Big data простым языком

Однажды мне рассказали историю о том, как один высокопоставленный чиновник участвовал в реализации законопроекта в области платежей, но сам при этом ни разу в жизни не сделал ни одного банковского перевода. С Big Data так же.

Лет десять назад термин Big Data воспринимался исключительно как инфраструктурный – под ним понимался специальный класс баз данных, которые позволяли быстро обрабатывать большие объемы информации. То есть, Big Data называлась просто категория железок (серверов), которые умели выполнять определенные вычисления.

Зачем они были нужны? Затем, что обычные железки не умели работать с большим количеством записей. Им было сложно. Памяти не хватало, процессоры грелись, пыхтели бедняги, а скорость расчетов оставляла желать лучшего. Железяки или сервера категории Big Data позволяли решить эту проблему. Потом придумали, что дело вовсе не в железяках, и что можно создавать программное обеспечение («софт»), которое будет работать на самых обычных настольных компьютерах, объединенных в единые узлы.

Такие конструкции могли работать параллельно над конкретной задачей из области обработки данных. По-научному их называли «программными комплексами» и «кластерами».

Аудиофайлы, изображения, сложные и слабоструктурированные файлики в то время мало обрабатывались. Существовало сильное ограничение по их исследованию. Для них также требовалось специальное программное обеспечение, а у обычных баз данных не было возможности быстро провести анализ.

Технологии очень быстро эволюционировали.

В какой-то момент на смену традиционному понятию Big Data пришел еще один новый термин – Smart Data. Он означал, что «Умные данные» – это сигнал, а «Большие данные» – шум. Таким образом появилась парадигма, разделяющая методы анализа: исследования «шумов» и выявления «сигналов».

За какие-то двадцать лет мир тряхануло так, что он перешел от рынка, где нельзя было купить данные интернет-трафика со «следами», оставленными пользователями, к рынку, где любые данные можно достать в любой момент.

И все бы ничего, но мир перевернулся с ног на голову. Данных стало так много, что их внезапно начали регулировать. Беспощадно и беспристрастно.

Одним из первых пострадал банковский сектор. Все процессы и продукты пришлось пересматривать, потому что теперь даже для кредитного решения банк не может купить данные у кредитного бюро, чтобы проверить потенциального заемщика без его согласия.

В 2018 году появилось регулирование GDPR в Европе.