Анализ зарубежного опыта использования глобальных технологий "Big Data"

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

В современных условиях развития информационных технологий с каждым годом увеличивается объём информации, чему способствуют научный прогресс (новые технологии появляются, и тут же устаревают), виртуализация и автоматизация многих бизнес процессов, оцифровка данных. Необходимость их обработки повлекла за собой взрывной рост вычислительных мощностей и скоростей.

Термин «Big Data» («Большие данные») вызывает множество споров, многие полагают, что он означает лишь объем накопленной информацией, но не стоит забывать и о технической стороне, данное направление включает в себя технологии хранения, вычисления, а также сервисные услуги.

В настоящее время глобальные технологии «Big Data» являются ключевыми технологиями будущего [8].

В центральных районах Нью-Йорка тысячи инфракрасных камер направлены на окна домов - они собирают информацию о том, когда засыпают и просыпаются жители, когда включают свет, знают даже, какими типами лампочек они пользуются, собирают информацию о вредных для окружающей среды эмиссиях от зданий. Звуковые сенсоры на светофорных столбах фиксируют уровень шума от автомобильных потоков и домашних вечеринок.

В Чикаго сенсоры на улицах записывают данные не только о состоянии окружающей среды (концентрация углекислого газа, уровень шума, скорость ветра), но и о поведении потоков пешеходов. В Хьюстоне власти отслеживают смартфоны горожан, чтобы узнать о заторах на дорогах и синхронизировать светофоры [9].

В Барселоне аналитики по заказу властей изучают просто огромное количество параметров городской жизни - от экономических и демографических показателей до статистики использования арендованных велосипедов и загруженности автобусных маршрутов; компьютерные программы просматривают сообщения в соцсетях о тех или иных городских событиях, а датчики на мусорных контейнерах тем временем помогают оптимизировать работу санитарных служб.

Это большой бизнес для крупнейших мировых компаний - IBM, Microsoft, Cisco Systems, Qualcomm и других. По сведениям Wall Street Journal, установка 65 многофункциональных сенсоров в Чикаго обошлась в $200 млн. (столько заплатило федеральное правительство) плюс дотации крупного бизнеса. IBM - не только на городских проектах, а на big-data-решениях в целом - в 2012 году заработала $1,3 млрд., больше, чем любая другая компания в мире. Вместе с тем этот бизнес (особенно если отбросить паранойю о тотальной слежке) действительно способен улучшить жизнь в городах [4]. Чтобы иметь представление о деятельности своей организации, офисным работникам приходится тщательно изучать электронные таблицы, информационные панели и отчеты. А если учесть, что сотрудники еще и получают огромное количество информации по электронной почте, на телеконференциях и совещаниях, то просто удивительно, как они находят время на выполнение своих текущих обязанностей.

Таблица 1. Признаки, характеризующие Большие Данные

С помощью Больших Данных можно узнать об предпочтениях клиентов, об эффективности маркетинговых компаний или провести анализ рисков.

Масштабы находящейся в обращении и генерируемой информации та последние два десятилетия существенно возросли, а в ее аккумулировании помимо государства и хозяйствующих субъектов участвуют население, объекты инфраструктуры, интеллектуальные приборы и оборудование.

В 2011 г. совокупный объем цифровых данных в мире достиг 1 зеттабайта, что в привычных нам единицах исчисления равно 1,0 трлн., гигабайт, при этом по итогам 2010 г. около 7 экзабайт (7 млрд., гигабайт) приходилось на корпоративные базы данных, а 6 экзабайт - на физические лица [1].

Более того, к 2020 г. прогнозируется увеличение объемов информации еще в 50 раз, что, в свою очередь, потребует приращения количества необходимых для ее хранения серверов в 10 раз. Это, безусловно, сулит более чем радужные перспективы для производителей не только различного рода носителей информации (от компактных флешек и карт памяти для индивидуального пользования до крупных серверов для промышленных нужд), но и всех соответствующих деталей и комплектующих, кабельной продукции, прочего сырья для модулей [5].

Однако, гораздо более существенный эффект, причем сетевой и на макроуровне, генерируется за счет не столько хранения, сколько обработки и анализа информации, что позволяет извлекать экономическую ценность именно из больших объемов данных, многообразия их видов, источников, сфер, а также высокой скорости обновления и пополнения, причем круг бенефициаров не ограничивается исключительно информационно-коммуникационными компаниями (ИКТ-компаниями) [1].

Беспрецедентные и поистине неисчерпаемые возможности открываются для субъектов предпринимательства в плане принятия более обоснованных и выверенных решений, оптимизации и повышения эффективности деятельности, а также создания новых видов продуктов и услуг, опираясь на комплексный, учитывающий все аспекты анализ ситуаций и проблем, прогнозирование их динамики и тенденций, установление причинно-следственных связей с ранее не принимавшимися в расчет факторами и выявление влияния считавшимися незначимыми обстоятельств.

