Baroni razbojnici digitalnog doba


Način na koji je kompanija Cambridge Analytica iskoristila Facebook da prikupi podatke o desetinama miliona korisnika samo je jedan od problema vezanih za ovu društvenu mrežu i njen uticaj na društveni i politički život. Na izvestan način ovaj skandal je skrenuo pažnju sa važnijih pitanja koja proističu iz modela poslovanja giganata interneta: Google, Facebook, Amazon i druge velike tehnološke kompanije izgradile su najobuhvatniji i najbezobzirniji aparat nadzora i praćenja koji je svet ikada video. Svi smo pod njihovom prismotrom.

Poslovni model internet kompanija može se opisati kao kapitalizam nadziranja – što je prva učinila harvardska profesorka Shoshana Zuboff 2015. godine. Izgrađen na tehnologijama prikupljanja informacija i manipulisanja ponašanjem korisnika, kapitalizam nadziranja nastao je onog trenutka kada su inženjeri iz Googla shvatili da prateći šta korisnici unose u pretraživač mogu anticipirati njihove želje. Razvijanje tehnika za predviđanje želja korisnika omogućilo im je da plasiraju prilagođene oglase koji će uvećati prihode kompanije.

Danas praktično svaki aspekt svakodnevnog života ostavlja trag u korporativnim bazama podataka koji se koriste za predviđanje i oblikovanje svih oblika ponašanja. Ali korporacije koje se bave biznisom nadziranja ne zadovoljavaju se samo praćenjem želja korisnika; one aktivno oblikuju i usmeravaju te želje u skladu sa svojim ciljevima. To obično znači da se od nas očekuje da kliknemo na reklamu, posetimo veb-stranicu ili konačno nešto kupimo. Da bi to postigli, koriste se sve poznate prečice i predubeđenja koja utiču na ljude prilikom donošenja odluka, čime se bavi disciplina poznata kao „heuristika“. To često podrazumeva da se linkovi i drugi sadržaji moraju prikazati na način koji ih čini atraktivnijim, a u nekim slučajevima kao što su takozvani „mračni šabloni“ – trikovi za privlačenje pažnje i prodaju ili prikupljanje ličnih podataka koji uključuju element prevare – koriste se arhitekture izbora koje korisnike proračunato dovode u zabludu.

Opsežni eksperimenti omogućuju dalje usavršavanje oglasa i poziva na interakciju. Google je na primer do 2014. godišnje izvodio oko 10.000 eksperimenata u oblasti pretrage i plasiranja oglasa, a u bilo kom trenutku u toku je bar 1.000 eksperimenata. Eksperimentima se testiraju korisnički interfejsi, algoritmi i drugi elementi servisa da bi se ustanovilo koje kombinacije su najefikasnije za angažovanje korisnika. Oglasi vas prate sa jedne veb-stranice na drugu, svaki put suptilno izmenjeni, jer kompanija pokušava da na osnovu vašeg ponašanja i reakcija otkrije koja varijacija će vas naterati da konačno kliknete na oglas.

Otuda, ako koristite Chrome pretraživač ili Google aplikacije gotovo je sigurno da ste deo uzorka u desetinama psiholoških eksperimenata koji treba da ustanove profil vaših navika i slabe tačke koje kompanijama mogu doneti korist. Taj personalizovani i dinamički oblik podsticanja određenih oblika ponašanja pruža kompanijama mnoštvo prilika da manipulišu korisnicima na načine nezamislive pre nastanka interneta. A budući da se saznanja o vašim slabim tačkama dalje primenjuju za što efikasniji uticaj na ostale korisnike, vi ste praktično saučesnik, ne samo u sopstvenoj već i u manipulaciji vaših prijatelja i članova porodice, suseda i kolega, praktično svakog korisnika ovih usluga.

Većina ljudi ne shvata koliko inače nedostupnih informacija možete otkriti samo analizom relativno depersonalizovanih podataka o ponašanju neke osobe. Istraživanje iz 2013. koje je sproveo Centar za psihometriju Univerziteta u Kembridžu pokazalo je da i bez činjeničnih podataka o nekoj osobi analiza „lajkova“ na Facebooku može precizno pokazati njenu seksualnu orijentaciju, etničku pripadnost, nivo zadovoljstva životom, politička i verska ubeđenja, da li su joj roditelji razvedeni i da li koristi droge. U nastavku istraživanja 2015. pokazalo se da kroz analizu „lajkova“ kompjuter može proceniti karakteristike vaše ličnosti – koliko ste naklonjeni umetnostima, koliko ste stidljivi ili kooperativni – bolje nego članovi vaše porodice i prijatelji. Zamislite sad koliko se podataka, čak i onih koje smatrate ličnim i poverljivim, može izvući iz mora drugih informacija koje korporacije prikupljaju o vama i svakom drugom korisniku. Onda zamislite eksponencijalni rast količine takvih podataka koji će uslediti sa širenjem takozvanog interneta stvari (Internet of Things, IoT) – što je praktično mreža senzora, kamera i mikrofona koji će se kriti u vašim domovima, kancelarijama i na javnim mestima i vredno prikupljati i slati podatke u baze podataka kapitalizma nadziranja.

Oni koji su pratili saslušanje Marka Zuckerberga pred Kongresom prošle nedelje su u zabludi ako misle da ne treba da se brinu jer ne koriste Facebook. Tehnike praćenja koje kompanija koristi – uključujući alat Facebook Pixel namenjen oglašivačima i dugmad „like“ i „share“ – utkane su u sam internet i mnoštvo veb stranica. Na taj način se prate korisnici širom interneta, stiču predstavu o njihovim interesovanjima i upućuju im se prilagođeni oglasi. Zeynep Tufekci, profesor sociologije na Univerzitetu Severne Karoline, napisao je nedavno u New York Timesu da čak i ako nemate otvoren nalog, Facebook može dedukovati informacije o vama na osnovu onoga što zna o vašim prijateljima koji ga imaju. Čak i ako niste registrovani korisnik, Facebook verovatno sastavlja „skriveni dosije“ o vama, isto kao za svoje korisnike. U Americi nema načina da to sprečite. Koristili Facebook ili ne, on vas posmatra.

Često se tvrdi da su lični podaci cena koju plaćamo da bismo besplatno koristili ponuđene usluge. Ali to nije sasvim tačno. Prava cena koju plaćamo da bismo koristili Google i Facebook jeste naša privatnost. Odustajanje od prava na privatnost omogućuje kompanijama da istražuju vaše psihološke slabe tačke i naplaćuju oglašivačima mogućnost da ih koriste. Da bi to prikrile, ove kompanije se skrivaju iza dokumenata o politici privatnosti koji su često dugački, komplikovani i pisani nerazumljivim pravnim jezikom. Pre desetak godina jedno istraživanje je pokazalo da bi prosečnom korisniku godišnje trebalo oko 25 dana (i noći) da pročita sve politike privatnosti koje je primoran da prihvati. Ko ima vremena i volje da to čita? Pozivanje na privatnost da bi se opravdale takve prakse liči na prevaru – Federalna komisija za trgovinu je osudila politiku privatnosti koju nudi Google jer korisnike dovodi u zabludu – naročito kada se ima u vidu da korporacije u biznisu nadziranja koriste heurističke metode da otkriju najbolji način prezentacije politika privatnosti tako da navedu korisnike da ih prihvate.

Možda vam se čini da je to razumna cena za održavanje kontakta sa prijateljima i rođacima. Ali ono što dobijate zauzvrat nije verna slika vašeg socijalnog kruga, već prilagođena verzija kojom upravljaju algoritmi inženjera iz Facebooka. To što vidite nije stvarnost, već slika stvarnosti koju je za vas filtrirao Facebook. U tu prilagođenu sliku enkodirani su različiti sudovi o tome šta je po mišljenju Facebooka vredno vaše pažnje. Na primer, algoritam za prikazivanje novih objava smanjuje vidljivost onih korisnika koji prema kriterijumima kompanije nisu dovoljno aktivni – to jest, prikazuje manji broj njihovih objava drugim korisnicima – i uvećava vidljivost onih koji su aktivniji. To je nov oblik kontrole: radite ono što Facebook od vas želi i bićete nagrađeni; ako ne ispunite kvotu, bićete kažnjeni socijalnom nevidljivošću. To može proizvesti teške posledice. Zamislite, na primer, da ste se u trenutku teške bolesti okrenuli Facebooku u pokušaju da doprete do prijatelja koji će vas podržati i utešiti, ali niko od vaših prijatelja ne reaguje i vi umirete u uverenju da nikome nije stalo do vas – samo zato što niste bili dovoljno aktivni da bi Facebook smatrao da je vaša bolest vredna pažnje vaših prijatelja. To nije anti-utopija iz budućnosti – to se navodno dogodilo prošle godine.

