
34
Были предприняты попытки дать определение феномену взрывного
роста объемов и разнообразия данных, который получил название big data,
или «большие данные». Например, Мерв Адриан из Gartner дал следующее
определение: «Большие данные — это такие данные, захват, управление и
обработку которых невозможно выполнить при помощи традиционно
используемых аппаратных платформ и программных инструментов в течение
промежутка времени, приемлемого для пользователей».
35
Похожее определение дала компания McKinsey: «Большие данные —
это такие наборы данных, размеры которых превосходят возможности
типичных систем управления базами данных по их сбору, хранению,
управлению и анализу». А например, исследовательская компания IDC
считает, что «технологии big data описывают новое поколение технологий и
архитектур, предназначенных для экономически целесообразного извлечения
ценности из больших объемов самых разнообразных данных при помощи
высокоскоростного захвата, исследования и/или анализа».
Консенсус заключался в том, что реляционные системы, до последнего
времени применявшиеся для хранения и управления данными, оказались не
предназначены для работы с большими данными как с точки зрения их типов
и разнообразия, так и скорости роста их объемов. Новые типы данных (текст,
изображения, видео/аудио, логи посещений сайтов, геопространственные
данные, данные с датчиков промышленных систем) требовали других, легко
масштабируемых и более дешевых технологий сбора, хранения и обработки.
И такие технологии появились. Большая заслуга в появлении технологий
работы с big data принадлежит компании Google. Благодаря характеру своего
бизнеса Google постоянно сталкивалась с необходимостью обработки не
просто больших, а гигантских объемов данных, причем растущих на
постоянной основе. С начала 2000-х годов Google для своих внутренних
нужд разработала ряд технологий, многие из которых послужили отправной
точкой для появления продуктов с открытым кодом, которые получили
35
Портер М. Международная конкуренция. – М.: Международные отношения, 2001. С.121.