Xabaringiz bor, yaqinda O‘zbekiston Respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligida Jahon bankining O‘zbekistonda xususiy sektor faoliyatini o‘rganayotgan maxsus guruh vakillari bilan uchrashuv bo‘lib o‘tgan edi. Uchrashuvda O‘zbekiston tomoni Jahon banki bilan hamkorlikda mamlakatda «elektron tijorat», «salmoqli ma’lumot» («Big Data»), shuningdek, axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining boshqa zamonaviy tendensiyalarini joriy qilish bo‘yicha taklif bilan chiqdi.

Xo‘sh, biz uchun yangi atama bo‘lgan «Big Data» o‘zi nima?

Ma’lumotlar 100 gb.dan ko‘p bo‘lsa

Mutaxassislar fikriga ko‘ra, «Big Data», ya’ni salmoqli ma’lumot atamasi kuniga 100 gb.dan ko‘p ma’lumot tushadigan oqimlarga nisbatan qo‘llanilgan ekan. Keyinchalik ma’lumotlarning keskin ko‘payishi oqibatida bu tushuncha keng qamrov kasb eta boshlagan. Ushbu atama odatda (terabayt, ekzabayt va petabaytlar darajasidagi) katta hajmdagi ma’lumotlarga nisbatan qo‘llaniladi. 

Salmoqli ma’lumot atamasi ilk bor matbuotda 2008 yili paydo bo‘lgan, o‘shanda «Nature» jurnali bosh muharriri Klifford Linch o‘z jurnalida katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlovchi texnologiyalar yordamida ilm-fan kelajagini rivojlantirish mavzusida maqola chop etgan. 2009 yilgacha bu atamaga faqat ilmiy tahlil nuqtai nazaridan yondashilar edi, ammo matbuotda shu mavzuda yana bir necha maqolalar chop etilganidan so‘ng «Big Data» tushunchasidan keng foydalana boshlandi.

2010-yilda salmoqli ma’lumotlarning o‘sib borayotgan muammolarini hal etish uchun dastlabki urinishlar boshlandi. Ulkan axborotlar oqimidan foydalanganda xavflarni kamaytirish uchun mo‘ljallangan dasturiy mahsulotlar ishlab chiqishga kirishildi.

2011-yilda «Microsoft», «Oracle», EMC va IBM singari yirik kompaniyalar salmoqli ma’lumotlarga qiziqib qolishdi – ular o‘z rivojlanish strategiyalarida yetarlicha muvaffaqiyatga erishish uchun «Big Data» ishlanmalaridan birinchi bo‘lib foydalanishni boshlashdi.

Oliy ta’lim muassasalari salmoqli ma’lumotlarni alohida fan sifatida o‘rgatishga 2013-yildayoq kirishdi – endi ushbu soha muammolari bilan nafaqat ma’lumotlar haqidagi fan, balki hisoblash ob’yektlari bilan birlashgan muhandislik ham shug‘ullanadi.

Salmoqli ma’lumot tushunchasi katta o‘lchamdagi ishlarni bajara oladigan operatorlarga nisbatan ishlatiladi. Misol uchun hozirda «Google» kompaniyasi bir kunda bir petabaytdan ortiq ma’lumotlarni qayta ishlaydi. Ushbu ko‘rsatkich AQSh Kongressi kutubxonasidagi materiallardan 100 barobar ko‘proq degani.

VVV – hajm, tezlik, xilma-xillik

Salmoqli ma’lumot atamasi orqali tom ma’noda har qanday axborot tashuvchida saqlanayotgan katta miqdordagi ma’lumotlar tushuniladi. Bundan tashqari, bu miqdor juda katta bo‘lib, uni odatiy dasturiy yoki apparat ta’minotlari yordamida qayta ishlash mumkin emas, ayrim hollarda esa umuman imkonsiz.

«Big Data» — bu faqat ma’lumotlarning o‘zi emas, balki ularni qayta ishlash va foydalanish texnologiyasi, juda katta oqim ichidan kerakli axborotni izlash uslubidir.

Salmoqli ma’lumotlar bilan ishlovchi tamoyillar – «Volume» (hajm), «Velocity» (tezlik), «Variety» (xilma-xillik) ifodalari ushbu atama bilan chambarchas bog‘langan. Bu bevosita saqlanayotgan axborot miqdori, ularni qayta ishlash tezligi va xilma-xilligiga bog‘liq jarayondir. So‘nggi paytlarda ushbu uchta bazaviy tamoyilga yana biri – axborot qiymatini anglatuvchi «Value» tushunchasi ham qo‘shildi. Ya’ni, ma’lumotni saqlash va qayta ishlash xarajatlarini oqlash uchun u nazariy yoki amaliy jihatdan foydali va kerakli bo‘lishi shart.  

Salmoqli ma’lumotlar manbai

 Masalan, yirik ma’lumotlarning oddiy manbai ijtimoiy tarmoqlarni o‘z ichiga olishi mumkin – har bir profil yoki ommaviy sahifa o‘zida go‘yo axborot okeanidagi kichik bir tomchini ifodalaydi. U yoki bu profilda saqlanayotgan ma’lumotlar sonidan qat’i nazar, har bir foydalanuvchining o‘zaro hamkorligi maksimal darajada tez bo‘lishi kerak.