Kada Mark Zuckerberg govori o povezivanju ljudi, kao što često čini, on uvek zaboravlja da naglasi da je to povezivanje ljudi sa Facebookom. Koliko god da Zuckerberg priča o zajednici i povezanosti, Facebook ne postoji da bi doprineo održavanju društvenih veza i istinskih prijateljstava. On zarađuje od oglašavanja i zato želi da što više surfujete, skrolujete i klikćete i tako ustupate detalje o svom životu za dalju obradu. Da bi to postigao, Facebook se mora pozicionirati kao centar vašeg društvenog života i posrednik vaše stvarnosti.

Tako posredovana stvarnost daje kompaniji kao što je Zuckerbergova značajan uticaj na globalni protok informacija. Sa tim uticajem ide i odgovornost. Ipak, zahvaljujući nedavno procurelim internim dokumentima znamo da Facebook ne razmišlja mnogo o posledicama svog delanja i da toleriše globalni procvat lažnih vesti i dezinformacija. U Mjanmaru na primer, gde je Facebook toliko dominantan da mnogi veruju da su Facebook i internet jedna ista stvar, brisani su sadržaji kojima se skreće pažnja na etničko čišćenje Rohinja muslimana i zabranjivani sadržaji njihovih grupa, dok pozive na nasilje protiv njih niko nije cenzurisao. Uticaj Facebooka u Mjanmaru je tako veliki da ga Ujedinjene nacije i grupe za zaštitu ljudskih prava optužuju za pomaganje u genocidu.

Da ne bude zabune, takvo ponašanje nije ograničeno samo na Facebook; to je endemski oblik ponašanja u kapitalizmu nadziranja. Poznato je da je Google preporučivao linkove koji vode do stranica o teorijama zavere; u članku u Timesu objavljeno je da je Google čak postavljao oglase za lažne vesti na stranice posvećene proveri činjenica u vestima. U pokušaju da uveća broj klikova i prihod, YouTube, jedan od servisa pod kontrolom Googla, usmerava korisnike na sve ekstremnije video snimke i postaje vodeći generator radikalizacije u 21. veku.

Svet upravo otkriva da stvarnost posredovana Facebookom olakšava nadziranje glasača od strane političkih partija i kampanja. Facebook alati „prilagođena publika“ i „slična publika“ omogućuju oglašivačima, uključujući i političke organizacije, da dostave spiskove ljudi na koje ciljaju i povežu ih sa njihovim profilima. Oglašivači onda mogu izabrati slične ljude koji nisu bili na njihovim spiskovima i usmeriti političke poruke na sve njih, što znatno pojačava efekte kampanje. Pomoću takvih alata za mikrociljanje organizatori kampanja mogu precizno plasirati različite poruke različitim grupama glasača. Prema članku iz magazina Wired, tokom američkih predsedničkih izbora 2016. Trumpova kampanja je svakog dana koristila oglase u 40-50 hiljada različitih varijacija pažljivo osmišljenih da deluju na ciljane grupe i prethodno testiranih eksperimentima. Na dan treće predsedničke debate, takvih prilagođenih varijacija bilo je 175.000. Menadžer Trumpove digitalne kampanje tvrdi da je Trump pobedio zahvaljujući Facebooku i Twitteru.

Za vreme izbora za Kongres 2010. godine Facebook je organizovao sopstveno istraživanje efekata političkih poruka upućenih preko onlajn platformi. Istraživanje je pokazalo da je moguće uvećati verovatnoću izlaska birača na glasanje za oko 0,4 odsto plasiranjem obaveštenja da su njihovi prijatelji već glasali i ohrabrivanjem da učine isto (nešto drugačiji eksperiment izveden 2012. dao je sličan rezultat). To ne zvuči kao mnogo, ali na nivou zemlje to je oko 340.000 glasova. George W. Bush je pobedio sa razlikom od nekoliko stotina glasova u Floridi; Donald Trump je 2016. pobedio zahvaljujući tome što je uspeo da privuče oko 80.000 glasova više u samo tri države. Pažljivo dizajnirane mikro-kampanje pod parolom „izađi i glasaj“ imaju veliki značaj u slučajevima kada je trka izjednačena. Takođe, u kampanji 2016. Trump je koristio alatku „prilagođena publika“ za vođenje tri kampanje za odvraćanje onih grupa birača koji bi mogli glasati za Hillary: ciljali su na demokrate koji podržavaju Sandersa porukama o njenim vezama sa finansijskom elitom; na mlade žene porukama o njenoj podršci suprugu uprkos optužbama za seksualno neprimereno ponašanje; i na Afroamerikance porukama o njenim komentarima o „supergrabljivcima“ iz 1996. Negativne kampanje nisu ništa novo, ali precizno ciljanje mikro-kampanjama danas ih čini efikasnijim nego ikada – po cenu potkopavanja poverenja u političare i vere u demokratski proces.

Kao što primećuje profesor Tufekci: „Ako su inženjeri konsenzusa 20. veka imali na raspolaganju lupe i bejzbol palice, njihove kolege u 21. veku imaju teleskope, mikroskope i skalpele u obliku algoritama i analitike“. Moguće je da ne postoji dvoje ljudi koji su videli isti skup oglasa, jer se u svakom sukobljavanju argumenata i dezinformacija vrše precizna prilagođavanja za različite grupe, pa glasači i ne znaju šta je servirano drugima. Dok su se političke kampanje u prošlosti odvijale pred očima javnosti, a tvrdnje i argumenti kandidata su stavljani pod lupu, mikro-ciljanje znači da se izborni proces danas pomerio ka privatnoj i personalnoj sferi, bez mnogo prilika za unakrsno ispitivanje i osporavanje dezinformacija. Po mišljenju stručnjaka za digitalne medije Justina Hendrixa i Davida Carolla, to je „noćna mora za demokratiju“.

Kao društvo polako dolazimo sebi i uočavamo probleme koje stvara Facebook. Poštovanje privatnosti nikada nije bilo deo njihove misije. Zuckerberg je više puta podsećao senatore da je Facebook izrastao iz ideje grupe studenata za veb-stranicu – ali nije pomenuo da su na toj stranici birali najzgodnije studentkinje bez njihove saglasnosti. U prvoj deceniji razvoja ovog sajta, njegov moto je bio „kreći se brzo i ruši sve što ti se nađe na putu“. Sa takvim poslovnim etosom nije neobično što nas skandali povezani sa Facebookom više ne iznenađuju.

Ponekad neko primeti sumnjive postupke ove kompanije i digne prašinu. Kao i poslednjih dana, onda se obično pojavi Zuckerberg, izjavi da mu je veoma žao i da nije mogao da predvidi problem (uprkos upozorenjima stručnjaka i grupa za zaštitu privatnosti), izgovori nekoliko rečenica o „zajednici“ i planiranim „poboljšanjima“ i obeća da će se Facebook promeniti. Ali posle svih izvinjenja i obećanja da će biti pažljiviji i da će korisnicima osigurati više privatnosti – a bilo ih je dosta – neke stvari ostaju iste: nadziranje je ugrađeno u gene Facebooka, a svrha njegovog postojanja je kapitalizam nadziranja. Rešenje koje se nudi je predvidivo i pogrešno: dajte Facebooku još veću moć.

Zuckerbergovo saslušanje pred Kongresom jasno je pokazalo nekoliko stvari. Facebook i dalje odbija da prizna koliko malo korisnici znaju o onome što Facebook radi. Zuckerberg tvrdi da je većina korisnika upoznata sa aktivnostima praćenja koje se sprovode i da im to ne smeta, ali istraživanja pokazuju da se većina korisnika ne bi saglasila sa takvim praksama. Takođe, da bi opravdao svoj poslovni model, Facebook insistira na tvrdnji da korisnici preferiraju ciljano oglašavanje, uprkos tome što istraživanja pokazuju da 41 odsto njihovih korisnika više voli tradicionalno oglašavanje, dok se svega 21 odsto opredeljuje za ciljane oglase (63 odsto bi volelo da vidi manje oglasa bilo koje vrste). Sada se zna da desetine hiljada aplikacija imaju pristup velikim količinama podataka o korisnicima prikupljenim do 2015, baš kao i Cambridge Analytica. Tek sada, kad se našao pod reflektorima javnosti, Facebook pokušava da revidira odobrenja za korišćenje podataka.

