Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Транспортная компания UPS с середины 2000-х годов использует прогнозный анализ для контроля своего 60-тысячного автопарка в США и выполнения своевременного профилактического обслуживания. Поломка на дороге причиняет массу неудобств, включая отправку запасного грузового автомобиля, задержки поставок и погрузок, а также привлечение дополнительных сотрудников. Поэтому в компании UPS существовало правило заменять отдельные части раз в два-три года. Но это было неэффективно, поскольку некоторые части оставались в хорошем состоянии. Благодаря измерению и отслеживанию деталей транспортного средства компания UPS сэкономила миллионы долларов, заменив только те части, которые нуждались в замене. Однажды компании даже удалось определить, что группа новых транспортных средств содержала бракованную деталь, которая неминуемо привела бы к неприятностям, не будь вовремя замечена. [61] Аналитическая работа UPS: интервью Кукьера Джеку Левису (март, апрель и июль 2012 года).

Подобным образом к мостам и зданиям крепят датчики, чтобы отслеживать признаки износа. Такие же датчики внедряются на крупных химических и нефтеперерабатывающих заводах, где поломанная деталь оборудования может остановить все производство до момента ее замены. Стоимость сбора и анализа данных для принятия своевременных мер экономит средства по сравнению с тем, во что обходятся простои. Отметим, что прогностическая аналитика не в состоянии объяснить причину проблемы (из-за чего перегрелся двигатель — из-за потертого ремня вентилятора или плохо закрученного винта) — она только выявляет саму проблему. Корреляции показывают что , а не почему . Но, как видно, в большинстве случаев этого достаточно.

С помощью подобных методов обеспечивается нормальное функционирование человеческого организма. Когда к пациенту в больнице прикрепляют массу трубок, проводов и инструментов, формируется большой поток данных. Одна только ЭКГ выдает 1000 показателей в секунду. В настоящее время используется или хранится только часть получаемых данных. Большинство данных попросту выбрасывается, хотя и несет в себе важную информацию о состоянии пациента и его реакции на лечение. А в совокупности с аналогичными данными других пациентов эти сведения могли бы составить уникальную аналитическую картину того, какое лечение эффективно, а какое — нет.

Возможно, отсеивание данных было рациональным в то время, когда их сбор, хранение и анализ были дорогостоящими и трудоемкими. Но ситуация изменилась. Теперь Кэролин Макгрегор вместе с командой исследователей из Технологического института университета провинции Онтарио и компании IBM сотрудничает с рядом больниц для разработки программного обеспечения, которое получает и обрабатывает данные о состоянии пациента в режиме реального времени. Затем они используются для принятия более взвешенных диагностических решений в отношении преждевременно рожденных («недоношенных») младенцев. Система отслеживает 16 различных потоков данных, таких как частота сердечных сокращений, частота дыхания, температура, артериальное давление и уровень кислорода в крови, что вместе составляет около 1260 точек данных в секунду. [62] Недоношенные младенцы (на основе интервью с Макгрегор в январе 2010-го и апреле 2012 гг.). См. также: McGregor, Carolyn. Next Generation Neonatal Health Informatics with Artemis / Carolyn McGregor, Christina Catley, Andrew James, James Padbury // User Centered Networked Health Care, European Federation for Medical Informatics. 115 / A. Moen et al. (eds.). — IOS Press, 2011. — P. 117. Некоторые материалы взяты из специального отчета The Economist (2010 год).

Система способна обнаружить едва уловимые изменения в состоянии недоношенных детей, которые сигнализируют о начале развития инфекции за сутки до появления явных симптомов. «Вы не можете увидеть их невооруженным глазом, но компьютеру это под силу», — поясняет доктор Макгрегор. Система полагается не на причинно-следственные связи, а на корреляции. Она сообщает, что происходит, а не почему . И это вполне отвечает ее назначению. Заблаговременное предупреждение позволяет врачам раньше и к тому же с более щадящим медицинским вмешательством приступить к лечению инфекции или же раньше узнать, что лечение неэффективно. И то и другое благотворно сказывается на результатах лечения пациентов. В будущем эта технология наверняка будет реализована для всех пациентов и условий. И пусть алгоритм не принимает решения, зато компьютеры делают все от них зависящее, чтобы помочь медикам как можно лучше выполнять свои обязанности.