На днях агентство Gartner опубликовало очередной выпуск ежегодного обзора перспективных технологий. Аналитики Gartner продолжают внимательно следить за тем, как технологии преодолевают различные стадии своего жизненного цикла – от никому не известной идеи до повсеместного признания. Упоминание “больших данных” появилось в обзоре Gartner не впервые, но на этот раз аналитики решили скорректировать прошлогоднюю оценку этой технологии.

Hype Cycle

Знаменитый график Hype Cycle (цикл зрелости технологий), лежащий в основе отчёта Gartner, устроен следующим образом: вертикальная ось соответствует ожиданиям публики, а на горизонтальной отмечена зрелость технологии.

Каждая технологическая новинка, согласно Gartner, проходит один и тот же путь, который лежит через «пик завышенных ожиданий», «пропасть разочарований», «склон просвещения» и «плато продуктивности», однако скорость у каждой из них своя. Некоторые достигают зрелости за считанные годы, другим на это требуются десятилетия.

Степень “вызревания” на графике отмечена цветом: белый означает, что технология может войти в нашу жизнь в ближайшие два года, голубой — от двух до пяти лет, синий — от пяти до десяти, жёлтый треугольник — более десяти лет.

В 2012 году “большие данные” лишь начинали своё восхождение на «пик завышенных ожиданий». Тогда аналитики думали, что технологии потребуется от двух до пяти лет, чтобы достичь зрелости. Когда она окажется на “плато продуктивности”, утихнут и восторги, и критика. О “больших данных” перестанут спорить – их будут использовать.

2013 год принёс некоторые изменения в прогнозах Gartner. Теперь Big Data взобрались почти на самую верхушку “пика завышенных ожиданий”, а вот время, которое, по оценке Gartner, понадобится для того, чтобы технология стала хорошо изученной и привычной, выросло. Теперь аналитики ожидают, что “большие данные” достигнут зрелости спустя 5–10 лет.

Позицию на “пике завышенных ожиданий” нельзя считать ни плохим, ни хорошим явлением: из завышенности ожиданий вовсе не следует, что технология не развивается взрывными темпами. Переход на “плато продуктивности” с большой вероятностью означал бы, что открывать в этой области больше нечего, осталось лишь оттачивать исполнение. Увеличенное “время вызревания”, скорее всего, обещает нам много интересного в области сбора, обработки и анализа больших массивов данных.

На графике отмечены и другие области исследований, связанные с Big Data. Предиктивная аналитика, например, уже второй год пересекает “плато продуктивности” и через пару лет покинет график Hype Cycle. Интернет вещей подобрался к вершине (о нём и правда много говорят), но срок, который потребуется этой технологии для того, чтобы полностью раскрыть свой потенциал, по-прежнему оценивается более чем в десять лет.

Главной проблемой Big Data специалисты Gartner считают пропасть между высоким уровнем развития инструментов и недостаточным опытом их использования. Кроме того, в отчёте отмечается, что компании часто упускают возможности воспользоваться достоинствами “больших данных” или неверно формулируют цели своих аналитических исследований.