Lielākā daļa cilvēku neveltī daudz laika, domājot par orākuliem.
Un daudzos veidos, tā tam vajadzētu būt.
Kad sistēmas darbojas kā paredzēts, uzmanība paliek uz virsmas. Cenas atjauninās. Pozīcijas nostabilizējas. Procesi virzās uz priekšu bez berzes. Pamatmehānika paliek no redzesloka.
Parasti tikai tad, kad kaut kas sabojājas, cilvēki sāk skatīties uz leju, uz slāņiem, kas nekad nebija domāti, lai tiktu pamanīti.
Tas ir tas, kas padara orākulus neparastus. Viņu uzdevums nav iespaidot vai izcelties. Tas ir būt uzticamiem. Prognozējamiem. Gandrīz nepamanāmiem.
Bet, jo vairāk savstarpēji saistītas tiek tīkla sistēmas, jo grūtāk saglabāt šādu klusu uzticamību.
Tirgi šodien kustas ar mašīnu ātrumu. Automatizācija reaģē bez vilcināšanās. Lēmumi arvien biežāk tiek pieņemti bez cilvēka pauzes starp tiem. Šādā vidē mazas neatbilstības ātri nekļūst mazām. Neliela datu problēma var izplatīties, izraisot nepareizu cenu noteikšanu, spējīgu likvidāciju vai neparedzētu uzvedību sistēmās, kas nekad nav bijušas paredzētas tik cieši savstarpēji saistītām.
Šeit sākas atšķirība starp datiem un informāciju.
Dati ir viegli iegūt. Informācija prasa darbu. Tā prasa kontekstu, validāciju un gatavību jautāt, vai ievade vispār ir vērta uzticēties.
APRO šķiet, ka šo atšķirību pieņem apzināti. Vietā, lai izvietotu datus tik ātri, cik iespējams, uzmanība šķiet vērsta uz to, vai šie dati patiešām var izturēt spiedienu. Ir uzsvērta pārbaude, krustojuma pārbaude un pretestība pieņēmumam, ka ātrums automātiski nozīmē progress.
Tas nav skaļš pieeja, taču tā ir apzināta.
Atdalot, kā tiek iegūta dati, no tā, kā tie tiek patērēti, sistēma samazina atkarību no vienas ieejas. Atbalstot gan piegādes, gan pieprasījuma modeļus, informācija var ierasties tieši tad, kad tā nepieciešama, neapgrūtinot visu pārējo procesā.
Izceļas pieņēmums, ka lietas beigās kļūs nepareizas. Dati būs nekārtīgi. Apstākļi nebūs vienmēr sadarbībā. Tā vietā, lai optimizētu tikai ideālās situācijas, dizains šķiet, ka no paša sākuma ņem vērā neizbēgamo neziņu.
Tāda domāšana parasti labi saglabājas laikā.
Kad dati neizdodas, sekas reti paliek ierobežotas. Kļūdas izplatās. Uzticība klusībā tiek iznīcināta, bieži pirms kāds var noteikt vienu cēloni.
Infrastruktūra, kas izveidota ar šo realitāti prātā, neprasīs uzmanību.
Tas nevēlas iespaidot.
Tas vienkārši turpina darboties, kad apstākļi kļūst nepatīkami.
Un arvien vairāk automatizētos tirgos šāda uzticamība ir svarīgāka, nekā cilvēki apzinās.
