Электронная библиотека » Сэмюэл Грингард » » онлайн чтение - страница 4


  • Текст добавлен: 22 июля 2016, 15:40


Автор книги: Сэмюэл Грингард


Жанр: Зарубежная образовательная литература, Наука и Образование


Возрастные ограничения: +16

сообщить о неприемлемом содержимом

Текущая страница: 4 (всего у книги 13 страниц) [доступный отрывок для чтения: 4 страниц]

Шрифт:
- 100% +
Вещи социализируются

Мобильность и облачные технологии фундаментально изменяют процессы взаимодействия и транзакции и другим образом. Например, за последнее десятилетие социальные медиа из новаторской идеи превратились в широко распространенное явление. В начале 2014 г. сетью Facebook ежемесячно пользовались 1,3 млрд людей, и 680 000 из них заходили в нее в том числе с мобильных устройств. В то же время Twitter может похвастаться почти 675 млн пользователей и примерно 58 млн твитов каждый день.

Эти и другие сайты – не просто набор случайных постов. Они позволяют в режиме реального времени познакомиться с трендами, взглядами людей в таких разных сферах, как политика, развлечения, мода и потребление. Использование этих данных создает совершенно новый подключенный мир. «Раньше компания продавала свой товар, и он просто растворялся в неизвестности. Не было никакой возможности узнать, что с ним сделал покупатель и какие еще существовали маркетинговые возможности», – говорит Глен Оллмайндер, президент по развитию бизнеса и технологий в консалтинговой фирме Harbor Research. Сегодня благодаря мониторингу социальных медиа можно видеть такие модели потребления, которые раньше не попадали в радиус действия аналитики.

Приложения для анализа данных из социальных медиа все чаще применяют алгоритмы для того, чтобы подстроиться под расширяющуюся вселенную факторов, среди которых количество кликов и посещений отдельных страниц и сайта в целом, количество уникальных посетителей, тон комментариев, ранжирование в поисковых системах, данные о переходах по ссылкам, количество репостов, количество подписчиков и т. д. Помимо прочего, теперь сайты объединяют данные, введенные человеком, с данными телефона. В ход идут чекины и геолокационные сведения – чтобы лучше понимать, как потребители совершают покупки, обедают и путешествуют. Ничего из этого не было бы без смартфонов и планшетов, оснащенных датчиками и средствами коммуникации в реальном времени.

Вслед за толпой

Когда речь идет о краудсорсинге, в центре внимания оказывается человек. Больше всего преимуществ от использования мобильных технологий и больших данных получают такие сферы, как здравоохранение. В физическом мире распространение инфекции и поведение людей могут иметь самый разнообразный и трудно предсказуемый характер. Попытки осмыслить методы лечения вызывают только новые сложности в этой и без того обременительной задаче. Однако благодаря использованию смартфонов, облачных технологий, краудсорсинга и анализа больших данных стало возможным разобрать накопленные данные от и до. Теперь исследователи используют эти инструменты при изучении любого вопроса, от распространения вирусов до влияния питания и физической активности на ожирение или затраты на медицинские услуги. Появление краудсорсинговых платформ, таких как CrowdMed, позволяет профессионалам медицинской отрасли спрашивать об интересующем их вопросе мнение у других экспертов и получать ответ в считаные минуты или часы.

Краудсорсинг и Интернет вещей в будущем могут коснуться самых разнообразных сфер и глубоко и по-разному затронуть жизни людей. «Технологический прогресс… уничтожает барьеры, ранее отделявшие любителей от профессионалов. Любители и дилетанты вдруг получили рынок для результатов своей деятельности, на котором организации подключаются к скрытым талантам людей», – отмечает Джефф Хау, который ввел этот термин и выпустил в 2006 г. книгу «Краудсорсинг. Коллективный разум как инструмент развития бизнеса»[7]7
  Хау Дж. Краудсорсинг. Коллективный разум как инструмент развития бизнеса. – М.: Альпина Паблишер, 2014.


[Закрыть]
{10}10
  June 2006 issue of Wired: http://archive.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html.


[Закрыть]
. Хау рассматривает краудсорсинг как способ подключиться к знаниям и опыту, которые раньше было невозможно получить и проанализировать.

