గూగుల్‌ కన్నా వందేళ్ల ముందే డేటాతో సంపన్నుడైన ఘనుడు హెర్మాన్ హోలెరిత్
అమెజాన్, అల్ఫాబెట్, అలీబాబా, ఫేస్‌బుక్, టెన్సెంట్ - ప్రపంచంలో అత్యంత సంపన్నమైన 10 సంస్థల్లోని ఈ ఐదు సంస్థల వయసూ పాతికేళ్ల లోపే. ఇవన్నీ కూడా తమదైన రీతిలో 'డాటా'ను వాడుకుని సంపదను సముపార్జించాయి.
హెర్మాన్ హోలెరిత్ డేటాను ''నూతన చమురు'' అనటం ఇప్పుడు సర్వసాధారణమవటంలో ఆశ్చర్యం లేదు. దశాబ్ద కాలం కిందట.. 2011లో ప్రపంచంలోని టాప్ 10 కంపెనీల్లో ఐదు కంపెనీలు చమురు సంస్థలే. ఇప్పుడు టాప్ 10లో కేవలం ఎక్సాన్‌మొబిల్ అనే చమురు సంస్థ మాత్రమే వేలాడుతోంది. కాకపోతే, ఈ పోలిక కచ్చితమైనది కాదు. ఎందుకంటే, చమురును ఒక్కసారి మాత్రమే వాడుకోవచ్చు. డేటాను మాత్రం మళ్లీ మళ్లీ వాడుకోవచ్చు. కానీ, ఒక రకంగా డేటా కూడా చమురు వంటిదే. ఎందుకంటే.. శుద్ధి చేయని ముడి చమురు లాగానే.. శుద్ధి చేయని డేటా కూడా ఎవరికీ పెద్దగా ఉపయోగపడదు. విలువైన ఉత్పత్తి పొందటానికి శుద్ధి చేయాల్సి ఉంటుంది. ఇంజన్‌లో పోయటం కోసం డీజిల్ తయారు చేయటానికి చమురును శుద్ధి చేయాలి. ఈ డేటాను విశ్లేషించాల్సి ఉంటుంది. ఒక సోషల్ మీడియా టైమ్‌లైన్‌లో ఏ వాణిజ్య ప్రకటన పెట్టాలి, పేజిలో ఏ సెర్చ్ రిజల్ట్‌ని ఉంచాలి అనే నిర్ణయాలు తీసుకోవటానికి అవసరమైన సమాచారం ఈ విశ్లేషణ ద్వారా లభిస్తుంది. ఈ కింది అంశాల్లో మీరు ఒక నిర్ణయం తీసుకోవాలని అడిగారని ఊహించండి. ఒకరు యూట్యూబ్‌లో ఒక వీడియో వీక్షిస్తున్నారు. ఆ యూట్యూబ్‌ను నిర్వహించేది గూగుల్. ఆ గూగుల్ యాజమాని అల్ఫాబెట్. ఆ వ్యక్తి తర్వాత వీక్షించటానికి ఈ సిస్టమ్ దేనిని సూచించాలి? ఆ వ్యక్తి ఆసక్తిని గమనిస్తే, యూట్యూబ్ వారికి మరొక ప్రకటన చూపటానికి సిద్ధం చేస్తుంది. ఆ వ్యక్తి దృష్టిని ఆకర్షించలేకపోతే వారు వేరే వీడియోను క్లిక్ చేస్తారు. అవసరమైన సమాచారం (డాటా) అంతా మీ దగ్గర ఉంది. వాళ్లు వీక్షించిన ఇతర వీడియోలన్నిటినీ గమనించండి. వారు ఆసక్తి కనపరచేవి ఏమిటి? ఈ వీడియో తర్వాత ఇతరులు ఏ వీడియోలు వీక్షించారనేది గమనించండి. అవకాశాలను బేరీజు వేయండి. సంభావ్యతలను లెక్కించండి. మీరు తెలివిగా ఎంచుకుంటే. వారు మరొక ప్రకటన వీక్షిస్తే, మీరు అల్ఫాబెట్‌ సంస్థకు ఓ 20 సెంట్లు (సుమారు 12 రూపాయలు) ఆర్జించి పెట్టినట్లే. ఇలా డేటాను విశ్లేషించటానికి మనుషుల మీద ఆధారపడటం అసాధ్యమనేది స్పష్టం. ఈ వ్యాపార నమూనాలకు మెషీన్లు అవసరం. డాటా ఆర్థికవ్యవస్థలో డేటా ఒక్కటే బలం కాదు. డేటా - ఆల్గోరిథమ్‌ల కలయికతో ఆ బలం లభిస్తుంది. మనుషులు చేయగలిగిన దానికన్నా మరింత వేగంగా డేటాను విశ్లేషించగల ఒక యంత్రాన్ని తయారు చేయటానికి దాదాపు నూటయాబై ఏళ్ల కిందట - 1880 దశకంలో.. ఒక యువ జర్మన్-అమెరికన్ ఆవిష్కర్త ప్రయత్నించారు. అతడి పేరు హెర్మాన్ హోలెరిత్. ఆ యంత్రానికి రూపకల్పన చేశాడు. కానీ, దానిని పరీక్షించటానికి డబ్బులు అవసరమయ్యాయి. అందుకు నిధులు పెట్టుబడి పెట్టాలని తన కుటుంబాన్ని కోరాడు. నిలువుగా ఉన్న పియానో, దాని మీద మీటల స్థానంలో కార్డులు ఉంచటానికి చోటులు.. ఒక పచ్చ నోటు పరిమాణం ఖాళీలు ఉండటం ఊహించండి. మీకు ఎదురుగా 40 డయల్స్ ఉంటాయి. అందులో ఒక్కో కార్డు పెట్టాలి. 