Konačno, ni Facebook ni Google niti bilo koja od kompanija za nadziranje i praćenje ne mogu se same od sebe reformisati na iole smislen način, jer su zavisne od naših podataka. Poslednji patenti koje je Facebook zaštitio ne obećavaju ništa dobro. Kapitalizam nadziranja se često prikazuje kao prirodan poredak stvari u digitalnom svetu, ali to je rezultat izbora koje su pravili ljudi u trci za profitom. Kao poslovni model on nije ni neizbežan ni nepromenjiv.

Korak u dobrom smeru bi bio prelazak na kontekstualno oglašavanje. To znači da biste oglase dobijali na osnovu sadržaja stranice koju posećujete, a ne na osnovu analize podataka prikupljenih praćenjem ponašanja korisnika. Najavljena Opšta uredba o zaštiti podataka o ličnosti (GDPR) u Evropskoj uniji, kojom se štite prava korisnika, zahteva nove pristupe. I Facebook i Google su imali teškoća da ispune zahteve već postojećih zakona o zaštiti podataka koji su u Evropi stroži. Sudovi u Belgiji i Nemačkoj nedavno su objavili da su neke od praksi koje primenjuje Facebook (uključujući praćenje ljudi koji nemaju Facebook nalog) protivzakonite, a Google je već bio kritikovan i plaćao velike kazne zbog prikupljanja podataka bez saglasnosti i obaveštavanja korisnika o tome šta radi sa njima.

Ispunjavanje uslova koje postavlja GDPR verovatno će biti veliki izazov za kompanije koje se bave biznisom nadziranja. Ali uz zaprećene kazne i do 4 odsto globalnog prometa za ozbiljna kršenja pravila EU, tehnološke kompanije će morati ozbiljnije da shvate svoju odgovornost i sprovedu reforme. Pošto će već morati da primene nova pravila da bi nastavile da rade u Evropi, mogle bi – relativno lako – da primene ista pravila na korisnike u Severnoj Americi i ostatku sveta. I zaista, Facebook je pod sve većim pritiskom da tako i postupi – a i Zuckerberg je natuknuo da bi kompanija mogla poći u tom smeru. To bi bio veliki korak napred; zaštitnica prava potrošača Jessica Rich u članku objavljenom u magazinu Wired primećuje da bi bilo još bolje kad bi i Sjedinjene Države usvojile zakone slične onima u Evropi.

Problematična praksa kompanija za nadziranje i njihovo uporno odbijanje da odgovorno postupaju doveli su nas do prekretnice. Možemo se usprotiviti visokom nivou korporativnog nadziranja, kakvo pre dolaska interneta svakako ne bismo prihvatili, tako što ćemo izvršiti pritisak na Facebook i zakonodavce da nešto promene i tako što ćemo koristiti alternativne servise sa drugačijim poslovnim modelima. Takođe možemo zahtevati pozivanje na odgovornost čitavog digitalnog oligopola i bolju zaštitu naše privatnosti i podataka. Ovo je trenutak odluke: da li će internet pripasti njima ili nama?

Jennifer Cobbe, The New York Review of Books, 12.04.2018.

Peščanik.net, 19.04.2018.

Srodni link: Paul Mason – Budućnost Facebooka

 

Big Data i biznis: Kako izvući smisao i korist  iz gigantskih baza podataka?


Koliko je vremena potrebno da se oporavite od hirurškog zahvata zamene kuka?

Za bolnice širom sveta ovo  nipošto nije akademsko pitanje. Bolnice su imale oko 36 milijardi dolara nekompenzovanih troškova zbrinjavanja u 2015. godini. Najveći deo njih potiče od neplaćenih računa pacijenata.

Jedno rešenje ovog problema je ograničavanje troškova vezanih za operaciju – ali kako? Odgovor: Machine learning („Mašinsko učenje“ je već uvrežen termin u srpskom jeziku, mada je pogrešan; „Učenje mašina“ daleko preciznije pogađa suštinu). Bolnice sada koriste prediktivnu analitiku kako bi prognozirale prosečne boravke i potencijalne komplikacije koje mogu iskrsnuti tokom operacija, poput operacije kičme.

Na primer, podaci od kupaca usluga zdravstvene zaštite pokazuju starosnu dob pacijenta, ustanove koje obezbeđuju osnovne zdravstvene usluge, i sekundarnu dijagnozu. Pomoću mašinskog učenja i prediktivne analize podaci sada mogu predvideti buduće troškove i doprineti identifikovanju pacijenata koji mogu imati probleme u oporavku. Ishod? Bolnice donose bolje kliničke odluke, doživljavaju niže stope readmisije, nudeći kraće bolničke boravke i pružajući bolju negu.

Biznisi ogromnog broja preduzeća pokazuju slične efekte „stvarne situacije na terenu“, dakle, dobijaju realističnije cifre u predikciji, a sve to zahvaljujući upotrebi mašinskog učenja za analiziranje svojih poslovnih podataka. Često je problem u nedovoljnoj količini podataka – potrebnih za što bolju analizu i predikciju – a ti im podaci često nedostaju.

Po rečima Majka Gotjerija (Mike Gaultieri), analitičara kompanije za tehnološku predikciju marketinga i tržišta, Forrester Research, mašinsko učenje nije ni nalik tradicionalnoj poslovnoj inteligenciji u kojoj su garantovani rezultati. “Ukoliko tražite model za mašinsko učenje, možete reći ‘pokušaću’, ali možda nećete uspeti”, rekao je. “Preduzeća i biznisi moraju da razumeju da samo zato što ste želeli da imate model koji predviđa kretanje akcija na berzama ne znači da ćete ga i u stvarnosti imati.”

Rags Raghavendra, rukovodilac analitike u DXC Technology’s Analytics Data Labs, globalnom čvorištu koje analitičari podataka koriste, fokusirao se na konsalting i pronalaženje načina operacionalizacije analitike. On kaže da su “kompanije frustrirane jer često preteruju”. Žele da im big data analitika “odradi” prevelike grupe podataka, “žonglirajući” njima iako nisu dovoljno kvalifikovani za njihovo tumačenje i razumevanje, a i ne shvatajući koliko je taj zalogaj prevelik.  “Klijenti pokušavaju da učine nemoguće u smislu pokušaja da izvuku značenje iz svih mogućih vrsta podataka kojima imaju pristup”, rekao je on. “Ono što preporučujemo je da dobro razmotre podatke koje već poseduju i koji su lako dostupni, a tek potom da pređu na sledeći korak.”

Kompanije koje su pokušale i nisu uspele da proniknu u smisao i praktične aspekte analize velikih skupova podataka pre svega bi trebalo da prihvate da su neuspeh i iteracija tj ponavljanje neizostavni deo procesa analitike. One, ipak, mogu da svoje šanse za uspeh maksimiziraju tako što će postati pametniji kada je reč o korišćenju mašinskog učenja.

Evo osam načina za bolji i efikasniji pristup Big data analitici:

1. Počnite s problemom koji želite da rešite. Uranjati u podatke „skokom sa desetke“ a potom iščekivati da će oni volšebno izroniti pred vas je pogrešan pristup. Sve dobre priče o analitici podataka počinju identifikovanjem odgovarajuće metrike performansi koja povezuje poslovni rezultat sa pitanjima koja se odnose na podatke. Međutim, odabrana metrika ne bi trebalo da bude preširoka ili isuviše “granularna” tj usitnjena. Na primer, kada je DXC nedavno radio s jednom medijskom kompanijom na pojašnjenju razloga zbog kojih je pretplatnici napuštaju, najočiglednija metrika bila je promena u pretplatničkoj bazi. Kao što se ispostavilo, relevantnija metrika bio je Prosečni prihod po korisniku (ARPU), koji je bio direktno povezan sa većim poslovnim ciljevima koje je kompanije preduzimala kako bi povećala prihode.

2. Proces mašinskog učenja trebalo bi ’industrijalizovati’ odnosno razviti u širokom industrijskom obimu. “Čitav ovaj proces analize velikih skupova podataka nije industrijalizovan”, rekao je Raghavendra, čija Laboratorija podržava široku paletu oblasti, uključujući proizvodnju, telekomunikacije, automobilsku industriju, avio-kompaniju, energetiku, finansijske usluge i zdravstvenu zaštitu. “Dešava se da mnogo puta iznova i iznova ponavljate analizu ili je ne možete uvećati tj primeniti u širem obimu.” DXC je snažan zagovornik efikasnog i pojednostavljenog pristupa široko primenjivog mašinskog učenja, koji veruje da bi sve faze analize – od unošenja podataka i njihovog prečišćavanja, do stvaranja namenskih algoritama i njihovog stavljanja u proces aktivne analitike, a potom i generisanju uvida stečenih kroz podatke – trebalo da budu ponovno upotrebljive i raspoređene na kompanijske tehnologije.

