате их обработки. Датчики современной сельскохозяйственной техники, анализирующие физические факторы, и компьютеры, совмещающие их с показателями снимков со спутников, прогнозом погоды и рядом других релевантных данных, сегодня не модная причуда, а порой единственная возможность конкурировать в сфере сельского хозяйства. Подобно тому, как индустриальный трактор, заменив собой лошадь, в свое время облегчил жизнь крестьян, многократно увеличив производительность труда, новый «информационный трактор», опирающийся на анализ больших данных (а значит, знающий, что, где и сколько сеять, поливать и собирать), выводит аграрное производство на новый уровень и делает простые индустриальные тракторы неконкурентоспособными перед их усовершенствованными при помощи больших данных аналогами. Так же, как пахотная скотина не смогла когда-то конкурировать с трактором во времена индустриальной революции.

Большие данные используются или активно внедряются практически на любом передовом промышленном предприятии. Анализ собираемых десятилетиями показателей выявляет слабые стороны товаров, предотвращает поломку продукции и средств производства. Например, в автомобильной промышленности большие данные как основу используют навигаторы и системы автопилота, за внедрение которых идет конкурентная