Городские органы власти выпускают приложения, которые позволяют жителям сообщать с помощью смартфона о выбоинах на дороге или иных проблемах. Агентства по оказанию помощи пострадавшим используют краудсорсинг, чтобы лучше понимать, как распределять ресурсы. Например, появившаяся в 2008 г. программная платформа Ushahidi, совместно созданная разработчиками из Кении, Ганы, Южно-Африканской Республики, Малави, Нидерландов и США, позволяет добровольцам по всему миру наносить на карту любые события, от стихийных бедствий до политических волнений. В результате получается замысловатый гибрид с визуализацией в реальном времени, геолокационными данными и высокотехнологичными функциями коллективной картографии.

Все эти возможности заставляют переосмыслить традиционные методы сбора и использования данных. Благодаря Интернету и удешевлению технологий – включая смартфоны – барьеры на пути к подключению и подключаемости рухнули, равно как и затраты на сбор и передачу данных от тысяч и миллионов людей или устройств. Процесс, для которого в прошлом потребовались бы тонны бумаги, услуги наземной почты и месяцы на сведение данных в таблицы, теперь занимает считаные секунды, причем результаты расчетов динамически меняются в зависимости от условий и характеристик.

Большие данные – большие результаты

Неудивительно, что различные микрочипы и датчики, а также человек со смартфоном или планшетом генерируют огромное количество данных. Наряду с существующими источниками (у многих организаций есть унаследованные базы данных и регистрационные записи, хранящиеся десятилетиями) сейчас имеется множество новых способов их получения. В целом объемы данных ежегодно увеличиваются приблизительно на 50–60 %, а мобильный трафик растет примерно на 61 % в год, согласно данным сетевого гиганта Cisco Systems{11}11
  Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2013–2018. http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white_paper_c11–520862.html.


[Закрыть]
. По прогнозам International Data Corporation, к 2020 г. в мире будет существовать 40 зеттабайт данных. (Для справки: 1000 терабайт = 1 петабайт, 1000 петабайт = 1 эксабайт, и 1000 эксабайт = 1 зеттабайт. В один зеттабайт поместится примерно 250 млрд DVD-дисков, то есть более 35 лет непрерывного просмотра видео в высоком качестве). Это приблизительно 6 терабайт на каждого живущего ныне человека – или 3 млн книг на душу населения{12}12
  http://www.siemens.com/press/pool/de/feature/2014/corporate/heuring-factsheet-en.pdf.


[Закрыть]
.

Неудивительно, что различные микрочипы и датчики, а также человек со смартфоном или планшетом генерируют огромное количество данных. Наряду с существующими источниками (у многих организаций есть унаследованные базы данных и регистрационные записи, хранящиеся десятилетиями) сейчас имеется множество новых способов их получения.

Несмотря на то что словосочетание «большие данные» представляет собой профессиональный жаргонизм, это разумная концепция, в основе которой лежит сбор, хранение и использование наборов данных, полученных как из структурированных, так и из неструктурированных источников (первые – это базы данных). Большие данные обычно существуют в виде потоков сообщений, текстовых файлов, фотографий, видео– и аудиозаписей, социальных медиа. Дуг Лейни, ныне аналитик в компании Gartner, еще в 2001 г. дал короткое и внятное определение больших данных. Он заявил, что большие данные включают три основные компонента: объем, скорость и разнообразие. Объем относится к количеству данных, скорость – к тому, на какой скорости данные генерируются и становятся доступными для использования, разнообразие означает множество различных типов существующих данных.

В некоторых дисциплинах – астрономии, метеорологии, геологоразведочных работах и техническом проектировании – для решения задач и построения моделей уже давно используются огромные массивы данных. С появлением Интернета вещей количество источников данных наряду с их объемом, скоростью и разнообразием растет в геометрической прогрессии. Теперь не только компьютеры собирают, генерируют и педантично хранят данные в своих базах. Интернет вещей охватывает спутники, паркоматы, торговые автоматы, телевизоры, кассовые терминалы, бензоколонки, упаковку пищевых продуктов, бытовую технику, выключатели освещения, общественные уборные и полки в супермаркетах. Любой объект, способный передавать потоковые данные в облако в реальном времени, становится частью Интернета вещей.

В перспективе главной задачей будет идентификация нужных данных и подготовка наборов данных к эффективному использованию. Время покажет, насколько хорошо подключенные устройства станут сортировать большие данные и использовать их. Конечно, по мере того как три компонента, названные Лейни, приобретают все большее значение (в основном благодаря цифровой конвергенции и Интернету вещей), мир бизнеса понимает, насколько важно повышать скорость анализа данных и темпы своих действий. Он будет вынужден действовать быстрее и умнее.

