Работа с данными в любой сфере - стр. 8

Вам может показаться странным, что мы только начали понимать, насколько значимыми могут быть данные. Но когда мы в прошлом собирали данные, единственное, что мешало нам превратить их во что-то полезное, было отсутствие технологий. В конце концов, важно не то, насколько огромны данные; важно, что вы с ними делаете. Любые данные, «большие» или иные, полезны, только если из них можно извлечь информацию, и до того, как была разработана соответствующая технология, чтобы помочь нам проанализировать и масштабировать эти данные, их полезность могла быть измерена только интеллектуальными возможностями человека, пытавшегося с ними совладать. Но для сортировки больших данных требуется более быстрый и мощный процессор, чем человеческий мозг. До технологических разработок XX в. данные хранились на бумаге, в архивах, библиотеках и хранилищах. Теперь почти все новые данные, которые мы собираем, хранятся в цифровом формате (и даже старые данные активно преобразуются в цифровые, о чем свидетельствует огромное количество ресурсов, сосредоточенных в таких цифровых собраниях, как Europeana Collections и Google Books).

С изобретением компьютера появилась возможность автоматизации процесса хранения и обработки данных. Но большие массивы данных увязли в первых машинах; ученым, работавшим с электронными массивами данных в 1950-х гг., приходилось ждать решения простой задачи несколько часов. Вскоре пришли к выводу, что для правильной обработки больших массивов данных – для установления связей между элементами и использования этих связей с целью получения точных и значимых прогнозов – нужно создавать информационные носители, которые могли бы управлять данными и справляться с их хранением. Разумеется, по мере совершенствования технологий, основанных на вычислениях, менялись и возможности компьютеров по хранению и обработке данных. И за последние 70 лет мы не только научились эффективно хранить информацию, но и смогли сделать эту информацию переносимой. Те же самые данные, которые в 1970-х гг. помещались только на 177 778 гибких дисках, к 2000-му могли поместиться на одном флеш-накопителе. Сегодня вы можете хранить все это и многое другое в облаке (хранилище с виртуализированной инфраструктурой, которая позволяет просматривать ваши личные файлы из любой точки мира)[2]. Когда вы в следующий раз обратитесь к личным документам, хранящимся в местной библиотеке, у вас на работе или просто в вашем мобильном устройстве, имейте в виду: вы фактически делаете то, что в 1970-х гг. потребовало бы использования более 100 000 дискет.

Когда новые технологии облегчили хранение данных, исследователи начали обращать внимание на то, как эти сохраненные данные могут быть использованы на практике. Как мы начали создавать порядок из хаоса? Вернемся к нашему предыдущему примеру – фильму, который вы в последний раз смотрели в кинотеатре. Вероятно, вы были выбраны, чтобы увидеть этот фильм, не проницательным маркетологом, сосредоточенно изучавшим соответствующие критерии, а умной машиной, которая изучила ваши «выхлопные данные» и сопоставила их с найденными ею демографическими сведениями о тех, кто увидел этот фильм и получил от него удовольствие. Это может казаться новинкой, но, как мы уже установили, данные и их (ручная) обработка уже давно существуют. Некоторые из киностудий Голливуда еще в 1950-х гг. собирали данные о том, что конкретно – от актера до режиссера и жанра – хотела увидеть их аудитория, а потом преобразовывали эту информацию в демографические характеристики респондентов, включавшие в себя возраст, местожительство и пол. Даже в то время люди принимали способные изменить ход событий решения в соответствии с информацией, извлеченной из данных.