Čovjek koji se obogatio na podacima - godinama prije Gugla

Tokom 1880-tih, mladi njemačko-američki pronalazač Herman Holerit osmislio je mašinu koja je obrađivala podatke brže od ljudi. Zamislite nešto što izgleda pomalo kao uspravni klavir, samo što umjesto dirki ima proreze za kartice, otprilike veličine dolarske novčanice, sa rupama izbušenim svuda po njima

7396 pregleda0 komentar(a)
Herman Holerit, Foto: Wikipedia
16.02.2020. 22:15h

Alfabet, Alibaba, Fejsbuk, Tensent - pet od 10 najvrednijih kompanija na svijetu, sve mlađe od 25 godina - i sve su se obogatile, svaka na svoj način, na podacima.

Nije ni čudo da je postalo uobičajeno podatke zvati „nova nafta”. Još 2011. godine, pet od 10 bile su naftne kompanije. Danas se održava još samo EksonMobil. Analogija nije savršena. Podaci mogu da se koriste mnogo puta, nafta samo jednom. Ali podaci su kao nafta po tome da sirovi, nerafinisani nisu od previše koristi nikome. Morate da ih obradite da biste dobili nešto vrijedno. Rafinišete naftu da dobijete dizel, da biste ga sipali u motor.

U slučaju podataka, morate da ih analizirate da biste došli do uvida koji utiču na odluke - koju reklamu da ubacite u tajmlajn društvene mreže, koji rezultat pretrage da stavite na vrh stranice. Zamislite da se od vas traži da donesete samo jednu od tih odluka.

Neko gleda video na Jutjubu, koji vodi Gugl, a koji je u vlasništvu Alfabeta. Šta sistem da predloži da on gleda sljedeće? Zainteresujte ga i Jutjub će dobiti priliku da mu servira još jedan oglas. Izgubite njegovu pažnju i on će kliknuti negdje drugdje.

Imate sve podatke koji su vam potrebni. Uzmite u razmatranje svaki drugi Jutjub video koji je ikad pogledao - šta ga zanima? Sad pogledajte šta su drugi korisnici otišli da gledaju poslije tog video-snimka.

Odvažite opcije, izračunajte vjerovatnoće. Ukoliko odaberete mudro, a on pogleda još jednu reklamu, bravo za vas - zaradili ste Alfabetu čitavih - pa, možda 20 centi. Oslanjanje na ljude za obradu tih podataka očigledno bi bilo nevjerovatno neefikasno. Ovim poslovnim modelima potrebne su mašine.

U ekonomiji podataka, moć ne potiče od samih podataka već od međuigre podataka i algoritma.

Tokom 1880-tih, mladi njemačko-američki pronalazač pokušao je da zainteresuje porodicu za mašinu koja bi obrađivala podatke brže od ljudi. Herman Holerit je osmislio mašinu, ali mu je bio potreban novac da je testira.

Zamislite nešto što izgleda pomalo kao uspravni klavir, samo što umjesto dirki ima proreze za kartice, otprilike veličine dolarske novčanice, sa rupama izbušenim svuda po njima.

Pred vama je 40 brojčanika, koji mogu, ali ne moraju da se podignu nagore nakon što ubacite svaku novu karticu.

Herman Holerit je osmislio mašinu, ali mu je bio potreban novac da je testira(Foto: Getty Images)

Porodica Hermana Holerita nije to razumjela. Umjesto da požure da ulože novac, oni su mu se smijali. Holerit im očigledno to nije oprostio - odrekao ih se. Njegova djeca su odrasla nemajući pojma da imaju rodbinu s očeve strane.

Holeritov izum rješavao je jedan vrlo konkretan problem. Svakih 10 godina, američka vlada sprovodila je popis stanovništva. To nije bilo ništa novo. Vlade su od davnina željele da znaju ko živi gdje i ko poseduje šta, da bi lakše podizala poreze i pronalazile obveznike.

Ali kad već šaljete malu vojsku brojača na teren širom zemlje, vjerovatno predstavlja veliki izazov postavljati pitanja o sve širem dijapazonu stvari. Kakvim poslom se ljudi bave? Pate li od bolesti ili invaliditeta? Kojim jezicima govore? Znanje je moć, birokrate iz 19. vijeka su to znale jednako dobro kao i platformske kompanije iz 21. vijeka.