В то время как волна новых технологий открывает все более комплексные и одновременно детальные способы постижения мира, сочетание сложных систем анализа общественного мнения в социальных медиа, моделей краудсорсинга и подключаемых датчиков и устройств делает анализ более подробным. В будущем станет возможным повысить точность прогноза погоды, создать более гибкую производственную модель на основе развития инноваций, использовать данные для выпуска более качественной продукции, эффективнее выводить эту продукцию на рынок, в короткие сроки выпускать новые линии одежды или блюда для ресторанов, радикально менять способы взаимодействия производителей и потребителей.

Взгляд в будущее

Бесспорно одно: в ближайшие месяцы и годы мобильные устройства станут еще умнее. Смартфоны уже сейчас могут «слышать» и «чувствовать» на базовом уровне. У них есть встроенные микрофоны, камеры, GPS-навигаторы, акселерометры, гироскопы и другие датчики, которые по-разному действуют и реагируют в зависимости от факторов и условий окружающей среды. Вместе они создают интеллект устройства, превращая последний из обычного телефона в многофункциональный компьютер, который трансформирует мир вокруг нас.

В ближайшем будущем смартфоны станут распознавать запахи и вкусы, а также начнут больше учитывать контекст. Это не только научит телефоны не звонить и не вибрировать в театре или во время сна, но и откроет куда более широкие возможности. Например, телефон, снабженный датчиками температуры и влажности, и подключенный по Bluetooth к устройствам для измерения пульса и кровяного давления, сможет дать более точную информацию о спортивных результатах и общем состоянии здоровья человека. У метеорологов появятся более точные данные, и они будут лучше предсказывать погоду.

Сегодня эти концепции уже в пределах наших возможностей. Компания Adamant Technologies из Сан-Франциско разрабатывает маленький процессор, который сможет выполнять цифровое преобразование запаха и вкуса. Эта система использует примерно 2000 датчиков для определения оттенков аромата и вкуса, что значительно отличается от тех 400 рецепторов, которыми оснащен нос человека. Система будет определять, когда у человека неприятно пахнет изо рта, а когда он слишком много выпил, чтобы садиться за руль. Цифровой «нос» смартфона однажды научится определять основные медицинские показатели или выявлять несвежую еду.

Кроме того, если представители министерства здравоохранения получат доступ к такому типу данных (через краудсорсинг или автоматизированный сбор), то можно будет распознавать зараженное мясо и другие испорченные продукты. Если упаковка пищевых продуктов будет содержать радиочастотные метки, то фабрики и магазины смогут идентифицировать непригодную партию товара и немедленно убирать ее с полок, тем самым снижая риск распространения заболевания. А смартфон с функцией осязания позволит потребителям «пощупать» фактуру ткани через Интернет. Приложения будут расширять реальность: достаточно будет поднести камеру смартфона к любому объекту – от дерева до пирамиды майя, чтобы мгновенно получить о нем информацию.

Постепенно появляются так называемые носимые технологии – умные часы и браслеты, умные очки (такие как Google Glass), умная одежда. Эти устройства расширяют и улучшают Интернет вещей, и человеку становится доступно все больше данных. Эти технологии уменьшают количество отвлекающих факторов: больше не нужно постоянно вынимать телефон из кармана или сумочки, чтобы проверить, нет ли новых уведомлений. Электронная ткань и носимые гаджеты в перспективе будут следить за работой организма и фиксировать уровень тепла, высокие уровни ультрафиолета и химических веществ, аллергенов и токсинов в окружающей среде. Nike, Adidas и некоторые другие компании уже начинают встраивать датчики в одежду и обувь.

Но и это еще не предел. Используя Bluetooth, ближнюю бесконтактную связь, радиочастотные метки и другие беспроводные технологии, ученые исследуют возможность использования нанодатчиков и оптоволокна, чтобы заглянуть внутрь обрушившихся зданий, промышленного оборудования и даже тела человека. Все больше внимания уделяется сетям умных объектов или сенсоров (их уже миллионы, а то и миллиарды), которые взаимодействуют друг с другом и учитывают контекст. Это позволит создать армию дронов для служб доставки, которые будут эффективно выполнять свои задачи в считаные минуты. Возможно, появятся умные инструменты и автомобили, которые не позволят пользователю выходить за границы безопасности.

