Главная особенность подключаемых устройств такова: они непрерывно передают данные об использовании объекта, рабочих характеристиках, условиях и другую информацию. Проще говоря, они генерируют множество данных, которые поддаются анализу и на основе которых можно действовать. Совместите данные, полученные от человека и от машины, и ставки вырастут многократно. Получение данных из социальных медиа, использование методов краудсорсинга, применение данных, полученных с датчиков, – все это дает совершенно новые возможности и решения. Автоматизация, аналитические данные и искусственный интеллект позволяют серьезно расширить наши знания об окружающем мире.
Да, мобильные технологии создают точки подключения (представьте, что это центральная нервная система) между чем угодно и всем остальным на свете. Смартфоны и другие портативные устройства, радиочастотные метки, датчики внутри машин и даже организма человека, микрочипы, встраиваемые в объекты физической реальности, предлагают нам принципиально иной способ измерения и управления тем, что раньше было неразличимо. Кроме того, мобильные технологии экономят время и денежные затраты на прокладку кабелей и переоборудование помещений, а также сопутствующие сложности. По мере того как зона покрытия широкополосного Интернета и высокоскоростных мобильных сетей охватывает все больше регионов нашей планеты, ограничения по сбору, обмену и использованию данных стремительно исчезают.
Возможность присваивать материальным объектам метки и превращать любого владельца смартфона в потенциальную информационную точку имеет множество замечательных и далеко идущих последствий.
Сами по себе мобильные устройства и сети никогда не породили бы Интернет вещей. Перемещение данных с устройств в базы данных, через обширные компьютерные сети, обслуживающие предприятия и частных лиц, – это потенциально сложный, дорогой и трудоемкий процесс. Для сети автомагистралей требуются не только сами дороги и дорожные знаки, но и целая инфраструктура – с автозаправками, придорожными кафе, гостиницами и другими объектами. Аналогичным образом для поддержки Интернета вещей нужны системные средства, программные комплексы и всевозможные инструменты. Без этих компонентов Интернет вещей был бы просто набором разрозненных технологий с ограниченной функциональностью.
Сочетание мобильности с различными технологиями (включая облачную обработку данных, социальные медиа и большие данные) увеличивает общий полезный итог. В конечном счете технологии подпитывают друг друга, и рождается новая, более мощная платформа. Получается что-то вроде уравнения 1 + 1 = 3. На самом деле включение Интернета вещей в работу означает не только понимание того, как устройства соединяются друг с другом, но также того, как целые сети и системы устройств меняют потоки данных и создают ценность. «Базовые технологии Интернета вещей уже существуют. В этом пазле очень важно понять, как соединить все фрагменты правильно», – отмечает Джон Девлин, директор группы исследователей компании ABI Research.
Николас Карр, автор книги «Великий переход. Что готовит революция облачных технологий»[4], указывает на то, что повсеместное распространение недорогой электроэнергии в начале XX века повлияло на множество сфер – в бизнесе, торговле, обществе. Например, изменился городской ландшафт, потому что с появлением лифтов начали строить небоскребы. Изменился и облик города, потому что вывески стали подсвечиваться, а магазины оставались открытыми и после захода солнца. Точно так же мобильность и облачные технологии открывают совершенно новые возможности, что в неменьшей мере меняет окружающий нас мир.
Хороший обзор сквозь облака
Сегодня повсеместно распространены разные типы облачных сервисов, которые не обошли стороной практически ни один уголок Интернета и информационно-вычислительных систем. Многие называют эти сервисы коммунальными вычислительными услугами, потому что их можно в любую минуту включить и выключить. Кроме того, стало возможным динамически менять шаблоны использования в реальном времени. Однако облачные технологии также открывают нам двери в другую реальность, где можно обрабатывать, распределять и синхронизировать данные гораздо эффективнее, чем раньше. Ни одна организация, ни одно правительство не сумело бы создать инфраструктуру хранения данных, способную поддерживать Интернет вещей. Более того, благодаря прикладному программному интерфейсу (API) (по сути, небольшим программам для связи приложений между собой) можно выстроить гораздо более гибкую автоматизированную среду. Такое программное обеспечение позволяет различным устройствам и системам «говорить» друг с другом, даже если они работают на основе разных стандартов и протоколов.
Хотя термин «облако» широко используется в разных контекстах и ситуациях, по сути, он относится к среде распределенных вычислений[5], функционирующей в широкой сети (такой как Интернет). Как правило, группа компьютеров, подключенных к Интернету, служит платформой или сервисом для пользователей. Эти платформа или сервис могут принимать форму программного или аппаратного обеспечения, а также служить для хранения данных – и все это происходит через Интернет или локальную сеть. Несмотря на то что данная концепция не нова (идея об услугах внешнего размещения и управления зародилась еще в 1950‑х гг., когда возникла концепция разделения времени[6]), гигантские шаги в области обработки данных, расширение пропускной способности и развитие программного обеспечения за последние несколько лет заново определили облачное пространство.
Хорошим примером того, как формируется Интернет вещей (и какую роль в этом играют мобильность и облачные технологии), служит новая волна устройств для занятий фитнесом. Долгие годы любители бега, ходьбы и велосипеда, желающие отслеживать свои результаты, должны были либо фиксировать свои успехи на бумаге, либо покупать специальное устройство, которое считало шаги и отмеряло расстояния, а в некоторых случаях и регистрировало маршрут с помощью встроенного модуля GPS. В последние годы некоторые устройства научились синхронизировать данные с данными приложения или сайта, используя для этого кабельное или беспроводное подключение, например, с помощью технологии Bluetooth. И хотя эти устройства подключались к Сети, они были еще очень сырой версией того, что стало возможным в рамках Интернета вещей.
За последние несколько лет новое поколение устройств для фитнеса вывело спортивные результаты – и их отслеживание – на совершенно новый уровень. Например, браслеты Fitbit считают шаги, калории, количество пройденных этажей и минут физической активности, используя для этого встроенные электронные устройства, включая акселерометр и высотомер. Некоторые модели отслеживают фазы сна в ночное время. Устройства, снабженные органическим светодиодом для считывания, периодически подключаются к смартфону или компьютеру по Bluetooth и загружают данные в облако. Затем данные анализируются и пользователь получает сводку в виде таблиц и графиков. Их можно посмотреть на сайте или с помощью мобильного приложения.
Однако эти устройства не просто выводят на экран данные. Во-первых, их программное обеспечение сопрягается с другими приложениями и посылает им информацию. Таким образом можно загружать данные прямо из подключенных к Интернету беговых дорожек, велотренажеров и прочего спортивного оборудования. Во-вторых, можно использовать пульсометры, другие приложения для смартфона, отслеживающие маршруты для бега или ходьбы, регистрирующие прием пищи и потребление калорий. Можно соревноваться с другими пользователями, следить за снижением веса и заботиться о своем здоровье такими способами, которые были непредставимы еще несколько лет назад.
В этих возможностях замечательна не только сама технология, способная подробно и всесторонне измерять и регистрировать активность человека. Здесь мы говорим о целой экосистеме сервисов и приложений, которые подключаются к Fitbit и другим устройствам. В результате получается весьма точная картина активности человека за день, в которой учитывается все – от перемещений в пространстве до личных особенностей питания и сна. Компьютер считывает данные с устройств и приложений, загружает их в алгоритм и в реальном времени отображает результаты анализа. Без мобильных технологий, облачных сервисов и подключенных систем все это было бы невозможно. У пользователя были бы лишь разрозненные данные, из которых складывалась бы весьма ограниченная картина.
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]{10}. 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}. 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}.
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.