Žmonija jau seniai jaučia nerimą dėl technologijų, kuriomis neva gali būti stebimas kiekvienas jų žingsnis. Ekspertai liepia pamiršti nuogąstavimus dėl mus stebinčio „Didžiojo brolio“, organizacijos ir verslininkai artinasi prie naujo metodo panaudojimo – elgesio algoritmų apskaičiuojamų pagal senus asmens duomenis. Manoma, jog jau pakankamai greitai algoritmai padės nuspėti naują mūsų pirkinį, automobilio vagystę ar netgi vėžio atvejus. Terminą „Big brother“ pakeičia „Big Data“ („Didieji duomenys“ aut. past.), ir tai netrukus turėtų tapti viena iš populiariausių temų visuomenėje bei žiniasklaidoje.
Duomenys ir pagal juos sudaryti algoritmai atveria neribotas galimybes. Štai, pavyzdžiui, Hamburgo uostas. Milžiniškas 7200 hektarų Hamburgo uostas nebeturi kur plėstis ir, nepaisant to, jo vadovybė pareiškė tokias ambicijas – per dešimtį metų padidinti krovinių apyvartą tris kartus. Viso to tikimasi pasiekti būtent dėl duomenų apdorojimo, kurio dėka galima sudaryt tikslesnius, t.y. maždaug minutės tikslumo, laivų priėmimo grafikus. Prie projekto šiuo metu dirba 60 IT specialistų. Tačiau „sumanusis uostas“ yra tik menka terpė, kurioje ateityje bus naudojami algoritmai. Daugybė kompanijų atranda pradinės žaliavos, t.y. kompiuterinių duomenų, galimybes.
Naujasis terminas „Didieji duomenys“ pranašauja du dalykus – totalitarinį žmonių valdymą ir ateities vadybą, kurioje bus išpranašaujami bemaž visi mūsų veiksmai. Algoritmų išnaudojimas kvepia dar viena revoliucija. Šiai pranašystei palankus nuolat augantis pasaulyje sukaupiamų duomenų kiekis. Skaičiuojama, jog per praėjusius metus pasaulyje buvo persiųsta 2,8 zetabaitų duomenų, turint omeny, jog vienas zetabaitas talpina 1,000,000,000,000,000,000 kilobaitų. Ekspertai teigia, jog iki 2020 m. kasmet sukaupiamų duomenų kiekis padidės dar apie dvidešimt kartų. Kiekvieną dieną internete būtų patalpinama ar persiunčiama tiek medžiagos, kiek dabar tilptų į 250 milijonus DVD diskų.
Duomenų panaudojimas jau seniai masina kompanijas, vyriausybines agentūras ir mokslininkus. Beveik nieko nekainuojančios duomenų talpyklos ir modernėjančios technologijos įgalina kaupti ir analizuoti vis didesnius duomenų kiekius. Algoritmai yra tai, kas sukuria tvarką iš chaoso. Jie atskleidžia slaptus pirkimo įpročius, nežinomus ryšius, pasikartojančius verslo modelius.
Duomenų panaudojimo pavyzdžių apstu ir šiuo metu. Bankai kaupia kredito kortelių turėtojų duomenis, ir sugeba pastebėti, kuomet kortelė naudojama neįprastai, leidžiamos didelės sumos arba lankomasi neįprastose vietose. Banko darbuotojas gali kreiptis į vartotoją ir pasitikslinti, ar kortelė naudojama su jo žinia. Energijos kompanijos apdorojusios meteorologinius duomenis metro tikslumu gali nustatyti kaip išdėstyti vėjo elektrines, jog būtų pasiektas didžiausia nauda. Stokholme algoritmais reguliuojamas miesto transportas, tai leidžia 20 proc. sumažinti transporto taršą. Dar vienas gerai žinomas pavyzdys internetinėse parduotuvėse – „pirkėjai pirkę šią prekę, taip pat pirko ir…“.
Google ir Facebookas yra neišsemiamas grynų, nesuklastotų duomenų šaltinis. Jų verslo modelis taip pat paremtas duomenų kaupimu, apdorojimu ir saugojimu. Neveltui duomenų bazės su milijardu Facebooko profilių investuotojams kainuoja 100 milijardų dolerių. Nutuokiama, ką su šiais duomenimis įmanoma padaryti. Duomenų panaudojimas žadina verslininkų fantazijas nutuokti jų pirkėjų veiksmus – nuo prekybos centrų ir automobilių gamintojų, nuo avialinijų iki kosmetikos kompanijų. Manoma, jog vien per pastaruosius metus pardavimai susiję su algoritmų panaudojimu išaugo keturis kartus. Algoritmais jau dabar naudojasi ir įvairios valstybinės saugumo institucijos.
Iš tiesų, stulbina, kaip lengva matematiškai nuspėti žmogaus elgesį, tiek prie parduotuvės lentynų, tiek kelyje, tiek apsiperkant internetu. Duomenų specialistas Nate Silveris teigia, jog algoritmai pastaruosius prezidento rinkimų rezultatus nuspėjo geriau už demografus.
Kai kurie matematikai teigia, jog ištobulinus programėles galima bus nustatyti, kur žmogus bus po metų tuo pačiu metu. Tuo pačiu pasitikėjimas prognozėmis paliečia labai intymią gyvenimo dalį. Kiekvienas savęs paklausia, nejau yra toks nuspėjamas? Žmonės piktinasi technologijomis pirmiausiai todėl, jog jaučiasi pažeidžiami, net jei patys nenori patikėti, jog jų veiksmus taip pat lengva nuspėti.
Manoma, jog ateityje duomenys taps tokie vertingi, jog prilygs dabar didžiausiais turtais laikomiems auksui ir naftai. Procesas 21 amžiuje savo prigimtimi primena aukso karštinę. Kompanijos investuoja didelius pinigus į duomenų rinkimą ir eksperimentinį apdorojimą, atsiranda nauja specialybė – duomenų išgavėjai. Blue Yonder tapo viena pirmųjų kompanijų įkurtų būtent duomenų išgavimui. Kompanija gali pasitarnauti prekybų centrams, leidžia nustatyti tikslų reikiamų prekių kiekį ir taip taupyti transportavimo bei sandėliavimo kaštus.
Žinoma, tinklai ir dabar nuspėja, kiek kokių prekių jiems reikės, tačiau palyginti su algoritmais šie skaičiavimai yra labai netikslūs. Daug tiksliau gali būti apskaičiuojami ir naujos parduotuvės pirkėjų srautai. Blue Yonder gali nuspėti ir vairuotojų tikimybę patekti į auto įvykius, tai panaudojama draudimo kompanijose. Tiesa, ne visi duomenys turėtų būti surenkami dabar mums įprastu būdu. Duomenų rinkimo sensoriai bus diegiami ir automobiliuose bei patalpose.
Algoritmai gali padėti ne tik verslininkams, bet ir paprastiems gyventojams. Pavyzdžiui, sensoriais kambaryje galėtų būti fiksuojami žmogaus organizmo rodikliai, nuspėjamos tikėtinos ligos. Mančesterio universitetas dirba prie projekto „Raudonas kilimas“. Projektas skirtas senyvo amžiaus žmonėms, kurie gyveni vieni savo namuose, ir rizikuoja laiku neišsikviesti medicininės pagalbos. Naudojant kilimą su daugybe sensorių būtų fiksuojami asmens žingsniai, nustatoma, kada žmogus per ilgai nesikelia iš lovos, arba jo eisena atrodo silpna. Tokiais atvejais į namus iškart būtų kviečiama medicininė pagalba.
Parengta pagal užsienio spaudą
