BIGDATA - ET VIAM MORTIS

bigdata - et viam mortis

(большие данные – путь к смерти)

Нас усиленно убеждают, что будущее в управлении обществом за решениями в области «бигдата» или, если по-русски, в области больших данных (БД) и т.п. При этом наиболее активно убеждают нас те, у кого эти БД имеются (гугл с его апологетами и т.п.). Однако у нас отсутствуют свои системы типа ютюб, фейсбук, андроид, виндовс и т.п. – системы, где происходит накопление «больших данных об обществе». Всё это находится в руках наших противников (хотя и принято их называть «партнеры»). Соответственно, у противника доступ к нужным данным есть, а у нас нет, а при существующем балансе сил в мире – и не будет. То, что мы то ли по наивности, то ли просто пряча голову в песок, считаем «бигдатой», когда речь идет об управлении обществом, экономикой, ничтожно мало в сравнении с тем, чем оперирует наш противник, в том числе и в отношении нас. И тут нет ничего удивительного: мы проиграли технологическую гонку в жизненно важной сфере и, как результат, очередной раз её лидером без особых затруднений разыгрывается хорошо известная и старая, как мир, стратегия – навязать в дальнейшем противоборстве такие правила игры, играя по которым другая сторона никогда не сможет выиграть. Но раз нас усиленно туда толкают, тогда следует достоверно изобразить, что мы «купились» (тем более что 99% различного рода «менеджеров» от информационных технологий действительно купились), громогласно заявлять о том, как это важно, как это нужно, что это «столбовая дорога» развития систем управления, а самим готовить асимметричный ответ.

Асимметричный ответ – единственный эффективный в битве Давида и Голиафа. Но чтобы асимметричный ответ был действительно эффективным, необходимо глубоко проанализировать происходящее, а для начала необходимо отчетливо понять, что дает БД в сферах социального, социально-экономического управления, в социально-политической сфере.

Для этого попытаемся ответить на следующие вопросы: «Позволяют ли инструменты на основе БД повысить качество стратегического управления? Или, может быть, инструменты на основе анализа больших данных позволят лучше оценить, например, качество проектов?» Или поставим вопрос более фундаментально: «Могут ли большие данные существенно улучшить качество управления в сферах, где сегодня решения принимаются в условиях высокой неопределенности?»

Прежде чем отвечать на эти вопросы, хочу напомнить о том, что вряд ли сейчас найдется специалист в области информационных технологий, который не знает популярную в сфере ИТ еще с начала 90-х годов «мантру»: «80% всей информации, которой оперируют разведывательные службы, извлекается из открытых источников». Эта мантра не просто популярна, она во многом формирует мышление целых поколений специалистов в области управления и ИТ. Почти всем им кажется: вот оно сокровенное знание о мире, на основании которого необходимо строить концепцию эффективной системы управления! Все просто и понятно: для того, чтобы эффективно управлять, необходимо как можно больше собрать информации об обстановке! Не добыть, а именно собрать, поскольку практически всё, что необходимо, есть в открытом доступе. И чем больше - тем лучше!

На догмате эффективности высокой информированности на «западе» выросла целая концепция «сетецентрическое управление» (на которой кто-то даже успел что-то заработать). Апологетами сетецентрического управления на западе стали военные, а пик их интереса к этой теме пришелся на тот период времени, когда, с одной стороны, появились цифровые средства связи и мобильные вычислительные средства, а с другой стороны –системы управления Пентагона позорно слабо показали себя в операции «Буря в пустыне».

Вот только в высокой информированности имеется несколько проблем, о которых знает уже гораздо более узкий круг специалистов. Например, немногие специалисты знают, что одним из наиболее эффективных инструментов разрушения любой системы управления является провоцирование её избыточной информированности, ... хотя это и является одним из ключевых постулатов теории управления. Относительно несложно завалить систему управления противника потоком информации. Тогда весь свой дефицитный ресурс, который есть у системы управления на выработку решений, она будет тратить на разбирательство в этой куче информации, на попытках понять, что тут правда, что нет, и что тут целенаправленная дезинформация, и для чего ее подсовывает противник? А еще более узкий круг специалистов знает про парадокс, связанный с проблемами перераспределения ответственности за результаты управления между ЛПР и СППР. Наложение избыточности информации на упомянутый парадокс практически однозначно приводит систему управления к коллапсу. В то же время любой специалист в области информационного обеспечения процессов управления высокого уровня знает, что мало получить информацию, необходимо еще как минимум получить информацию об этой информации, то есть – оценку качества (в том числе достоверности) информации. Однако та информация, на основании которой можно сделать оценку качества первой, находится, как правило, среди тех 20% малодоступной и/или недоступной информации - среди той, которую необходимо именно добывать. Множество специалистов в области военного управления возразят, что есть правило «два из трех», и это действительно так – да, есть! Однако подход «два из трех» эффективно применим только в простых системах/случаях, а в сложных, где управление осуществляется, например, в условиях конфликта, он если и применяется, то лишь потому, что на момент формирования этого правила лучшего ничего не было для условий, когда надо было быстро принимать решения. И те же специалисты зачастую хорошо знают, как эффективно манипулировать противником, исповедующим это правило.

