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

Эти вопросы намного важнее тех, которые возникали по мере запуска интернет-магазинов, повседневного использования интернета, входа в эпоху компьютеров или введения в обиход абака. Мысль о том, что стремление понять причины может быть переоценено и в большинстве случаев выгоднее отказаться от вопроса почему в пользу вопроса что , предполагает, что эти вопросы оказывают существенное влияние на наш образ жизни и мышления. Однако они могут оказаться риторическими. По сути, эти вопросы — часть вечных дискуссий на тему места человека в мире и его поисков смысла жизни в суматохе хаотичного и непостижимого мира.

Большие данные ознаменовали момент, когда «информационное общество», наконец, начало оправдывать свое название. Всю собранную цифровую информацию теперь можно по-новому использовать в инновационных целях, открывая новые формы ценности. Для этого нужен иной тип мышления, который бросает вызов нашим учреждениям и даже нашему чувству идентичности. Ясно одно: объем данных будет неуклонно расти, равно как и возможности их обработки. Но если большинство людей рассматривают большие данные как технологический вопрос, сосредоточив внимание на аппаратном или программном обеспечении, мы считаем, что акцент необходимо перенести на то, что происходит, когда данные «говорят».

Мы можем собирать и анализировать больше информации, чем когда-либо. Нехватка данных отныне не определяет наши усилия для познания мира. Мы можем использовать значительно больше данных, а в некоторых случаях даже все. Но для этого придется взять на вооружение нестандартные способы обработки и, в частности, изменить свое представление об идеале полезной информации.

Вместо того чтобы ставить во главу угла точность, чистоту и строгость данных, мы можем — и это даже необходимо — несколько ослабить свои требования. Данные не должны быть заведомо ошибочными или ложными, но их беспорядочность не представляет особых проблем при многократном увеличении масштаба. Она может быть даже выгодной, так как, используя лишь небольшую часть данных, мы упускали из виду широкое поле подробностей, где обнаруживается масса знаний.

Поскольку корреляции можно найти гораздо быстрее и с меньшими затратами, чем причинность, им нередко отдается предпочтение. В некоторых случаях (например, при тестировании побочных эффектов препарата или проектировании важнейших частей самолета) по-прежнему понадобятся исследования причинно-следственных связей и эксперименты в контролируемых условиях с тщательным контролем данных. Но для многих бытовых нужд вполне достаточно знать ответ на вопрос что , а не почему . Кроме того, корреляции больших данных способны указать перспективные направления для поиска причинности.

Быстрые корреляции позволяют экономить на покупке авиабилетов, прогнозировать вспышки гриппа и определять люки и перенаселенные здания, которые следует осмотреть, в условиях ограниченных ресурсов. Они же позволяют медицинским страховым компаниям принимать решения по страховой защите без медицинского осмотра и снижают стоимость напоминаний больным о приеме лекарств. На основании прогнозов, сделанных с помощью корреляций среди больших данных, выполняются переводы и создаются системы автоматического управления автомобилем. Walmart может узнать, какой сорт печенья Pop-Tarts положить сразу у входа в магазин, когда надвигается ураган (ответ: со вкусом клубники). Конечно, причинно-следственные связи не лишние, когда их удается уловить. Проблема в том, что зачастую их выявить непросто, и мы нередко обманываем себя, считая, что нам это удалось.

Все эти новые возможности в какой-то мере обеспечиваются новыми инструментами — от более быстрых процессоров и увеличенного объема памяти до более эффективного программного обеспечения и алгоритмов. Они, безусловно, играют важную роль, но больше данных у нас появляется благодаря постепенной датификации всего и вся. Надо отметить, что стремление измерить мир количественно появилось задолго до компьютерной революции. Но цифровые инструменты подняли датификацию на новый уровень. Мало того что мобильные телефоны могут отслеживать, кому мы звоним и куда идем, — те же данные дают возможность определить, что мы заболели. Вскоре они смогут дать понять, что мы влюблены.

Способность создавать что-то новое, успевать больше и делать все лучше и быстрее раскрывает огромную ценность данных, разделяя мир на победителей и проигравших. Основную (альтернативную) ценность информации обеспечит ее вторичное использование, а не только первичное, как принято считать. Таким образом, целесообразно собирать как можно больше самых разных данных и удерживать до тех пор, пока это содержит добавочную ценность, а также давать возможность анализировать данные тем, кто имеет больше возможностей раскрытия их ценности (при условии разделения полученной выгоды).