То есть, сшить такие разрывы информационной ткани невозможно ни со стороны действительности, ни со стороны ее информационной модели. В большинстве таких случаев в действительности придется что-то решать, и в ткани информационной модели образуются грубые твердые швы, очень похожие на шрамы. Об однородности, гибкости и прочности ткани в этом месте придется забыть навсегда.
Именно поэтому в задачах ведения документации человечество пока еще долго будет вынуждено придерживаться бумажного подхода – время в действительности пусть течет себе ровно, в документации отразятся лишь стежки, складывающиеся в более или менее ровные швы, удерживающие только наиболее важные события делового оборота и бизнес-процессов. Так мы и подошли к расшифровке еще одной метафоры, ассоциирующейся с одеждой – «шито белыми нитками».
В целом в отрасли информационных технологий дисциплина обеспечения соответствия информационной модели описываемым ею фактическим бизнес-процессам озаглавлена Data Governance. Здесь также присутствуют трудности перевода, по-русски это будет не менее чем руководство по управлению данными. Сложим эту особенность в копилку иллюстраций того, что английский в качестве наиболее выраженно аналитического языка уверенно остается самым удобным из естественных для сколько-нибудь серьезных и продуктивных диалогов человека с вычислительными системами.
Заметим, что задача соответствия действительности обрабатываемой в рамках процессов Data Governance информационной модели не ставится, рабочей областью остаются именно бизнес-процессы. В цифровой информационной среде, часто пронизанной обильными непрерывными потоками данных, не до задач общезначимого познания, с сугубо практическими задачами успеть бы разобраться. Ключевой критерий достаточности проработки процессов Data Governance – пригодность собираемых и сохраняемых данных для применения в проработке решений по управлению бизнесом. Предмет постоянного улучшения в процессах Data Governance – обеспечение непрерывности сбора, обработки и хранения данных, имеющих бизнес-ценность, и устойчивые протоколы реагирования на инциденты, связанные с нарушением этой непрерывности.
Кстати, Data Governance сейчас – одно из наиболее перспективных и многообещающих карьерных направлений. В отличие от высокохайпового ИИ, столь же высоко уязвимого к появлению в самое ближайшее время решений нового поколения, способных радикально изменить ландшафт отрасли, здесь все изучено и проработано основательно, все пули – хоть серебряные, хоть попроще – давно придуманы, отлиты, заряжены и интенсивно используются. Если говорить об оптимальном на ближайшее десятилетие T-shape, то Data Governance и математическая статистика, плавно переходящая к машинному обучению и ИИ – один из самых надежных выборов. С несколько перехваленным и переоцененным ИИ что угодно пока еще может произойти, а Data Governance никуда не денется.
Технические аспекты необходимости забвения
Как мы заметили в одной из предыдущих глав, забвение критически необходимо для оптимизации нагрузки на восприятие каждого человека не только тогда, когда фиксируемые памятью события уходят в прошлое, но и в реальном времени. Ни одно восприятие не справится с полным потоком входящего сигнала, большая часть отсеивается и забывается непосредственно и немедленно ради возможности сосредоточиться на самом важном. Человеческое мышление справляется с этой задачей сравнительно легко, в сфере же информационных технологий утрата любых данных в реальном времени представляет собой инцидент, делающий дальнейшую работу с прервавшимися, пусть даже частично данными, практически бессмысленной.
Как только человечество научится как-то преодолевать это всеобщее ограничение информационных технологий, собственно электронная документация, не опирающаяся на традиционный бумажный документооборот, станет хотя бы возможна. Проблема только в том, что у этой задачи пока нет даже приблизительного и теоретического решения даже на самых дальних обозримых горизонтах науки и техники. Информационные модели сплетаются из потоков, сколько-нибудь ценных только пока они непрерывны. Данные генерируются, собираются, обогащаются связями с данными о коррелирующих событиях, обрабатываются и складываются в хранилища, имеющие, между прочим, всегда конечную емкость. Проблема этого огромного глобального чемодана без ручки, который и тащить тяжело, и бросить жалко, и серьезна, и глобальна. Data Governance среди прочего отвечает и за оптимизацию хранения собранных данных, но каких-то прорывных решений вроде «серебряной пули» здесь тоже пока не видно. Даже на самых дальних горизонтах, да.
Особенно комично выглядит здесь генеративный ИИ, подливающий то, чего нет и быть не может, к тому, что в действительности случилось и было зафиксировано в информационной модели. Что поделать, самые яркие игрушки, как правило, самые дорогие.
А вот теперь, уважаемые читатели, просьба ко всем: пристегнуться как следует и сохранять спокойствие до окончания пожалуй, самого концептуального фрагмента этой книги.
Все современные базы данных обрабатывают данные транзакционно. Транзакция – это последовательность операций, которая либо выполняется полностью, либо не выполняется вовсе. Таким образом обеспечивается то, что каждая транзакция переводит базу данных из одного целостного состояния в другое целостное состояние. Транзакционность – самая важная техническая необходимость. Если в ходе денежного перевода средства списываются с одного счета, на другой счет они обязаны поступить до завершения той же транзакции. Если поступления не произойдет, место, где окажутся потерянные средства, будет представлять собой чистейшее ничто – информационное чистилище или, будем честны, все-таки информационный ад. А если списания не произойдет, этот информационный ад выхлестнет в финансовую реальность средства, которых никогда не существовало. Что из этого хуже, неизвестно. Но, к счастью, всего вот этого мистического экзистенциализма никому не надо, и во всех финансовых системах без исключения CP системы просто поддерживают целостность данных, выполняя транзакции либо полностью, либо не выполняя их вовсе.
Заметим, что транзакции не принадлежат действительности, только ее информационной модели. Следуя этой логике, деньги – это одно из возможных проявлений овеществленного мышления. Таким образом, в утверждении того, что деньги – высшая материя, ошибки нет. Другое дело в том, что вся действительность и человеческая жизнь, в частности, не транзакционна. Все просто течет и изменяется, а человек в своем наблюдении и познании происходящего может опираться на транзакционные инструменты как на один из возможных подходов. В чуть более широком смысле транзакция связывает определенную причину с определенным следствием. В природе нет никакой причинности – причинность появляется только тогда, когда мышление человека пытается выделить какие-либо явления и события и попытаться связать их причинно-следственной связью. Сделать из этого какие-либо выводы крайне сложно, но может быть полезно помнить об этом обстоянии дел между действительностью и ее восприятием человеком.
Достаточно, впрочем, нагнетания жути. Как поддерживать целостность данных без транзакций и особенно как двигать вперед человеческое познание, не используя причинно-следственных связей, никто пока не придумал. Нам остается лишь строить гипотезы о том, как