Общая канва происходящего более-менее ясна, но вернемся к основному вопросу: на каком уровне управления большие данные действительно применимы?

На стратегическом? – очевидно, что нет, поскольку на этом уровне рассматривается коэволюция слабоформализованных и, как правило, крайне слабоконкретизированных концепций, а их содержание не имеет обширных цифровых следов в информационном пространстве, что вполне естественно, поскольку даже в мозгах их авторов они не достаточно конкретны.

На тактическом? – тоже нет, поскольку на этом уровне решается задача анализа и прогнозирования коэволюции трендов, выявление и анализ которых строится в большей степени не на данных, а на знаниях предметных областей, в то время как источником знаний предметных областей являются, в первую очередь, учебники (в различных формах), а также результаты научных исследований. Зачастую применяемые линейные экстраполяции в очередное светлое или темное будущее нами тут не рассматриваются по очевидным причинам.

Получается, что основное место больших данных – оперативное управление. При этом, обратите внимание! - несмотря на очевидное место применения больших данных в области оперативного управления, нам пытаются внушить, что именно решение задач ситуационного управления, управления стратегическими рисками, решение задач стратегического анализа и программирования должны базироваться на больших данных. Конечно, нельзя полностью отрицать хоть какую-то пользу, которую можно извлечь на этих уровнях управления, используя технологии БД, но в сравнении с другими инструментами, БД здесь далеко не самый главный и эффективный инструмент и не самое главное направление, на которое необходимо тратить чрезвычайно дефицитные сегодня интеллектуальные ресурсы.

А какого рода задачи решаются с использованием больших данных на оперативном уровне? Очевидно, что это задачи наблюдения за процессами, состояниями и в некоторых отдельных случаях - задачи условно тривиального анализа (обогащение данных и сопоставление их с образцом и т.д.), а в чрезвычайно редких случаях (хотя по маркетинговой шумихе в СМИ может сложиться обратное впечатление) –задачи анализа для выявления каких-то неявных связей, новых образцов и т.п. Заметим, что это ровно те задачи, которые традиционно решались и решаются в АСУТП и … на спекулятивном рынке, то есть там, где имеется достаточно мощный цифровой след объекта исследования.

Если бы наука/технологии действительно умели бы сегодня автоматически выделять новые неявные зависимости в больших данных и использовать их для прогнозирования (а это искусственный интеллект), то самыми богатыми людьми в этом мире уже давно были бы ученые и программисты, которые в итоге развалили бы все фондовые и другие биржи, а также попутно – всю мировую экономику. В инструменты прогноза рынков и т.п. постоянно вливаются средства существенно более значительные, чем средства, выделяемые на совершенствование систем государственного управления, поэтому проекты по созданию таких инструментов постоянно притягивают к себе самых лучших специалистов в сфере больших данных и искусственного интеллекта, оставляя другим проектам и отраслям «объедки» в виде всяких шарлатанов, готовых браться за любую задачу в надежде, что в итоге «или шах сдохнет, или ишак».

И, тем не менее, большие данные, когда речь идет о процессах управления социально-экономической сферой, когда это касается социально-политической сферы, являются одним из эффективнейших инструментов контроля масс, бизнеса, органов государственного управления и т.д. Однако надо заметить, что при решении перечисленных задач речь идет не об уменьшении тех противоречий систем управления (см. приложение «К вопросу формирования идеологии построения эффективных систем управления»), реализация которых ведет, в итоге, к деградации этих систем, речь не идет о системах повышения качества анализа ситуаций при существенном дефиците информации и знаний о содержании процессов и взаимодействий, которые ее определяют, речь не идет о повышении качества решения задач распределения ресурсов и т.д.

