Наконец, наступает время вопросов. Журналисты технических изданий интересуются программно-аппаратными деталями. Все остальные — спрашивают про отрасли, в которых эти чудесные технологии полезнее всего применять. И о конкретных примерах («А где это уже работает?»).
Спикеры отвечают. И — все расходятся, довольные друг другом. Фуршет — это святое.
А мне почему-то постоянно кажется, что кофе пить рано. Что поставщики НИЧЕГО НЕ РАССКАЗАЛИ. И что журналисты, извините, ничего НЕ ПОНЯЛИ. И большой вопрос — что они «передадут» в своих статьях заказчикам, живописуя прелести Big data. Может быть лучше вообще ничего не пересказывать? Во избежание конфузов?
Вообще говоря мы уже не в первый раз наблюдаем одну и ту же историю. Вендоры начинают «двигать» в нашей стране новые продукты, не озаботившись предварительной артподготовкой. По логике вещей, сначала было бы полезно помочь и заказчикам, да и журналистам СМИ (как «айтишных», так и деловых) научиться задавать правильные вопросы. А уже потом давать на них ответы. Но… С Big data в России, как мне кажется, всё происходит как обычно. То есть — в обратном порядке.
Производители сразу выводят на линию огня сейлзов, умеющих популяризировать конкретные решения. Хотя первыми в атаку должны были бы пойти евангелисты. В итоге получается какая-то каша. Люди, к которым обращены зажигательные «продуктовые» агитки, задают сущностные вопросы. На которые менеджеры по распространению готовой продукции ответить не в силах. Просто потому, что в головах у них сидит вызубренная от и до презентация, которую они и воспроизводят с любого места и в любом порядке. Этакие «органчики», как у градоначальника Брудастого. Сегодня мероприятие в Москве. Завтра в Стамбуле. После завтра — еще где-нибудь в «регионе EMEA». А текст — один.
Диалоги на мероприятиях получаются примерно такие:
Журналист 1: Слушайте, а зачем вы приводите примеры со счетами-фактурами? У нас в стране только-только налаживается электронный документооборот в b2b. Может быть есть другие показательные применения технологии?
Сейлз: Наш новый продукт готов работать в любых условиях и решать любые задачи. Наша миссия… [далее — партия «органчика»]
Журналист 2: Можете привести конкретные примеры работы предиктивной аналитики?
Спейлз: Наш новый продукт поддерживает предиктивную анлитику. Наша миссия… [снова ария «органчика»].
Журналист 3: Не могли бы вы пояснить, как стыкуются решения в сфере бизнес-аналитики и Big data?
Сейлз: Наш новый продукт предоставляет обширный аналитический инструментарий. Мы стремимся к тому, чтобы каждый клиент… [щелчок в мозгу и — «органчик» снова выдает презентацию].
Ну, собственно, а потом объявляется кофе-брейк.
По-моему, у больших данных в России действительно возникает большая проблема. Пресловутое «big» оказывается главным. Все говорят о скорости, объемах данных. О КОЛИЧЕСТВЕННЫХ показателях. Хотя главный фокус современных решений для обработки больших данных — это, по сути, извлечение знаний из огромных массивов фактографии. И — новое качество управления бизнесом, которое возникает благодаря применению этого инструментария.
Некоторое время назад я попросил генерального директора одной из ведущих интеграторских компаний простыми словами объяснить мне, что же такое решения для работы с большими данными. И чем «на верхнем уровне» Big data отличаются, например, от решений класса BI (Business Intelligence).
Ответ был коротким и ёмким: «BI — это история, когда есть все-таки какой-то заранее заданный паттерн обработки данных. А Big data — тот самый случай, когда паттерн, строго говоря, не известен».
В этот момент весь теоретический мусор о Big data, который застрял в моей голове, мгновенно структурировался. Как в школьном опыте, когда под дощечку, на которой набросана металлическая стружка, подводят магнит.
Почему гендиректор российской ИТ-компании может в двух словах объяснить, что такое Big data, а сейлзы компаний-производителей — не могут и развлекают аудиторию звуками маркетингового «органчика», популяризирующего конкретный продукт? Да потому что гендиректор интеграторской компании НЕ ПРОДАЕТ ПРОДУКТ. Он продает решение проблемы — бизнесу. А прежде — помогает заказчику эти проблемы осознать, локализовать, прояснить, осмыслить, конкретизировать.