BIG DATA. Вся технология в одной книге

Зарисовка из жизни
Сижу я как-то вечером и думаю, и тут мне в голову приходит мысль — а не купить ли мне подушки? Вот бывает, накатывает мысль — почему бы не подушки. Ладно, отгоняешь эту мысль. Часа через 4-е вечером выходишь в Фейсбук — и в рекламе тебе начинают лезть... подушки. Любители конспирологии — фейсбук не подслушивает вас. Можете не пытаться заклеивать изолентой микрофон. Разбивание телефона тоже не поможет до конца (хотя в какой-то степени поможет). Я не говорил вслух о подушках — я только о них подумал. И я не искал их ни в каких поисковиках. И фейсбук знает о том, что я о них подумал, не потому что читает мои мысли. Просто у него обработаны миллиарды пользователей. И пользователи эти разбиты по разного рода кластерам — от возраста, пола, материального обеспечения, интересов, чувства юмора и пр. И некоторые люди хорошо сбиваются в совокупность (ладно — все люди хорошо сбиваются в совокупности. А те кто не сбиваются — сбивают в совокупность «плохо сбиваются в совокупность», так что они тоже в совокупности). И у той совокупности, к которой принадлежу я, в их дорожной карте в определённый период выведено, что там возникают подушки. Кто-то начинает искать эти подушки, кто-то о них говорит. И программой просто рассчитано, что «такие как я» с определенной вероятностью в определенное время заинтересуются подушками. Потому как процентов 70 моей совокупности так поступило. И программа любезно предвосхитила мой интерес. Это и есть Big Data. Моя личность абсолютно никому не нужна — если кто-то думает, что крупные корпорации интересуют, какое именно порно он смотрит — это детский сад. Корпорации интересуют большие совокупности, способные не индивидуализировать меня, а обезличивать меня, и собрать в большие пулы. И да, каждый человек уникален, но вот совокупности людей более чем предсказуемы. Об этом в книжке толком ничего нет.

А что же есть в книжке?
Если честно — в ней очень мало что есть. 80% написанного — вода с водой. Автор старательно делится своими воспоминаниями о работе в Амазон (Амазон встречается на страницах слишком часто, но интересных кейсов он нам не даёт), размышляет о судьбе информации в открытом мире, и о судьбе человека в мире открытой информации, предлагает проекты манифестов по работе с информацией — короче, занимается всем тем, что в книжке не обозначено. Чем автор не собирается заниматься — так это рассказывать нам про Big Data. Автор немного расскажет нам про web-аналитику — тема интересная, но куда старше заявленной Big Data, и весьма косвенным образом с ней соотносящейся. Ну и главным вопросом для автора выступает именно конфиденциальность — то, что для исследуемой темы вообще не является проблемой. Ибо Big Data всё-таки про другое — не про анализ каждой личности, а про синтез личностей, про анализ совокупностей. И да, возраст, пол, образование, должность здесь играют колоссальную роль — но это иная роль, нежели роль в психологии. Эта роль более синтетическая и механистическая.

Про книжку
Книжка написана на «хайповую» тему — Биг Дату потеснил года три назад Блокчейн, ну а потом пришла Ковидла, и Блокчейн оказался потеснён технологиями удалённых офисов (книг на эту тему пока очень мало — но не волнуйтесь, через пару лет будут завалены все книжные прилавки). Так что автор старается быть «на гребне». Проблема в том, что у него не получается. Главная проблема — автор совершенно не хочет уходить вглубь вопроса, постоянно плавая на поверхности.
Например, в книге совершенно не будет формул. Будут три-четыре жалких картинки с кластеризацией (известна задолго до Биг Даты, и, конечно, представляют собой детский сад — ещё б совсем базовую теорию графов вспомнил), да картинку с идентификацией патернов. Эти вещи к Биг Дате, конечно, тоже относятся — но это просто очередные инструменты. Ну а остальной объём воды автор нагнал за счет пространных рассуждений, мыслей вслух, примеров, многие из которых вообще ни в какую кассу (когда камеры в магазине смотрят на вас, чтоб вы чего не сперли — это не Биг Дата. Разобью сердце автора). Автор ссылается на Стэнфордский университет, где он, якобы, читал профильный курс. Если на таком уровень там читался подобный курс — это значительный удар в моих глазах по репутации Стэнфордского университета. Даже на сборник кейсов, как материал для семинарских занятий, эта книга не тянет. Она не тянет даже на примитивную книгу по аналитике, если честно. В общем — я разочарован.

Большой вопрос: читать или нет?
Закинул я сети наугад в книготорговый рынок, и выловил оттуда мусор. Книжку читать нет совершенно никакого смысла — причем никому. Если читатель хоть немножко в теме — всё это покажется чересчур примитивным. Если читатель вообще ничего в теме не понимает — он и не поймет дальше. Так что если вы взяли эту книгу, чтоб ознакомиться с модной, острой, «рыночной» темой — положите обратно, и не тратьте своё время.

Пусть вас не обманывает многообещающее название - в этой книге нет ни о слова о технологиях, алгоритмах или инструментах разработки. Только пространные рассуждения о том, что персональные данные в современном мире никак не утаить, смиритесь с этим и попытайтесь получить максимум пользы от Google и Facebook. Вторая половина книги - это просто теории автора о том, как бы он реализовал/улучшил те или иные сервисы и какие законы следовало бы принять. Практической пользы от этих измышлений, очевидно, никакой.

Еле дочитал. Субъективно - 70% воды. Все рассуждения можно было вместить в 100 страниц