Большие данные, применяемые в том виде, как мы это видим сейчас, и инструменты, которые формируются на их основании, не позволяют решать высокоуровневые задачи и поэтому не снимают основные противоречия/проблемы систем управления, хотя несколько снижают угрозы «взрыва». Речь идет о росте угроз, обусловленных тем, что свою неэффективность системы управления практически всегда компенсируют за счет объекта управления. Если речь идет о заводе, то это, в итоге, может привести, например, к банкротству, но для нас сейчас важнее не заводы, а общество. Компенсация несовершенства систем управления за счет общества была всегда, но сейчас общество стало более информировано, более политизировано, более увлекаемо различными конспирологиями и фобиями, и всё сложнее снимать его раздражение, которое растет от искаженного осознания им содержания некоторых естественных процессов. А применяя БД, мы, по сути, вместо того чтобы повышать качество самих систем управления, строим системы управления обществом (в том числе бизнесом), а именно – системы его контроля путем выявления с помощью БД возможных центров кристаллизации недовольства властью, выявления индикаторов преступной деятельности и т.д. На какое-то время это, безусловно, даст эффект и позволит выиграть время, что является статистически эффективной стратегией (подтверждением этого является массовая реализация такой стратегии выживания в живой природе). Однако движение по этому пути будет провоцировать дальнейшую деградацию высокоуровневых систем управления (поскольку развиваться не надо – можно просто «закручивать гайки» внизу). Таким образом, развитие систем контроля на основе БД будет загонять проблему вглубь, способствуя нарастанию базовых противоречий систем управления (а тут, если не развиваешься, то деградируешь).

Это может длиться бесконечно? Очевидно, что нет. Кривая деградации эффективности систем управления (кривая способности эффективно решать управленческие задачи так, чтобы они не росли, как снежный ком, чтобы каждое решение «сейчас» не порождало больше проблем «потом») когда-то окажется ниже кривой роста сложности задач управления, и тогда ситуация станет настолько неустойчивой, что достаточно будет «одной спички» - и всё «полыхнёт». Но мы живем не за «железным занавесом», поэтому, скорее всего, развязка этого сюжета произойдет намного раньше, когда появится достаточно сильный противник, который охотно поспособствует разрушению нашей защиты/системы контроля масс, и тогда пружина, сжатая достаточно примитивными инструментами управления обществом, разожмется. Но этот противник никуда и не исчезал. Возможно, он просто ждет, когда пружина достаточно сожмется, а возможно, он пока и не понял, какие возможности перед ним открываются в будущем, но придет время - поймёт. И если кто-то думает, что тут можно защититься/оборониться, то я должен напомнить один неприятный для различного рода «охранителей» закон: защищаться всегда на порядки сложнее, чем нападать, поскольку защищающаяся сторона должна держать в постоянной готовности к отражению нападения силы, превосходящие силы нападающей стороны на каждом участке по всему периметру защиты, из-за того, что неизвестно, где будет совершено нападение.

Особого внимания заслуживает симметричная ситуация у нашего противника. Согласно той логике, что я привел выше, у него ситуация будет еще более сложная, а защититься он не сможет, поскольку ресурса на защиту в какой-то момент (возможно, раньше, чем у нас) у него просто не хватит, хотя бы в силу того, что большие системы зачастую разрушаются быстрее, чем малые. Если это так, то тогда весь вопрос заключается только в том, кто быстрее деградирует. Но это тема для другого анализа.

Что же в «сухом остатке»? Судя по всему, если мы не изменим траекторию эволюции систем управления, то мы попадем в ловушку, в которую (и это уже вполне очевидно) движемся. Предопределено ли объективно наличие этой ловушки или этому поспособствовал кто-то из наших противников – пока неясно. Если принимать во внимание усиленное подталкивание нас со всех сторон к этим большим данным, что однозначно отвлекает наш ресурс от формирования действительно эффективных систем управления, то для меня наличие проявлений воли противника очевидно.

Безусловно, без серьезной проработки массы вопросов утверждать категорично что-то в этой области нельзя. Однако можно достаточно оперативно сформировать некоторую систему индикаторов, наблюдение за которыми позволит существенно снять неопределенность. Но такая система индикаторов не может быть частью публичного документа.

Так в чем суть асимметричного ответа?

· Ждать, пока противник настолько ослабеет, что наших тоже уменьшившихся к тому времени сил будет достаточно, чтобы в удобный момент «подтолкнуть его в пропасть»?

· Найти те выходы из ловушки, о которых не подозревает противник и в последний момент выскользнуть?

· Использовать техники «айкидо» (второй закон диалектики), «дзюдо» (третий закон диалектики), «вирус» (обратная положительная связь), «резонатор» (резонанс), “карамболь”(кибернетика второго порядка), «акупунктура» (теория хаоса) и т.д.?

· Использовать технологию рефлексивного управления, - убедить противника, например, в том, что у ловушки есть масса неявных выходов и снизить заинтересованность противника в использовании этой ловушки?

А может, все эти и множество других технологий объединить так, чтобы на каждом следующем этапе противоборства можно было бы использовать любую из них и буквально случайным образом выбирать одну или несколько сообразно ситуации?

Или разделить задачу на несколько взаимосвязанных составляющих и всё это делать для каждой составляющей, увязывая все действия между собой?

А может, это всё слишком сложно, и надо упорно искать простую, эффективную и ,самое главное,- понятную большинству ЛПР(ов) технологию, а если понятную для кейс-стратегов технологию найти не удастся – просто принять неизбежное?