Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка

Усиливалась и потребность в анализе этих данных – постоянно шел поиск ответа на бизнес-задачи: предсказание потребительского поведения с целью повысить эффективность маркетинговой активности; цифровое моделирование индустриальных объектов, с целью снизить затраты на дорогостоящие испытания; быстрый анализ данных с погодных датчиков для обеспечения безопасности полетов и др.

К 2008 г. технологический прорыв в области микропроцессорных технологий и в производстве систем хранения данных на порядки снизил стоимость хранения и обработки.

Это упростило и удешевило доступ к вычислительным ресурсам до недостижимого прежде уровня, что сделало возможным дальнейший прогресс в развитии аналитических систем.

Важнейшей вехой в истории систем класса Big Data является развитие технологии кластеризации, реализующей горизонтальное масштабирование – объединение разрозненных единиц вычислительной техники в общую вычислительную систему с единым управлением.

Повысилась доступность систем Big Data для широкого круга разработчиков программного обеспечения благодаря изменению бизнес-моделей глобальных технологических компаний: появились трансконтинентальные IT-инфраструктуры, позволяющие использовать практически неограниченные вычислительные мощности и системы хранения без первичных инвестиций – на условиях оплаты аренды ресурса с почасовой тарификацией.

Такого рода бизнес-модели сняли финансовые ограничения для малых технологических компаний и дали им возможность активно разрабатывать аналитические инструменты для широкого круга потребителей.

Предпосылками активного развития систем Big Data стали:

– рост объема цифровой информации и потребность коммерческих и государственных организаций в результатах ее анализа;

– технологический прорыв в области микроэлектроники;

– деятельность саморегулирующихся сообществ разработчиков программного обеспечения;

– появление новых бизнес-моделей коммерческих организаций, обеспечивающих широкий доступ к вычислительным ресурсам.

Свойства систем Больших данных. Определяющими свойствами, по которым системы анализа и сбора информации относят к классу Big Data, являются объем обрабатываемых данных, их разнородность, возможность горизонтального масштабирования. Выделяют также ряд потребительских свойств системы, такие как скорость обработки данных, потребительская ценность, достоверность и другие.