В следующих главах мы рассмотрим эти открытия и другие новые технологии. Достаточно сказать, что подключенное к Сети будущее постепенно вступает в свои права, и мобильные технологии здесь – это солнце, вокруг которого вращаются планеты других технологий. Число разнообразных подключаемых устройств и систем (особенно в потребительской сфере) все растет, и вскоре это так сильно изменит наш образ жизни, работы и общения, как нам и не снилось. Мы в самом начале пути.

3. Возникновение промышленного Интернета

Появление новой модели

Центральное место в концепции Интернета вещей занимает промышленный Интернет. Именно он обеспечивает основную инфраструктуру, которая поддерживает подключенное оборудование и данные. Этот термин, который в основном применяется к промышленному гиганту General Electric, означает интеграцию машин с датчиками, программным обеспечением и системами связи, которые вместе образуют Интернет вещей. Промышленный Интернет объединяет технологии и процессы из таких областей, как большие данные, самообучение машин и межмашинная коммуникация (М – М).

Одни называют этот подключенный к Интернету бизнес-мир индустрией 4.0, намекая на четвертую волну революционных промышленных инноваций (предыдущие открыли миру механизацию, массовое производство и внедрение компьютеров и электроники), другие – просто умной индустрией или умным производством. Неудивительно, что разные компании придумывают этому явлению свои броские названия. Например, IBM называет данную технологию «умная планета», а Cisco Systems довольствуется «Интернетом вещей».

Независимо от того, какой именно выбран термин, структурная основа для следующего шага в бизнесе и технологиях, по сути, будет одна и та же. Промышленный Интернет и Интернет вещей держатся на одном технологическом фундаменте и действуют в одном и том же виртуальном пространстве, хотя первый часто рассматривается как обособленная часть или компонент Интернета вещей. Но и у того и у другого есть общая цель – объединение физического и виртуального миров, стирание границ между ними, а также различий между машиной и человеком, чтобы создать намного более мощный интеллект, чем это возможно с помощью одной машины или одного устройства.

Одни называют этот подключенный к Интернету бизнес-мир индустрией 4.0, намекая на четвертую волну революционных промышленных инноваций (предыдущие открыли миру механизацию, массовое производство и внедрение компьютеров и электроники), другие – просто умной индустрией или умным производством.

До сих пор промышленный Интернет тесно связан с умными счетчиками учета потребления, отслеживанием транспортных средств и имущества, а также оптимизацией работы заводов, оборудования и машин. Однако в последующие несколько лет существующие цифровые устройства будут намного более тесно связаны с работой оборудования. Кроме того, промышленный Интернет станет служить фундаментом для разнообразных потребительских устройств и систем, которые мы рассмотрим в следующей главе.

В отчете McKinsey Global Institute под названием «Интернет вещей»{13}13
  http://www.mckinsey.com/insights/high_tech_telecoms_internet/the_internet_of_things.


[Закрыть]
говорится следующее:

По мере того как возникают новые способы создания ценности, бизнес-модели, основанные на сегодняшней (по большей части статичной) информационной архитектуре, вынуждены решать новые задачи. Когда в реальном времени считываются предпочтения определенного потребителя в определенной географической точке, динамическое ценообразование может повысить вероятность покупки. А если знать, насколько часто или интенсивно используется товар, можно предусматривать дополнительные варианты – например, плату за использование, а не прямую продажу. Если весь производственный процесс будет оснащен множеством датчиков, то управление производством будет эффективнее. Когда производственная среда непрерывно проверяется на наличие опасных факторов, а сами объекты корректируют свои действия во избежание повреждений, число рисков и связанных с ними расходов сокращается. В результате выигрывают те компании, которые используют эти возможности. Иные же будут неконкурентоспособными.

Данные имеют значение

На самом базовом уровне как Интернет вещей, так и промышленный Интернет имеют отношение к данным и извлечению из них пользы. Сегодня благодаря всеобщей компьютеризации и практически повсеместному сетевому взаимодействию биты и байты данных перемещаются по всей планете в реальном времени. Все больше разнообразных устройств (стационарные компьютеры, ноутбуки, планшеты и смартфоны) служат средством быстрого сбора, обмена и доступа к данным все большего объема. Разумеется, функционирование подключаемых устройств (всех, от инсулиновых помп в больницах до домашних систем освещения) и обратная связь, позволяющая принимать решения, зависят прежде всего от данных.

