Эта IT-компания с названием, состоящим из трех латинских букв, считалась в 70-х и 80-х одним из лидеров мировой компьютерной индустрии. ЭВМ производства этой компании работали в вычислительных центрах крупнейших научных и коммерческих организаций, а многочисленные клоны этих машин выпускались по всему миру, в том числе, в СССР. Если вы думаете, что речь идет об IBM, то вы глубоко заблуждаетесь.
Читать полностью »
Четверть века назад как своеобразный эксперимент возник один из первых крупных поисковых движков, задумывавшийся как публичный тест основного продукта производителя серверов. В этом тесте мог принять участие любой пользователь с подключением к вебу. На то время эксперимент оказался настолько удачным, что этого никто и представить не мог. Однако проблема заключалась в том, что по сути своей это был эксперимент, который никогда не позиционировался как бизнес. Поэтому со временем эту инновацию неизбежно превзойдут другие, более подходящие компании, а данная передовая идея со временем станет частью прошлого. Но никто не собирался превращать в музейный экспонат инновации Интернета 1995 и 1996 годов: время не стояло на месте, как и веб-сайты, какими бы важными они ни были. Однако было бы здорово, если бы кто-то смог это сделать. В своей статье я пишу об AltaVista, Digital Equipment Corporation, веб-доменах и о том, как важная история может стать основой глупой маркетинговой схемы какой-то случайной компании.
Читать полностью »
В первой части этой серии статей вы узнали о данных и о том, как можно использовать компьютеры чтобы добывать смысловое значение из крупных блоков таких данных. Вы даже видели что-то похожее на большие данные у Amazon.com середины девяностых, когда компания запустила технологию для наблюдения и записи в реальном времени всего, что многотысячная аудитория клиентов одновременно делала на их сайте. Довольно впечатляюще, но назвать это большими данными можно с натяжкой, пухлые данные — больше подойдёт. Организации вроде Агентства национальной безопасности США (NSA) и Центра правительственной связи Великобритании (GCHQ) уже собирали большие данные в то время в рамках шпионских операций, записывая цифровые сообщения, хотя у них и не было простого способа расшифровать их и найти в них смысл. Библиотеки правительственных записей были переполнены наборами бессвязных данных.
То, что сделал Amazon.com, было проще. Уровень удовлетворённости их клиентов мог быть легко определен, даже если он охватывал все десятки тысяч продуктов и миллионы потребителей. Действий, которые клиент может совершить в магазине, реальный он или виртуальный, не так уж много. Клиент может посмотреть что в доступе, запросить дополнительную информацию, сравнить продукты, положить что-то в корзину, купить или уйти. Всё это было в пределах возможностей реляционных баз данных, где отношения между всеми видами действий возможно задать заранее. И они должны быть заданы заранее, с чем у реляционных баз данных проблема — они не так легко расширяемы.
Заранее знать структуру такой базы данных — как составить список всех потенциальных друзей вашего неродившегося ребенка… на всю жизнь. В нём должны быть перечислены все неродившиеся друзья, потому что как только список будет составлен, любое добавление новой позиции потребует серьезного хирургического вмешательства.Читать полностью »