3. Nemojte dozvoliti da vas ometaju i koče podaci koje ljubomorno čuva svako odeljenje pojedinačno unutar kompanije (tzv „silosi“:  izolovane grupe podataka koje ne cirkulišu u data analitici jedne kompanije jer uposlenici nekog odeljenja naprosto ne žele da ih dele s drugima, misleći da na taj način „drže prednost“ u odnosu na druga kompanijska odeljenja). Silosi su zbog toga veliko “prokletstvo” brojnih računarskih programa koji rade na korporativnoj analitici, jer sprečavaju pristup jedinstvenoj bazi podataka. Silosi, ipak, nisu toliko velika prepreka, kako neki veruju. “Ukoliko posedujete strategiju za pravilno korišćenje pametnih podataka i platformi, ne bi trebalo da previše brinete o silosima”, kaže Raghavendra. Jednostavno rečeno, ne morate brinuti o silosima sve dok ne predstavljaju problem za zadatak koji ste odabrali da rešite. Međutim, trebalo bi da se pripremite za neki predstojeći skup problema u nizu (tzv pipeline*) tako što ćete obezbediti integraciju različitih izvora podataka. “Postoje fleksibilne i modularne platforme koje vam omogućavaju da integrišete podatke kada je potrebno”, dodao je Raghavendra. (U računarstvu, pajplajn* je skup elemenata za obradu podataka povezanih u niz, pri čemu je autput jednog elementa input sledećeg. Elementi u nizu često se procesiraju paralelno ili kroz sekvence tj „komadiće“; u tom slučaju, određena količina buffer tj pufernog skladišta često se ubacuje između elemenata).

4. Mislite od-spolja-ka-iznutra. Ne morate uvek imati sve informacije, talenat, analitiku i inteligenciju: Ovo je priča o ekosistemu, a pobediće oni koji dodirnu „matricu sposobnosti“ koja se nalazi oko njih. Analitičari podataka kroz kraudsorsing*, kao i kroz „mašinsko učenje-kao-servis“ i eksterne skupove podataka, dobijaju moćan potencijal u poslovoj trci.

Crowdsourcing (angažovanje javnosti) je korišćena i legitimna metoda preuzimanja tuđih ideja, postupak dobijanja potrebnih usluga, ideja ili podataka od neodređenog skupa ljudi (shodno izreci: “Uzeti podatke od pojedinca je krađa, uzeti podatke od većeg broja ljudi je – istraživanje”).

5. Koristite sirove skupove podataka (takozvana „data-jezera“). Jezera podataka su spremišta u kojima možete sačuvati sve vaše postojeće podatke u izvornom obliku, bez obzira na njihov format Jezero podataka je spremište za skladištenje podataka koje sadrži ogromnu količinu sirovih podataka u svom izvornom formatu, sve dok se za njima ne ukaže potreba. I dok hijerarhijski organizovano skladište podataka čuva podatke u fajlovima ili fasciklama (folderima), data-jezero koristi “ravnu”, tj. horizontalnu ili baznu arhitekturu za čuvanje podataka, dakle bez hijerarhije (organizacije) podataka. Svakom elementu podataka u data-jezeru dodeljen je jedinstveni identifikator i označen je skupom proširenih oznaka metapodataka. Kada se pojavi upit od strane biznisa, data jezero se može upitati za relevantne podatke, a zatim se može analizirati manji skup podataka kako bi se odgovorilo na upit).

Raghavendra je mišljenja da kompanije treba da se upuste u praksu stavljanja svih svojih podataka u „data-jezero“. Ovi veliki skupovi sirovih podataka nisu stavljeni u fajlove niti su klasifikovani u foldere po važnosti, već su „u rinfuzu“, iako su svi indeksirani i tagovani kao metadata, spremni da se pojave na upit poslovnog subjekta. “Nemojte razmišljati o strukturiranju (važnosti, smisla i korisnosti podataka) na samom početku”, preporučuje Ragavendra.

6. Vršite istraživačku analizu podataka (exploratory data analysis, EDA) sa ciljem kojeg imate na umu. Prva faza „rudarenja podataka“ je upravo EDA, koja nastoji da rezimira podatke, vizuelno i ne-vizuelno. “Ono što sam često imao prilike da vidim je da je istraživački deo analize podataka potisnut”, rekao je Bharathan Shamasundar, viši analitičar podataka u DXC. “Svrha EDA tj istraživačke analize podataka je da se upoznaju s uzorcima i obrascima koji se u podacima poavljuju i samo na osnovu toga zauzimaju stavove o tome šta da čine nakon toga. Kompanije to često rade površno. “DXC-ovo iskustvo sa kompanijom za energetske usluge naglašava važnost pametne EDA tehnologije.

Jedno privatno komunalno preduzeće tražilo je preciznu prognozu koliko će energije proizvesti njihove vetroelektrane. Zbog toga što je ovo preduzeće primenilo istraživački deo analize (EDA) na svoje algoritme, tim savetodavne firme DXC je uspešno opovrglo već postojeće repere za čak 95% performansi vetro-turbina, uprkos tome što je upotrebljavano manje varijabli kako bi obavili svoje proračune. To iskustvo pokazuje značajne potencijale EDA metoda, naročito ako se sprovedu unapred, što će češće dovesti do algoritama prikladnih raspoloživim podacima.

7. Koristite inteligentno uzorkovanje. Jedan od razloga što kompanije imaju problema s pristupom u prave uvide Big data ishoda je zato što ih – previše koriste. “Uzorkovanje je postalo loša reč”, rekao je Šamasundar. “Uzorkovanje podataka je pametan način baratanja sirovim podacima.” Često se dešava da je ono što izgleda kao “big data” krcato redundantnim tj izlišnim informacijama. Analitičari iz DXC su za jedno robno-trgovačko preduzeće identifikovali  kako im je veliki deo uskladištenih podataka bio, zapravo, suvišan, jer je 94% svih njihovih trgovinskih poslova zasnovano na manjem podskupu podataka. Ovo pokazuje da je vrednovanje kvaliteta i relevantnosti važna komponenta strategije podataka.

8. Ustanovite fleksibilan operativni model za vaš program analitike podataka. Raghavendra vam savetuje da „Nikako ne odustajete od pokretanja programa za analizu podataka samo zato što ne možete da unajmite data-analitičara. Potražnja za ekspertima koji umeju da pravilno i smisleno „pročitaju“ velike hrpe podataka  trenutno je 60 procenata veća od broja stručnjaka, a nema znakova da se ovaj disparitet usporava. Međutim, ukoliko jedno preduzeće nije u stanju da zaposli dovoljno data-analitičara, Raghavendra preporučuje da, u tom slučaju, treba razmisliti o uporednom korišćenju partnerskih organizacija koje pružaju specijalističku analitičku podršku i “analitičara opštih podataka o građanima”. Stručnjak za prekopavanje tj „rudarenje podataka“ o građanima je osoba koja razume domen i poslovanje svojih poslodavaca/organizacija. Oni mogu obaviti razumnu analizu koristeći neke analitičke platforme koje su sada pojednostavile određene zadatke i zahteve u baratanju podacima. Pošto kompanije primenjuju analitiku za rešavanje problema, partnerske organizacije mogu biti od pomoći  kao podrška u uvećanju obima njihovih programa i izgradnji „dubljih“ mogućnosti u još raznovrsnijim oblastima.

I mada praćenje ovih smernica povećava verovatnoću za postizanje uspeha, preduzeća ne smeju smetnuti s uma da je mogućnost neuspeha realna i uvek prisutna. Analitika podataka sprovodi se kao naučni metod koji se zasniva na dokazivanju ili opovrgavanju hipoteze. Upotrebu podataka treba, potom, posmatrati kao istraživačku i razvojnu aktivnost (R&D). “Najbolje je imati pet-šest ili desetak i više ideja, i potom ih voditi paralelno”, opisuje Goltjeri upite zasnovane na podacima, “jer neće svi oni funkcionisati”.

Izazovi će postajati sve teži i teži, kako se količina podataka vremenom bude sve više uvećavala. Sa druge strane, što više podataka imate – to je i veća potencijalna nagrada i uspeh.