A opet su u slučaju popisa iz 1880. godine birokrate progutale više podataka nego što su mogle da svare. Popis se širio da obuhvati biblioteke, staračke domove, statistiku kriminala i mnoge druge teme. Godine 1870, popis je imao pet različitih vrsta upita. Godine 1880, imao je 215. Ubrzo je postalo očigledno da bi za zbrajanje odgovora bile potrebne godine - tek što bi završili jedan popis, došlo bi vrijeme da se krene sa sljedećim.

Unosni vladin ugovor sigurno je čekao onoga ko bi uspio da ubrza taj proces. Mladi Herman radio je na popisu iz 1880. godine tako da je dobro razumio problem. Odlučio je da bogatstvo stekne pronašavši novu vrstu kočnica za vozove. Na kraju se ispostavilo da mu je jedno putovanje vozom pomoglo da umjesto toga riješi problem sa popisom. Vozne karte su često bile kradene. I tako su željezničke kompanije smislile genijalan način da ih povežu sa osobom koja ih kupila: „bušena fotografija”.

Kondukteri su koristili bušenje rupa na kartama da biraju iz širokog dijapazona fizičkih opisa - kako se Holerit prisjeća: „Svijetla kosa, tamne oči, veliki nos, itd.” Ako je vašu kartu ukrao lupež tamne kose i sitnog nosa, ne bi daleko stigao. I nakon što je proučio ovaj sistem, Holerit je shvatio da odgovori ljudi na pitanja sa popisa takođe mogu da budu predstavljeni kao rupe na kartama.

To bi moglo da riješi problem, jer su se bušene karte koristile za kontrolu mašina od ranih 1800-tih - Žakarov razboj pleo je tekstil sa šarama na osnovu njih. Holerit je samo trebalo da napravi „tabulatorsku mašinu” koja bi sabirala bušene karte sa popisa koje je zamislio.

U uređaju nalik klaviru, set iglica na oprugama spuštao se na kartu; tamo gdje bi pronašle rupu, zatvorile bi električno kolo, koje je podizalo odgovarajuće brojčanik za jedan.

Srećom po Holerita, birokrate su bile impresioniranije od njegove porodice. Iznajmile su njegove mašine da prebroje popis iz 1890. godine, na koji su dodale još pitanja. U poređenju sa starim sistemom, Holeritove mašine su se pokazale godinama brže i milionima dolara jeftinije. Još važnije - olakšale su obradu podataka. Zamislimo da ste željeli da pronađete ljude starosti između 40 i 45 godina, vjenčane, koji rade kao stolari. Niste morali da prolazite kroz 200 tona papira - samo da podesite mašinu i provučete karte kroz nju.

Vlada je ubrzo u njima vidjela korist koja je prevazilazila popis stanovništva.

„Širom svijeta”, kaže istoričar Adam Tuz, „birokrate su bile inspirisane da sanjaju o sveznanju”. Prva američka socijalna pomoć bila je podijeljena preko bušenih kartica tridesetih. Naredne decenije, bušene karte postale su ozloglašene po tome da su pomogle da se organizuje Holokaust.

A i kompanije su brzo u njima vidjele potencijal. Osiguravajuće firme koristile su bušene karte za statističke računice, uslužne firme za naplatu komunalija, željeznice za transport, fabrike da bi vodile evidenciju prodaje i troškova.

Holeritovoj Kompaniji za tabulatorsku mašinu posao je išao spektakularno. Možda ste čuli za kompaniju koja je, spajanjem s drugima, na kraju postala: IBM. Ostala je lider na tržištu kako su bušene karte bile zamjenjivane magnetnim diskovima, a tabulatorske mašine kompjuterima na programiranje. Do prije nekoliko godina još se nalazila na spisku 10 najvećih kompanija na svijetu.

Ali ako je moć podataka bila toliko očigledna Holeritovim mušterijama, zašto je ekonomiji podataka bio potreban još jedan čitav vijek da bi stigla?

Zato što ima nečeg novog u onoj vrsti podataka koja se danas poredi sa naftom - kompanijama poput Gugla i Amazona nije potrebna vojska brojača da ih sakupe. Ostavljamo ih za sobom svaki put kad koristimo pametne telefone ili zatražimo od Alekse da uključi svjetlo.

Ova vrsta podataka nije ni izbliza toliko uredno strukturisana kao predefinisani odgovori na pitanja sa popisa koji su precizno bušeni u Holeritove karte. To otežava njihovo razumijevanje. Ali ih ima nemjerljivo više.

I kako se algoritmi razvijaju, a mi svoje živote sve više živimo onlajn, onaj birokratski san o sveznanju ubrzano postaje korporativna realnost.