Аналогичное видение и подходы к обращению с данными, известные под вполне предсказуемым названием «Big Data» («большие данные»), возникли совсем недавно - само понятие метаданных было предложено в 2010 г. в США. Но соответствующие технологии и решения активно продвигаются компаниями-разработчикам и ПО, для которых они формируют новый емкий сегмент рынка. К примеру, IВМ уже инвестировала в разработки в этом направлении 12 млрд. долл., открыв по всему миру 6 центров анализа метаданных с общей численностью занятых 4 тыс. человек. Что же касается бизнеса, являющегося адресатом результатов этих НИОКР, то, но оценкам SAS, 26% компаний уже используют «Big Data» на системной основе и отмечают в этой связи рост эффективности в течение прошедших 3 лет, тогда как 41% - ожидает увеличения в ближайшие 3 года; согласно же IВМ, 28% субъектов запустили пилотные проекты по анализу метаданных, а 47% - имеют твердое намерение внедрить соответствующие технологии [6].

Важность и перспективность «Big Data» осознается и государством как центральным институтом экономической координации. Стратегии в отношении метаданных, или «больших данных», уже приняты и реализуются в Республике Корея. США, Великобритании и Сингапуре, являющихся крупнейшими участниками мирового информационно-коммуникационного рынка.

В частности. Республика Корея первой в мире в октябре 2011 г. выдвинула стратегию в области «Big Data» в рамках курса на формирование электронного правительства, задействуя их для обеспечения прозрачности государства, развития и укрепления конкурентоспособности экономики. При этом сама стратегия является наиболее системной по сравнению с программами остальных стран, охватывая весь комплекс аспектов по внедрению «Big Data» в практику бизнеса.

Основными инструментами достижения поставленных целей в отношении продвижения «Big Data» предусмотрены меры содействия:

• применению метаданных в инфокоммуникационных технологиях, сферах телерадиовещания, образования, здравоохранения, транспорта;

• дальнейшему совершенствованию технологий и платформ «Big Data»;

• подготовке кадров;

• организации центра поддержки НИОКР и пилотных проектов в области «Big Data»;

• формированию благоприятной среды для распространения технологий «Big Data»;

• защите личной информации и минимизации злоупотреблений ею;

• структурированию нормативно-правовых основ для ведения бизнеса на основе «Big Data».

Наряду с этим осуществляются также НИОКР в области разработки вспомогательных и базовых технологий анализа метаданных с использованием суперкомпьютеров. Сходные задачи были поставлены и США, приступившими к реализации инициативы в области «Big Data» в марте 2012 г. Программа концентрирует усилия на разработке необходимых при сборе, хранении, управлении, распределении и анализе информации ноу-хау, активизации использования базовых технологий обработки метаданных для ускорения инновационных процессов в науке (биотехнологии, здравоохранение, фундаментальные исследования) и инженерии (энергетика, добыча полезных ископаемых), а также в подготовке кадров по данному профилю. При этом для населения и хозяйствующих субъектов публикуется 227 тыс. массивов статданных по сферам транспорта, ИКТ, фармацевтики, общественной безопасности, правонарушений, занятости [2].

Прогноз развития рынка технологий «Big Data» до 2017 года приведен в таблице 2.

Таблица 2. Прогноз развития рынка технологий «Big Data»

По таблице видно, что в целом к 2017 г. ожидается рост рынка «Big Data» до 47.5 млрд. долл., против 3,2 млрд. долл., в 2010 г. и 7,2 млрд. долл., в 2011 г. Великобритания и Сингапур, где в целях продвижения «Big Data» учреждены специальные центры по стратегии в области данных, нацелены не на разработку технологий, а на создание стоимости, добавленной за счет их активного использования посредством обеспечения доступности сведений широкому кругу пользователей [11].

Помимо указанных в табл. 2 прямых количественно соизмеримых результатов роста сегмента «Big Data» существуют и косвенные направления генерирования мультипликативных эффектов с помощью метаданных, которые приведены в таблице 3.

Таблица 3. Косвенные направления генерирования сегмента «Big Data»

По экономике в целом кумулятивный эффект от аналогичной рационализации посредством применения «Big Data» потенциально способен обеспечить до 0,5 п.п. прироста производительности факторов. На то же самое, правда в больших масштабах, указывают и сами компании. По собственным оценкам бизнеса, принятие решений на основе анализа «Big Data» способствовало увеличению производительности на 5-6% в среднем [1].