Prema Dejvu Aronu (Dave Aron), šefu istraživanja u  londonskoj IT firmi za istraživačko-savetodavne usluge Leading Edge Forum, DXC-ovom partneru za rukovođenje idejnim strategijama, još je uvek previše kompanija koje svojom najvrednijom imovinom smatraju ono što poseduju u fizičkom i finansijskom smislu.

“Preduzeća koja bi trebalo da dožive uspon i uvećanje svojih profita u narednoj deceniji jesu ona koja su prepoznala da su upravo informacije i njihova analiza ta nadasve “vredna imovina”, pa stoga grade i kontinuirano unapređuju svoje platforme za data-analitiku i izučavanje podataka”, kaže Aron. “Internet stvari (IoT), uz sve obimniji i glomazniji pravni okvir za zaštitu podataka čine da data-analitika postane relevantnija nego ikada pre.”

Obezbeđivanje koristi od analize „big date“ – bez obzira da li ste bolnica ili uslužna firma ili bilo koji drugi tip biznisa – zahtevaće promišljen pristup, puno hrabrosti, kao i respekta za naučne metode analize informacija dobijenih u vašem poslovanju.

WIRED Brand Lab, DXC Technology

Budućnost koju je AT&T zamislio još 1994.


Živimo u budućnosti koju je AT&T zamislio još 1994.

Pre više od 20 godina, kompanija AT&T izradila je niz reklama u kojima je prikazivala čudesa informatičke tehnologije koja ćemo jednom u budućnosti moći da koristimo.

“Jeste li ikada pozajmili knjigu a da ste hiljadama kilometara udaljeni?”, glasi pitanje iz prve reklame. “Jeste li prokrstarili zemljom bez zaustavljanja da bi ste se orijentisali pomoću kompasa ili mape? Ili, da li možete da pošaljete neki faks sa plaže? Moći ćete. A kompanija koja će vam ovo omogućiti je AT&T”.

Očigledno je da budućnost nije ispala baš onako kako je AT&T očekivao – većina nas izbegava slanje faksa kad god možemo. Ali osnovne tehnologije koje je AT&T opisivao u svojim reklamama – e-knjige, turn-by-turn uputstva za GPS navigaciju i GeoTag, slanje dokumenata putem mobilnih uređaja – sve je to danas postalo uobičajeno. Takve su, takođe, mnoge druge futurističke mogućnosti prikazane u ostalim reklamama u kampanji ove kompanije: video konferencije, elektronske naplatne rampe, elektronski kiosci za kupovinu najrazličitijih karata i propusnica, video materijal na zahtev… I zaista, mnoge današnje tehnologije izgledaju bolje od glomaznih verzija prikazanih pre više od 20 godina u ovim reklamama – danas pravimo video pozive sa svojih smart telefona, a ne sa telefonske govornice.

01

Druge reklame, uključujući pametne satove, govorne prevodioce u realnom vremenu, opšte otvorene onlajn kurseve, MOOC (Massive open online course) i internet stvari (ili industrijski internet), tek se sada uvode. Većina preostalih tehnologija iz njihovih predviđanja – univerzalni elektronski medicinski karton, bežična supermarket kasa, daljinsko obnavljanje vozačke dozvole, telemedicina – tehnološki su izvodljivi, iako ih i dalje ometaju logističke ili birokratske prepreke.

Sve u svemu, ove reklame su ostale u pamćenju kao veoma tačne pri predviđanju vrhunskih tehnologija tokom decenija koje su usledile. One su, međutim, uglavnom grešile u vezi jedne stvari: nijedna od ovih kompanija koje su te tehnologije izumele nije bila AT&T – barem ne u ulozi samostalnog pronalazača dotičnih. Istina je da AT&T obezbeđuje izvesnu infrastrukturu na kojoj današnji svet komunikacija počiva, ali ne i gedžete i softver koji su ove futurističke mogućnosti približili potrošačima – njih su stvorile nove generacije kompanija iz Silikonske doline, koje uglavnom nisu postojale kada su ove reklame snimljene.

Vox

 

Baze podataka i automatizacija: pomeranje granica biznisa i profesije


Ovaj momak je pomogao da Yahoo i Apple imaju ludo veliki rast profita – a sada je skupio sedam miliona dolara kako bi rešio jedan veliki problem.

Potrebno je mnogo rada da bi se efikasno upravljalo centrima za baze podataka, koje je od tehnoloških titana napravilo savremene globalne supersile. To je nešto o čemu Skot Noutbum (Scott Noteboom) zna zaista puno. Za Business Insider priču napisao Met Vajnberger

12Od 2005. do 2011. godine, Skot Noutbum se nalazi na čelu centra za operacije na bazama podataka kompanije Yahoo, pomažući ovoj firmi da sa 22.000 servera svoju globalnu serversku farmu proširi na 350.000. Nakon toga, Noutbum je otišao u Apple, pomažući ovoj kompaniji da sagradi i preradi infrastrukturu svog data-centra, preko potrebnog kako bi uspešno opsluživala stalno rastuće usluge kao što su Siri i iCloud.

U 2013. godini, Noutbum je napustio Apple da bi započeo rad na svojoj kompaniji, LitBit. Danas, LitBit najavljuje da je u prvom krugu prikupljanja sredstava uspeo da namakne sedam miliona dolara, uz Storm Ventures, Illuminate Ventures, Correlation VenturesAME Cloud Ventures Džerija Janga (Jerry Yang), koji su takođe investirali u Skotov startup.

Zajedno sa finansiranjem svoje nove preduzetničke ideje, Noteboom je spreman da javno podeli ono na čemu je, tokom skoro tri godine, njegov LitBit radio u tišini. Ukratko, Noutbum u delo sprovodi sve lekcije koje je naučio tokom svog angažmana u kompanijama Yahoo i Apple, nastojeći da svoje iskustvo primeni kroz pomoć velikim kompanijama da upravljaju svim svojim pametnim uređajima i mašinama.

Zašto je sve što je Noutbum radio obavijeno velom tajne i ispod medijskog radara? Noutbum kaže da je to možda zato što ga se Apple “otresao”.

“Kada radite u Eplu, neke stvari vam se usade i uđu u naviku”, dodaje Noteboom, i nastavlja “A to je da – ukoliko ćete provesti dve godine radeći na nečemu – onda nikome nemojte  govoriti o čemu je reč sve dok ne budete sasvim spremni.”

04Staro i novo

Jedna od stvari koje shvatite tokom rada u data-centru, kaže Noutbum, jeste da Alphabet Nest nije izmislio ideju kompjuterizovane kontrole tehnike i uređaja. Već dugi niz godina, data-centri su potpuno automatizovani: od kontrole temperature, preko nadzora bezbednosnih funkcija do rasvete, a sve u nastojanju da se maksimizira efikasnost.

Ovakvi sistemi su tokom proteklih nekoliko godina doživeli renesansu: jeftini kompjuterski procesori postali su široko pristupačni, baš kao i jeftine cloud computing usluge za obradu podataka, uz smart telefone pomoću kojih se daljinski povezujete s njima – sve ovo išlo je – polako ali sigurno – ka tome da sve, pomalo i posvuda, postane pomalo “inteligentnije”.

U našim domovima, automatizacija je dovela do uspona Amazonovog Ehoa (Echo) i Kanarinac (Canary) kamere. U obavljanju posla, to znači više robota u fabrikama i u skladištima, više senzora koji mogu da prate kada je kompleksni deo neke mašine potrebno popraviti, uz sve zastupljenije povezivanje svakog komada tehnike i mašina sa mikroprocesorskim kontrolerima.

05

Problem, kako ga prikazuje Noutbum, jeste u tome što samo veoma mali broj ovih sistema, starih i novih, “govori istim jezikom”. Da biste se povezali sa starijim klimatizacionim sistemima, kaže on, možda ćete ipak morati da koristite stari dial-up modem. I njih nije ni lako, a ni jeftino zameniti.

“Ovi sistemi su dizajnirani tako da se nikada ne menjaju”, dodaje Noutbum. “Oni su potpuno izolovani jedni od drugih.”

Ovo otežava da jedno moderno IT odeljenje postigne upravljačku kontrolu nad uređajima, a kamoli da ih automatizuje. Samim tim je kritično važnim poslovnim sistemima teško da zadobiju onu vrstu lake kontrole i integracije koja se vidi, recimo, u slučaju Amazonovog Ehoa i ili Nest-ovog termostata.