Salmoqli ma’lumot amalda inson hayotining deyarli har bir sohasida to‘planadi. Bunga inson faoliyati bilan bog‘liq istalgan tarmoqni kiritsa bo‘ladi. Bu ijtimoiy ommaviy axborot vositalari ham, tibbiyot ham, bank ishi ham, shuningdek, qurilmalar tizimi, har kuni qabul qilinadigan ko‘p sonli axborotlar natijalari ham, masalan, astronomik kuzatuvlar, metrologik ma’lumotlar va Yerni tadqiq qilish qurilmalaridan olingan metrologik ma’lumot va axborotlar bo‘lishi mumkin.

Real vaqt tartibida turli kuzatuv tizimlaridan olingan axborotlar u yoki bu kompaniya serverlariga taqdim etiladi. Televideniye va radioeshittirish, mobil aloqa operatorlari qo‘ng‘iroqlar bazasi — bular bilan har bir konkret odam minimal darajada o‘zaro muloqot qiladi, ammo ushbu barcha axborotlar umumlashgan holda salmoqli ma’lumotga aylanadi.

Salmoqli ma’lumotlar texnologiyasini ilmiy-tadqiqot faoliyat va biznesdan ayro tasavvur qilib bo‘lmaydi. Bundan tashqari, ular davlat boshqaruvi sohasini ham egallashni boshladi – hamma joyda yanada ko‘proq samarali saqlov tizimini joriy etish va axborotlarni manipuliatsiya qilish talab qilinmoqda.

Amalda

Yer sharining har bir nuqtasida o‘z mijozlariga ega jahonga mashhur kompaniyalar («Facebook», «Google» va IBM kabi ijtimoiy gigantlar, shuningdek, «Master Card», VISA va «Bank of America» kabi moliyaviy tuzilmalar) ulardan foydalangandan so‘ng «Big Data» texnologiyasini zamonaviy dunyo bozoriga faol tatbiq etish boshlandi. Masalan, IBM pul o‘tkazmalari operatsiyalarida salmoqi ma’lumot uslubidan foydalanadi. Mazkur uslub yordami bilan o‘tkazmalardagi 15 foizdan ortiq qalbaki bitimlar (tovlamachilik) aniqlangan, himoyalangan pul mablag‘lari esa 60 foizga oshgan. Shuningdek, tizimdagi yolg‘on signallar bilan bog‘liq muammolar hal qilindi — ularning soni yarmidan qo‘prog‘iga kamaytirildi.

VISA kompaniyasi ham u yoki bu operatsiyada firibgarliklarni kuzatib borish uchun «Big Data» texnologiyasidan foydalanadi. Natijada ular har yili 2 mlrd.dan ortiq AQSh dollarini «oqish»dan saqlab qolmoqda.

Germaniya mehnat vazirligi ishsizlik bo‘yicha beriladigan nafaqa tizimiga salmoqli ma’lumot tizimini kiritib, xarajatlarni 10 mlrd. yevroga qisqartirishga muvaffaq bo‘ldi. Bu fuqarolarning har beshinchisi ushbu nafaqani hech qanday asossiz olishiga chek qo‘yildi, deganidir.

Muammolar

Salmoqli ma’lumotlar muammosi shundaki, o‘n yillar davomida yig‘ilgan turli axborotlar hamon har qanday tizim uchun o‘ta muhim va ochiq bo‘lib qolmoqda.  Yana bir eng katta muammosi ularni qayta ishlash xarajatlaridir. Bunga qimmat asbob-uskunalar, katta miqdordagi axborotlarga xizmat qo‘rsatuvchi malakali mutaxassislar ish haqi xarajatlarini ham qo‘shish mumkin. Shubhasiz, asbob-uskunalar muntazam yangilanib turishni talab etadi, ular ma’lumotlar hajmi oshishi jarayonida ish samaradorligini yo‘qotmasligi kerak.

Uchinchi muammo yana qayta ishlash talab etiladigan ko‘p sonli axborot bilan bog‘liq. Masalan, tadqiqotlar 2-3 martada emas, balki ko‘p sonli o‘rganishlarda natija beradi, chunki qaysidir hodisa bo‘yicha haqiqiy ta’sirga ega bo‘lish uchun ma’lumotlarni umumiy oqimdan ajratish va ob’yektiv baho berish juda qiyin.

Axborotni yo‘qotish muammosi. Ehtiyot choralari bir martalik oddiy zaxira ma’lumotlarni cheklamaslikni, saqlovning kamida 2-3 ta zaxirasini tayyorlashni talab etadi. Ammo, hajmning oshib borishi zaxiralashni yanada murakkablashtiradi – AT-mutaxassislar mazkur muammoning optimal yechimini topishga harakat qilishmoqda.

Xulosa o‘rnida aytish mumkinki, texnologiyalardan yashirinib ololmaymiz. «Big Data» dunyoni o‘zgartiryapti, asta-sekin shahrimizga, uyimizga va gadjetlarimizga kirib bormoqda. Texnologiya sayyorani qanday tezlikda egallaydi – aytish qiyin. Ammo, bir tushuncha aniq – «Klinika» serialida Bob Kelso aytganidek, urf (moda)ni ushlab qol yoki eskicha yashab o‘tib ket.

Usmonjon Yo‘ldoshev