Специалисты по обработке данных ввели термин «ценность точной информации». Речь идет о способности так располагать точки ввода данных, а затем собирать и анализировать информацию, чтобы получать наиболее полную картину. Достичь этой цели невероятно сложно, потому что чрезвычайно трудно собрать все данные, необходимые для получения идеальной картины, а затем выстроить такой алгоритм, который будет надлежащим образом учитывать все возможные переменные. Например, способность верно прогнозировать погоду зависит от четкого сбора точных данных, ввода релевантных данных и их осмысления путем применения сложных алгоритмов. То есть теоретически, если бы ученые задействовали подходящие системы и программное обеспечение, а также получили доступ к достаточной вычислительной мощности, прогнозы погоды были бы точными на 100 %.

На сегодняшний день существует слишком много переменных величин и ограничений, чтобы получить идеальную картину некого сложного события в любой сфере, будь то прогнозы погоды, сельское хозяйство, производство, здравоохранение, транспорт или рынок ценных бумаг. Поэтому вместо попыток создавать идеальные модели специалисты по обработке данных сосредоточились на построении самых лучших возможных моделей с использованием больших данных и аналитики. Здесь огромную роль играет прогнозная аналитика, которая выявляет и осмысляет события еще до того, как они произойдут. Например, это позволит банку выявить потребителя, который подумывает купить новый автомобиль, но еще не начал присматриваться к разным моделям. На заводе будут заранее знать, когда должна сломаться деталь в каком-то оборудовании, а в супермаркете – какие продукты купит тот или иной человек.

Поток данных от подключаемых объектов и оборудования разрастается в геометрической прогрессии. Согласно отчету компании по управлению данными Wipro под названием «Большие данные: ускорение процессов производства», за время шестичасового рейса на Боинге-737 из Нью-Йорка в Лос-Анджелес генерируется колоссальное количество информации – 120 терабайт. Вся она собирается и хранится в самолете{14}14
  Wipro. Big Data. Catalyzing Performance in Manufacturing. 2011. http://www.wipro.com/documents/Big%20Data.pdf.


[Закрыть]
. Что еще более важно, эти данные могут быть проанализированы, чтобы выявить все аспекты работы двигателя.

Неудивительно, что информация становится ценным экономическим активом. Согласно прогнозу фирмы Gartner, занимающейся консалтингом в области IT, через несколько лет информационные активы и данные крупных компаний уже будут у них на балансе. Превращение данных в валюту повлияет на оценку товарно-материальных ценностей, сделки по слиянию и поглощению и многое другое. Однако эта экономическая ценность значит куда больше, чем просто активы. По оценке McKinsey Global Institute, большие данные могут снизить затраты на разработку продукции производственных компаний на 50 % и больше{15}15
  McKinsey and Company, McKinsey Global Institute, Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity. June 2011. http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.


[Закрыть]
. Изучение огромного количества точек ввода данных аналитическими программами приведет к обнаружению недостатков в качестве товара или услуг, снизит эксплуатационные расходы и в корне изменит подход компаний к инвестированию в людей и оборудование.

Картина действительно меняется по мере того, как компании учатся получать доступ к большим данным и использовать их. Хотя базы данных, программные приложения и неструктурированные потоки информации уже приносят массу новых знаний, эти источники блекнут на фоне обширной и еще не исследованной области данных, которая существует в пределах физических границ нашей планеты. До сих пор способов измерить, собрать и обработать эти данные не существовало. Они всегда находились за пределами нашего восприятия и почти точно так же были недоступны для приборов – подобно тому, как сомнительным выглядит существование радиоволн и ультрафиолетового излучения. Электромагнитные волны стали иметь для человека значение только тогда, когда он создал устройства и системы, способные их обнаруживать.

Интернет вещей обещает на порядок увеличить количество точек ввода данных. Сочетание повсеместного подключения к Сети, недорогих датчиков и простой микроэлектроники дает возможность подключать к Интернету буквально все что угодно. Пакеты с молоком, дороги, мосты, транспортные средства, деревья, оборудование, медицинские приборы и энергетические установки вдруг превращаются в точки ввода данных. Данные пересекаются и тем самым создают новые знания и возможности.

Внимание! Это не конец книги.

Если начало книги вам понравилось, то полную версию можно приобрести у нашего партнёра - распространителя легального контента. Поддержите автора!

Страницы книги >> Предыдущая | 1 2 3 4
  • 4.6 Оценок: 5

Правообладателям!

Данное произведение размещено по согласованию с ООО "ЛитРес" (20% исходного текста). Если размещение книги нарушает чьи-либо права, то сообщите об этом.

Читателям!

Оплатили, но не знаете что делать дальше?


Популярные книги за неделю


Рекомендации