Google je nedavno izvestio da je upravljati ne-automatizovanim centrom za obradu podataka kao “hraniti mašine krvlju, znojem i suzama ljudskih bića.” I to je bio veliki problem za Noutbuma, kada je predvodio timove za održavanje Eplovih i Jahuovih data-centara.

06Ono što su Noutbum i njegov tim izgradili jeste operativni sistem koji povezuje sve te pametne sisteme, bez obzira na to kada su napravljeni, istovremeno ih “prevodeći” u jedan moderniji univerzalni jezik.

[Internet Stvari, ili industrijski internet] nije nova stvar, to je i nova stvar ali i stara stvar, baš kao i izazov da sve tehnološke naprave sakupimo unutar jedne, objedinjavajuće kontrole,” kaže Noutbum.

Odatle, postigavši taj stepen objedinjenosti, možete koristiti i izgraditi aplikacije na vrhu RhythmOS. Od kapije, LitBit nudi tri sistema: Maestro, sistem za lako programiranje i prilagođenu automatizaciju, upravljenu ka uređajima koje je moguće povezati; Vitals, sistem za kreiranje prilagođenih upozorenja i podešavanja; i Intellect, sistem za ispitivanje i analizu podataka. Litbitovi kupci mogu takođe da kreiraju i sopstvene aplikacije.

Nooublum je od Epla naučio da je korisnički interfejs podjednako važan kao kao i osnovne tehnologije koje se nalaze u temelju svega, kaže on.

Ne samo da RhythmOS doprinosi povećanju efikasnosti kod međusobno spojene opreme, tvrdi on, već otvara vrata čak i onima koji nisu tehnički potkovani – inspirišući ih da počnu da rade sa ovim sistemima.

08

A to je od ključne važnosti, jer sve, i svuda, postaje „pametnije“ – a samim tim bolje da se to dogodi pre, a ne kasnije, office menadžeri i prodavci moraće da brinu o upravljanju pametnim uređajima upravo onoliko koliko to čini operater data-centra danas, dodaje Noutbum.

U ovom trenutku, Noteboom kaže da su većina kupaca LitBita oni koji su aktivni u oblasti rada na data-centrima, samo zbog svog profesionalnog bekgraunda. On ih, međutim, vidi posvuda, i to najverovatnije veoma uskoro. I zaista, Noteboom kaže da širenje inteligentnih sistema ima potencijal da izazove jednu totalnu industrijsku revoluciju, na isti način na koji je dostupnost jeftinih tehničkih uređaja, električne energije, kao i računarske mreže inicirala nove poslove i biznise tokom prošlog veka.

“Mislim da će do 2020. godine ljudi shvatiti da je automatizacija revolucionarna isto kao i neke druge stvari, uključujući i internet,” kaže Noteboom.

Matt Weinberger, Business Insider

 

Američki obaveštajci: “Pratimo vas kroz kućne uređaje”


Kao korisnici kućnih aparata, mi zapravo i nismo svesni u kolikoj meri današnji “pametni” uređaji čine da naši domovi budu izloženiji povredama privatnosti, prisluškivanju, snimanju i prikupljanju podataka koji se mogu hakovati, piše Trevor Tim za dnevni list Gardijan.

Ukoliko želite dokaze da američke obaveštajne službe ne gube svoje sposobnosti nadzora usled sve veće upotrebe enkripcije od strane tehnoloških kompanija, ne treba vam bolji dokaz izjave direktora američke Nacionalne obaveštajne agencije, Džejmsa Klepera (James Clapper), koji je u utorak februara pred američkim Senatom rekao da su mogućnosti nadziranja drastično uvećane pojavom industrijskog interneta (internet of things).

Kao što je izvestio londonski dnevnik Gardijan, Kleper je tom prilikom jasno stavio do znanja da industrijski internet, koji je sveprisutan – i koji je ugrađen u mnoge uređaje kao što su termostati, kamere i ostala oprema povezana na svetsku računarsku mrežu – pruža izuzetno velike mogućnosti za obaveštajne agencije da špijunira i nadzire svoje ciljeve. On je nagovestio da je moguće i građani budu masovno praćeni. A to je opasnost koje su mnogi korisnici moderne opreme i tehnologija potpuno nesvesni.

Obaveštajne službe bi vrlo uskoro mogle koristiti [Internet stvari] za identifikaciju, nadzor, monitoring, praćenje kretanja i lokaciju, kao i targetovanje radi vrbovanja doušnika u svetu kriminala i terorizma. Takođe, sveprisutnošću interneta obaveštajna služba zadobija pristup mrežama njihovih saradnika ili njihovi korisnički podaci”, rekao je Kleper na panelu u američkom Senatu, a u sklopu njegovog godišnjeg izveštaja o “procenama pretnji” po Sjedinjene Države.

Klaper je, zapravo, govorio nešto veoma nalik jednoj obimnoj studiji koju je prošle sedmice objavio harvardski Berkman Centar. Zaključeno je da nedavna tvrdnja agencije FBI da “tapka u mraku” – usled gubljenja sposobnost za špijunažu osumnjičenih koji koriste šifrovanu komunikaciju – u velikoj meri preterana, uglavnom zbog toga jer američke savezne agencije poseduju daleko više mogućnosti za špijuniranje. Ovo podseća na komentare koje u javnost upućuju mnogi stručnjaci za praćenje i nadzor, a koji jasno i kategorično tvrde da, umesto “tapkanja u mraku”, obaveštajne agencije zapravo zdušno iskorišćavaju “zlatno doba nadzora”.

Zagovornici zaštite privatnost već su godinama svesni potencijala vlade da koristi internet kao sjajan kanal za praćenje svojih meta. Agencije, kao i poverenici za primenu sprovođenja zakona i zaštitu građana takođe su toga svesni, pa sve prilježnije šalju sudske naloge na adrese kompanija koje prikupljaju i čuvaju podatke građana, koji ni ne slute da im ih daju upotrebom internet ili njegovom izloženošću. Policija je već ispitivala čelnike Dropkema (Dropcam), kompanije u vlasništvu Gugla, zbog snimaka sa kamere koje se nalaze u kućama kako bi roditelji pripazili na svoju decu. Podaci koje je kompanija Fitbit prikupljala o svojim korisnicima, putem svoje sportske opreme za praćenje fizičkih aktivnosti, već su se u više navrata imali svoje mesto kao dokaz na sudskim procesima protiv ove firme.

Ipak, potencijali, veličina i razmere povreda privatnostis u tek nedavno počeli da ugrožavaju milione domova običnih ljudi. Samsung je prošle godine izazvao brojne kontroverze nakon što je na tržište izbacio televizor kojim je moguće slušati sve što se izgovori u sobi i u zatvorenom prostoru, opcija koja je “sitnim slovima” doslovce i istaknuta kao upozorenje kupcima: da ne govorite o osetljivim informacijama kada ste ispred svog – televizora:

I dok je Samsung ovom izjavom izazvao globalno usijanje, tu je danas među nama široki spektar uređaja koji su sposobni da “sve čuju i sve vide”, uključujući i druge modele televizora, potom Xbox Kinect, Amazonov Echo i program Dženeral Elektrika OnStar kojim se prati ponašanje auto-vlasnika automobila. Čak i nova lutka Barbika ima sposobnost da vas špijunira – ona je u stanju da “čuje” svoje vlasnike i odgovori im, ali takođe i sve ono što čuje šalje u matičnu kompaniju, fabriku Mattel.

Tu je, potom, i bujica bezbednosnih problema sa industrijskim internetom koji omogućava hakerima – bilo da se bave kriminalom, državnim poslom ili “nečim između – da pristupite obimnim paketima podataka bez ikakvog sudskog naloga. U takvu opremu, recimo, spada bejbi-monitor, kojom roditelji “prisluškuju” svoje bebe. Pre samo nekoliko sedmica, jedan analitičar bezbednosti je utvrdio da iz Guglovih “Nest” termostata preko interneta cure poštanski brojevi i adrese korisnika. Postoji čak čitav pretraživač za internet koji se zove Shodan, koji omogućava korisnicima da lako prodru u ranjive kućne kamere, koje emituju snimke bez ikakvog znanja ukućana.

Iako se svi ovi uređaji koriste na dobrovoljnoj osnovi, šanse su blizu nule da korisnici u potpunosti razumeju kako i koliko se mnogo njihovih podataka šalje “natrag”: u razne kompanije, koje te podatke čuvaju na svojim serverima – a kojima mogu pristupiti kako obaveštajci vlade tako i hakeri.

