Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим | страница 25



Компания Xoom специализируется на международных денежных переводах и опирается на хорошо известные большие данные. Она анализирует все данные, связанные с транзакциями, которые находятся в обработке. Система подняла тревогу, заметив незначительное превышение среднего количества транзакций с использованием кредитных карт Discover Card в Нью-Джерси. «Система обнаружила закономерность там, где ее не должно быть», — пояснил Джон Кунце, президент компании Xoom.[33] Сами по себе транзакции выглядели вполне законно. Но оказалось, что они инициированы преступной группировкой, которая пыталась обмануть компанию. Обнаружить отклонения в поведении можно было, только изучив все данные, чего не сделаешь с помощью выборки.

Использование всех данных не должно восприниматься как сверхзадача. Большие данные не обязательно таковы в абсолютном выражении (хотя нередко так и есть). Служба Flu Trends базируется на сотнях миллионов математических модельных экспериментов, использующих миллиарды точек данных. Полная последовательность человеческого генома содержит около трех миллиардов пар оснований. Однако само по себе абсолютное число точек данных (размер набора данных) не делает их примером больших данных как таковых. Отличительной чертой больших данных является то, что вместо упрощенного варианта случайной выборки используется весь имеющийся набор данных, как в случае службы Flu Trends и врачей Стива Джобса.

Насколько значимо применение подхода «N = всё», отлично иллюстрирует следующая ситуация. В японском национальном спорте — борьбе сумо — выявилась практика договорных боев. Обвинения в проведении «боев в поддавки» всегда сопровождали соревнования в этом императорском виде спорта и строго запрещались. Стивен Левитт, предприимчивый экономист из Университета Чикаго, загорелся идеей научиться определять такие бои. Как? Просмотрев все прошлые бои без исключения. В своей замечательной исследовательской статье, опубликованной в American Economic Review,[34] он описывает пользу изучения всех данных. Позже эта идея найдет свое отражение в его бестселлере «Фрикономика».[35]

В поиске отклонений Левитт и его коллега Марк Дагген просмотрели все бои за последние 11 лет — более 64 000 поединков. И попали в десятку. Договорные бои действительно имели место, но не там, где их искало большинство людей. Речь шла не о чемпионских поединках, которые могли фальсифицироваться. Данные показали, что самое занятное происходило во время заключительных боев турнира, которые оставались незамеченными. Казалось, что на карту поставлено немного, ведь у борцов фактически нет шансов на завоевание титула.