Поскольку технологии «Big Data» по сути своей предназначены для прикладное применения в отраслях и секторах экономики, не ограничиваясь рамками ИКТ-индустрии, отчетливо вырисовываются сферы применения метаданных и направления приложения усилий по ним [10].

В частности, в сфере производства степень позитивного воздействия «Big Data» зависит от специфики каждой конкретной отрасли, тогда как количественный эффект от их применения проступает сквозь призму цепочки создания добавленной стоимости, наглядно это можно увидеть в таблице 4.

Таблица 4. Эффекты применения технологий анализа «Big Data» в сфере производства

Не менее весомые эффекты способны генерировать и внедрять технологии «Big Data» в сфере добычи полезных ископаемых, в сфере государственного управления, в сфере науки, а также здравоохранение (таблица 5) [3].

оцифровка виртуализация информационный

Таблица 5. Эффекты применения технологии «Big Data» в различных сферах

Реализация указанных подготовительных направлений, как показывает статистика, при все своей затратности, наряду с перечисленными выигрышами в секторальном разрезе, также способствует формированию благоприятной среды для субъектов предпринимательства.

В целом же очевидно, генерирование перечисленных эффектов производно от ряда базовых предпосылок, структурирующих, учитывая новизну и самих технологий, и практики применения метаданных, платформы для полномасштабного раскрытия и задействования потенциала «Big Data» как движущей силы развития бизнеса и инновационной деятельности. В числе таковых в первую очередь выступает наличие самих данных в электронном формате. Действительно, проблема фиксации сведений на бумажном носителе, существенно затрудняющая их вовлечение в кругооборот, повсеместна. В этой связи для обеспечения физического наличия данных в целях анализа по технологии «Big Data» потребуется осуществить: переход, начиная с конкретного периода на ведение всех записей в государственных учреждениях в электронной форме; перевод на электронный формат массивов данных, накопленных в государственных инстанциях на бумажном носителе.

В настоящее время специализированное обучение в области «Big Data» в мире ведется лишь в трех вузах США (университетах Беркли, Миссури и Dе-Раu1). Тем не менее, именно в США к 2018 г. прогнозируется нехватка 140-190 тыс. аналитиков метаданных и 1,5 млн. менеджеров и специалистов по извлечению экономической ценности из информации [7].

Рассмотренные данные свидетельствуют о том, что использование «Big Data» сопряжено с титаническим объёмом работ. Успешность же их задается на восприятии государством и бизнесом метаданных как источника роста и экономической ценности, осознании практической полезности и готовности нести сопряжённые с этим существенные затраты, не ожидая незамедлительной окупаемости вложенных средств.

Литература

1. Авербух В.Л. Задачи визуализации параллельных вычислений / В.Л. Авербух, А.Ю. Байдалин, П.А. Васев и другие // Вопросы атомной науки и техники. Сер. Математическое моделирование физических процессов. 2002. Вып. 3. Стр. 40-52.

2. Артемов С. Big Data: новые возможности для растущего бизнеса.

3. Афанасьев А. Аналитический обзор рынка Big Data.

4. Бахтерев М.О. Система удалённой визуализации для инженерных и суперкомпьютерных вычислений / М.О. Бахтерев, П.А. Васёв, А.Ю. Казанцев, Д.В. Манаков // Вестник ЮжУрГУ, N17 (150), 2009, серия «Математическое моделирование и программирование», Выпуск 3. Стр. 4-11.

5. Васёв П.А. Среда поддержки интерактивной визуализации для суперкомпьютерных вычислений / П.А. Васёв // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Математическое моделирование физических процессов. 2009. Выпуск 4. Стр. 67-77.

6. Головина Т.А. Использование цифровых и мобильных инноваций для развития предприятий регионального интернет-рынка Вопросы современной экономики.

7. Горбашевский Д.Ю. Параллельная фильтрация в системе визуализации параллельных вычислений / Д.Ю. Горбашевский, А.Ю. Казанцев, Д.В. Манаков // ГрафиКон 2006, 1-5 июля 2006. Труды конференции. Новосибирск. 2006. С. 333-336.

8. Измалкова С.А. Использование глобальных технологий «BIG DATA» в управлении экономическими системами / С.А. Измалкова, Т.А. Головина // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. №4-1. С. 151-158.

9. Майер-Шенбергер В. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим / В. Майер-Шенбергер, К. Кукьер. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 240 c.

10. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «больших данных» (Big Data).

11. Соколянский В.В. Технологии BIG DATA и их инсталляции в экономические исследования // В.В. Соколянский, Б.С. Пашков // Вопросы экономических наук. - ООО «Издательство «Спутник+». - М. 2015, C. 169-171.

Размещено на Allbest.ru