I dok Kleperovi komentari u javnom mnjenju stvaraju novi talas zabrinutosti za privatnost građana, američkoj vladi su već dosta dugo poznati potencijali “eksploatacije” ovih uređaja. Nekadašnji direktor CIAe Dejvid Petreus (David Petraeus) vrlo se nedvosmisleno izjasnio da američke obaveštajne agencije koriste industrijski internet kao kanal za špijuniranje još od 2012. godine.

“Predmeti od interesa se lociraju, identifikuju, prate i daljinski kontrolišu zahvaljujući visokim tehnologijama kao što je RFID (radio-frequency identification, identifikacija putem radio frekvencija), senzorske mreže, ugrađenih mikro-servera ili energetskih kolektora (koji prikupljaju kinetičku ili energiju sunca, vetra, plime, saliniteta ili pak energiju termalnih izvora). Koristi se sve što je danas, sasvim izvesno, povezano sa novom generacijom Interneta: bezbednosne službe koriste obilje jeftinih a moćnih računara, pristupačnih gotovo svakome.

Magazin za informatičke tehnologije The Wired izrazio je “oduševljenje”, jer će CIA cuskoro biti u mogućnosti da nas špijunira kroz – mašinu za pranje sudova.

Pisac iz Silikonske doline i uporni kritičar masovnog nadzora i špijunaže, Evgenije Morozov (Evgeny Morozov), sumirao je čitav problem sa industrijskim internetom i “pametnim” tehnologijama u svom prošlonedeljnom tvitu:

02

S obzirom da su se uređaji povezani s internetom trajno nastanili u naše domove i živote – a izvesno je da će ih biti sve više – važno je da proizvođači ovih uređaja budu u zakonskoj obavezi da ih proizvode bezbedne po našu privatnost – ne manje bezbedni od programa za šifrovanje komunikacije, na koje direktor FBI-ja voli da se žali. Treba, takođe, izvršiti i pritisak na državu da donese nova, stroga pravila kako bi se sprečila invazija na našu privatnost, koja je tako ranjiva upravo zahvaljujući najslabijoj karici: savremenim televizorima, Barbie lutkama ili termostatima, koje će uskoro posedovati milijarde domaćinstava širom sveta.

 

Trevor Tim, Gardijan

 

Digitalna Amerika: bogati i ultrabogati


Razvoj digitalnih mogućnosti, usvajanja i upotrebe digitalizacije  razvijaju se takvim tempom, kao da lete na raketni pogon. Iako većina korisnika jedva uspeva da održi korak sa nemilosrdnim stopom inovacija, sektori, preduzeća i pojedinci na braniku digitalizacije i dalje pomeraju granice korišćenja tehnologija – i prisvajaju nesrazmerno velike dobiti kao rezultat.

Izraženi jaz između onih koji “imaju” digitalne tehnologije i onih “koji ih imaju u izobilju” je glavni faktor oblikovanja konkurencije na svim nivoima privrede. Kompanije predvodnici dobijaju bitku za udeo na tržištu i rast profita; neki su preoblikovali čitave industrije u svoju korist. Radnici sa najsofisticiranijim digitalnim veštinama su toliko traženi da sami određuju visinu svojih plata daleko iznad nacionalnog proseka. U međuvremenu, raste trošak oportunitetnih troškova za organizacije i pojedince koji zaostaju.

Novi izveštaj Mekinsi globalnog instituta (McKinsey Global Institute, MGI) izveštaj, Digitalna Amerika: Priča o bogatima i ultrabogatima (video), predstavlja prvi veliki pokušaj da se izmeri tok digitalizacije američke privrede na nivou sektora. Naš izveštaj uvodi novi MGI indeks digitalizacije u industriji (MGI, Industry Digitization Index) koji kombinuje desetine indikatora da bi pružio sveobuhvatnu sliku o tome gde i kako kompanije grade digitalna sredstva, šire upotrebu digitalizacije, i stvaraju digitalizovaniju radnu snagu. Pored informacionog i komunikacionotehnološkog sektora, medija, finansijskih usluga, i profesionalnih usluga koje prednjače, drugi sektori imaju značajne potencijale da uskoče u taj voz.

U izveštaju se takođe kvantifikuje značajan jaz između najviše digitalizovanih sektora i ostatka privrede tokom vremena i konstatuje da, uprkos masovnoj žurbi usvajanja, većina sektora jedva da je zatvorila taj jaz u protekloj deceniji. Spori sektori su manje od 15 odsto digitalizovani u odnosu na vodeće sektore. U stvari, pošto su manje digitalizovani sektori neki od najvećih u pogledu doprinosa BDP-u i zaposlenosti, nalazimo da američka ekonomija u celini dostiže samo 18 odsto svog digitalnog potencijala (definisanog kao gornja granica upotrebe od strane vodećih sektora, korišćenjem različitih metrika).Ovaj jaz naglašava ne samo izazov stalnog prilagođavanja, već i mogućnosti napretka koje su tek pred nama. U stvari, neki od sektora koji trenutno zaostaju mogu biti spremni za brz rast produktivnosti. Kompanije u proizvodnji, energetici i drugim teškim industrijama ulažu u digitalizaciju svojih ogromnih fizičkih resursa, približavajući nas eri povezanih automobila, pametnih zgrada i inteligentnih naftnih polja. Gledajući samo tri velike oblasti potencijalaonlajn talentovane platforme, analitiku velikih baza podataka i Internet stvari (Internet of things) procenjujemo da bi digitalizacija mogla dodati do $ 2.2 triliona godišnjem BDP do 2025. godine, ali su mogućnosti za rast mnogo šire. Širenje granica digitalizacije ne pokazuje znake usporavanja, pa smo jedva zagrebali površinu na mnogim tržištima koja bi mogla da se transformišu.

Iako digitalizacija stvara prilike za rast, verovatno je da će ona osloboditi ekonomsku dislokaciju. Kako digitalne tehnologije automatizuju mnoge od zadataka koje su ljudi plaćeni da rade, svakodnevna priroda posla će se promeniti u većini zanimanja. Kompanije će redefinisati mnoge uloge i poslovne procese, koji će uticati na radnike svih nivoa. Istorijske stope istiskivanja poslova (usled novih tehnologija) mogle bi se naglo ubrzati tokom naredne decenije. Sjedinjene Države će morati da prilagode svoje institucije i sisteme obuke da pomognu radnicima da steknu relevantne veštine i prođu kroz ovaj period tranzicije i mlevenja.

Digitalizacija menja dinamiku u mnogim industrijama. Nova tržišta postaju sve brojnija, lanci vrednosti se razbijaju a izvori profita menjaju. Preduzeća koja se previše oslanjaju na jedan izvor prihoda ili igraju ulogu posrednika na datom tržištu su posebno ugrožena. Na nekim tržištima, postoji “pobednik-uzima-sve” efekat. Za kompanije, ovo je poziv na buđenje da koriste svoju digitalnu transformaciju da obnove sve svoje procese sa fokusom na klijenta.

Da li bi vaš posao mogao biti automatizovan? Saznajte na Tableau Public, gde smo analizirali više od 750 zanimanja u Sjedinjenim Američkim Državama da bi smo utvrdili procenat vremena koji bi mogao biti automatizovan prema sada raspoloživim tehnologijama.

Preuzmite sažetu verziju Izveštaja

Preuzmite pun Izveštaj

 

McKinsey Global Institute

Nemačka: spremna za Industriju 4.0 (1. deo)


Najveća ekonomija Evrope s pravom je zabrinuta da je digitalizacija pretnja njenom liderskom mestu u industriji, piše londonski nedeljnik The Economist

04

Od kada je osnovana 1923. godine, kompanija Trumpf, u porodičnom vlasništvu sa sedištem u blizini Štutgarta, imala je jedan glavni zadatak: da proizvodi stvari koje proizvode stvari. Počelo je sa motorizovanim ručnim makazama i drugim alatima za obradu limova. Zatim je Trumpf izmislio CNC mašine i bio među prvima koji su počeli da koriste laser za sečenje metala. To je vrhunski primer jedne firme iz industrijskog srca Nemačke koja je prerasla svoj brend (koji doslovno znači “proizvođač srednje veličine”), i danas ima godišnji promet od €2.7 milijardi ($3.2 milijarde dolara) i više od 10.000 zaposlenih širom sveta.

Trujmfovi koreni u obradi metala i drugih materijala u potpunoj su suprotnosti sa onim što on pokušava da ostvari u narednom periodu: da izgradi potpuno novi biznis u potpunosti zasnovan na softveru i velikom broju podataka. Njegova nedavno lansirana online ponuda pod imenom Axoom, povezuje mašine koje je proizveo Trumpf i drugi proizvođači, i koristi podatke koje pomoću ovih mašina prikuplja kako bi pomogao kupcima da organizuju svoju proizvodnju – na primer, da ih upozori kada im ponestaje materijala ili da ih naruči direktno od dobavljača. Slično kao pametni telefoni, Axoom će moći da pokrene “aplikacije” drugih snabdevača, kao što je softver koji zakazuje faze posla, ili da predvidi kada će mašini trebati rezervni deo.

Graph: The Economist

Graph 01: The Economist

Pokušaj kompanije da redefiniše sebe je simbol skoka koji proizvođači, u Nemačkoj i svuda drugde, sada moraju da naprave. Mnogo diskutovani i nadasve aktuelni “Internet stvari” (Internet of things, IoT) postaje realnost na podovima fabričkih hala: industrijske mašine i proizvodi koje oni prave sve su češće “napakovani” senzorima i povezani na internet.

Kao rezultat toga, pravila u mnogim industrijama, od građevinske opreme do automobila, menjaju se munjevitom brzinom: proizvodnja stvari prelazi u drugi plan, dok je poznavanje stvari sve važnije. U mnogim slučajevima uspešna preduzeća više neće biti ona koja najbolje proizvode, već ona koja prikupljaju najbolje podatke i kombinuju ih tako da mogu da ponude najbolje digitalne usluge. A najveći dobitnici od svih mogu biti oni koji kontrolišu “platformu”: sloj softvera koji kombinuje različite vrste uređaja, podataka i usluga, na osnovu kojih druge firme mogu da izgrade svoje ponude, baš kao što Trumpf pokušava da uradi sa Axoomom.

Ovladavanje ovom vrstom transformacije treba da bude na dnevnom redu bilo koje zemlje sa velikom industrijskom bazom (vidi grafikon 1). Nigde, međutim, taj osećaj hitnosti nije razvijeniji nego u Nemačkoj, gde je strah da digitalizacija ugrožava njenu poziciju kao vodeće industrijske nacije izuzetno jak, a nedavno mu je serija skandala sa Folksvagenovim (VW) softverom dala na pikantnosti. Prva polovina borbe da se savlada digitalni svet je – izgubljena, prema Timoteusu Hotgesu (Timotheus Hottges), šefu Deutsche Telekoma. “Sada je pitanje: kako osvojiti drugu polovinu?”

15

Problem ne leži u tome što su nemačke firme prestale sa inovacijama. U stvari, mnoge od njih su ispred svojih konkurenata u digitalizaciji svojih proizvoda, kao i svojih prodajnih kapaciteta. Preobražaj proizvoda i fabrika u “pametne” (smart factories) je, međutim, samo prva faza na putu digitalizacije, tvrdi u svom izveštaju nemačka Nacionalna akademija nauka i inženjerstva (Acatech) u nedavnom izveštaju. Sledeći korak bio bi korišćenje podataka dobijenih od povezanih uređaja i druge informacije kako bi se ponudile pametne usluge, i, samim tim, zaradio novac sa novim poslovnim modelima. Firme koje ne mogu da stvore takve ponude “mogu brzo da izgube sposobnost da se takmiče”, tvrdi izveštaj Acatech.

Pametne usluge ne moraju biti usko povezane sa glavnom upotrebom proizvoda. Napredni automobili, na primer, imaju digitalnu konjsku snagu 20 personalnih računara i generišu 25 gigabajta podataka na sat vožnje, procenjuje Gabrijel Zajbert (Gabriel Seiberth) iz kompanije Accenture, provajdera IT i konsultantskih usluga. Umesto da se koncentrišu samo na pravljenje vozila, tvrdi on, proizvođači treba da razmišljaju o tome kako da obezbede – i profitiraju – od zabavnih i e-commerce servisa koji mogu biti ponuđeni na ekranima unutar vozila. “Automobil će postati centralni deo digitalnog života jedne osobe”, kaže Zajbert.

03

Graph 02: The Economist

Takve poruke posebno odzvanjaju u Nemačkoj. Neki strahuju da bi njeni proizvođači, koji direktno ili indirektno zapošljavaju jednog od sedam radnika širom zemlje, mogli biti degradirani na niskorangirane obrađivače metala, dok bi američki tehnološki giganti pravili veći deo novca obezbeđivanjem softvera i zabave u kolima, a možda, kasnije, i projektujući same automobile.

Apple i Google pritiskaju  proizvođače automobila da instaliraju operativne sisteme koje su dizajnirali za sisteme zabave u kolima, koji u relanosti isisavaju veliki broj drugih podataka o automobilu i putnicima. Proizvođači su počeli da shvataju da, ako se odreknu ove teritorije, mogu rizikovati svoj “suverenitet nad podacima” koje generišu u svojim vozilima, po rečima Vilkoa Štarka (Wilco Andreas Stark), generalnog direktora za strategiju Dajmlera (Daimler). Oni bi mogli da završe kao Samsung, čiji je profit od pametnih telefona limitiran činjenicom da zavisi Androida, Googlovog mobilnog operativnog sistema.

Ne brinu samo nemački proizvođači o ovakvoj vrsti budućnosti, naprotiv. Američki tech-kolosi takođe pokušavaju da uspostave platforme za “pametne kuće”, koje prikupljaju podatke od uređaja, sistema grejanja i sl. “Onaj ko kontroliše platforme vladaće budućnošću”, tvrdi Henning Kagermann, šef Akateka (Acatech), koji je skovao termin Industrija 4.0″ (Industrie 4.0), zajednički napor nemačke industrije da napravi prelazak na digitalnu, internetom povezanu budućnost.

07

Uprkos takvim problemima, u Nemačkoj je na neki način industrija, izgleda, dobro pripremljena za uspon usluga i platformi. Šefovi ovih industrija nastoje da se izbore s ovim izazovom. Aksel Špringer (Axel Springer), izdavački gigant, počeo je trend među nemačkim firmama tako što neki od njegovih čelnih ljudi po nekoliko meseci žive u Silikonskoj dolini. Iskustvo je navelo firmu da investira u konsultantsku kuću, nazvanu Hy!, koja direktore „stare ekonomije“ upućuje u razumevanje startup-ova, pomažući im da planiraju svoju digitalnu transformaciju.

Neke firme su već reagovale na uvid da su digitalne platforme od ključnog značaja za njihovu budućnost. Jedan od njih je Trumpf. Drugi je Klokner (Klockner), trgovac metalom koji je stvorio platformu za povezivanje proizvođača čelika sa građevinskim firmama i drugim klijentima. Nemački inženjerski i proizvodni giganti su takođe, počeli da ozbiljno shvataju platforme: Boš (Bosch) sada nudi “IoT Suite” da pomogne drugim kompanijama u kreiranju novih usluga oko povezanih uređaja. Dojče Telekom se udružio sa drugim firmama ne bi li stvorio Kivikon (Qivicon), „pametnu“ kućnu platformu kojom želi da konkuriše Eplu (Apple) i Guglu (Google).

08I nemačka vlada pokušava da pomogne. Ona je preuzela vodeću ulogu u Industrie 4.0, stvarajući oko nje gustu strukturu koja povezuje sve: od strukovnih udruženja i ministarstava do sindikata i akademika. Samo u zemlji sa nemačkom korporativnom tradicijom bi pokušaj da se biznis napravi agilnijim i otvorenijim za promene mogao do te mere biti “napunjen” upravnim odborima, radnim grupama i savetodavnim odborima.

Prvi cilj ove birokratije je da proizvede šablone i probne testove za isprobavanje inovativnih digitalnih usluga, kao i da objavljuje zanimljive primere. Njen drugi cilj je da ubedi dve grupe u potrebu za promenom: male i srednje nemačke firme, kao i industrijske sindikate, koji, pod nemačkim modelom koupravljanja, učestvuju u mnogim odlukama menadžmenta. “Stvaranje situacije u kojoj je prihvatanje novog modela poslovanja „nova normala“ nemačke industrije predstavlja, verujemo, ključ”, kaže Matijas Mahnig (Matthias Machnig), visoki zvaničnik Ministarstva ekonomije koji predvodi napore države za sveobuhvatno uvođenje „Industrie 4.0“ u nemački poslovni sistem.

The Economist

Nemačka: spremna za Industriju 4.0 (2. deo)