1890 అమెరికా జనాభా లెక్కలను క్రోడీకరించటానికి హెర్మాన్ టాబ్యులేటర్‌ను ఉపయోగించారు హెర్మాన్ కుటుంబానికి అది అర్థం కాలేదు. అందులో పెట్టుబడి పెట్టటం సంగతి తర్వాత.. అతడిని చూసి నవ్వారు. వారిని హెర్మాన్ క్షమించలేదు. తెగతెంపులు చేసుకున్నాడు. ఆయన పిల్లలు.. తన తండ్రి తరఫున తమకు బంధువులు ఉన్నారన్న విషయం తెలియకుండానే పెరిగి పెద్దయ్యారు. హెర్మాన్ ఆవిష్కరణ ఒక నిర్దిష్ట సమస్యకు పనికివచ్చింది. అమెరికా ప్రభుత్వం ప్రతి పది సంవత్సరాలకు జనగణన నిర్వహిస్తుంది. అది కొత్త విషయమేమీ కాదు. పన్నులు పెంచటానికి, జనాన్ని సైన్యంలో నిర్బంధంగా చేర్చుకోవటానికి దేశంలో ఎవరు ఎక్కడ నివసిస్తున్నారు? ఏవి ఎవరి యాజమాన్యంలో ఉన్నాయి? అనేది తెలుసుకోవటానికి ప్రభుత్వాలు అనాది కాలంగా చేసే పనే అది. అయితే.. జనాభా లెక్కల ఉద్యోగులు చిన్నపాటి సైన్యాన్ని దేశమంతటికీ పంపిస్తే.. అనేక విస్తృత విషయాలు అడగాలన్న ఆసక్తి అధికమవుతూ ఉంటుంది. జనం చేసే ఉద్యోగాలు ఏమిటి? వాళ్లు మాట్లాడే భాషలు ఏమిటి? 19వ శతాబ్దపు అధికారులు, 21వ శతాబ్దపు ప్లాట్‌ఫాం సంస్థలు అర్థం చేసుకున్నట్లు జ్ఞానం అంటే - ఒక బలం. అయినప్పటికీ.. 1880 జనగణనలో అధికారులు తాము జీర్ణించుకోగల దానికన్నా చాలా ఎక్కువ సమాచారం మింగారు. 1870లో వాళ్లు కేవలం ఐదు ప్రశ్నలు మాత్రమే అడిగారు. 1880లో వాళ్లు ఏకంగా 215 ప్రశ్నలు అడిగారు. ఆ జవాబులను క్రోడీకరించటానికి సంవత్సరాల సమయం పడుతుందని వెంటనే తేలిపోయింది. తదుపరి జనగణన చేపట్టే సమయం వచ్చేటప్పటికి కూడా ఈ జనగణన ఒక కొలిక్కి రాదని అర్థమైంది. ఆ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయగల వారు ఎవరికైనా.. ఊరించే ప్రభుత్వ కాంట్రాక్టు సిద్ధంగా ఎదురు చూస్తోంది. యువ హెర్మాన్.. 1880 జనగణనలో పనిచేశారు. కాబట్టి సమస్యను ఆయన అర్థం చేసుకున్నారు. ఓ కొత్త రకం బ్రేకును ఆవిష్కరించటం ద్వారా తన అదృష్టం పరీక్షించుకోవాలని ఆయన నిర్ణయించుకుని ఉన్నారు. అయితే.. దానికి బదులు ఈ జనగణన సమస్యను పరిష్కరించటానికి ఆయనకు ఒక రైలు ప్రయాణం సాయపడింది. ఆ కాలంలో రైలు టికెట్లను దొంగిలించటం తరచుగా జరుగుతుండేది. ఆ సమస్యకు రైల్వే కంపెనీలు ఒక వినూత్న పరిష్కారం కనిపెట్టాయి. టికెట్లను కొన్న వారికి లింక్ చేయటం: ఆ టికెట్ల మీద వారి ఫొటోలను పంచ్ చేయటం. మనిషి రూపాన్ని బట్టి కొన్ని శ్రేణులుగా విభజించి.. టికెట్ యజమానుల శ్రేణికి తగ్గట్టుగా వారి టికెట్లను పంచ్ చేసేవారు కండక్టర్లు. ''తెల్లటి జుట్టు.. నల్లటి కళ్లు.. పెద్ద ముక్కు... ఇలా ఆ పంచ్ ఉండేది'' అని హెర్మాన్ ఒకసారి గుర్తుచేసుకున్నారు. ఒకవేళ నల్లటి జుట్టు, చిన్న ముక్కు ఉన్న దొంగ ఆ టికెట్‌ను దొంగిలించినట్లయితే అతడు ఎక్కువ దూరం వెళ్లలేడు. ఈ వ్యవస్థను గమనించిన తర్వాత.. జనగణనలో ప్రశ్నలకు జనం ఇచ్చిన సమాధానాలకు కూడా కార్డుల మీద రంధ్రాలు పంచ్ చేయటం ద్వారా ప్రతిబింబించవచ్చునని హెర్మాన్‌కు అర్థమైంది. అది.. సమస్యను పరిష్కరించగలదు. ఎందుకంటే.. 1800 దశకం ఆరంభం నుంచే మెషీన్లను నియంత్రించటానికి పంచ్ చేసిన కార్డులను ఉపయోగించేవారు. మగ్గాల మీద జాకార్డ్ నేతకు ఈ విధానమే ఆధారం. హెర్మాన్ చేయాల్సిందల్లా.. తను అనుకున్నట్లు రూపొందించిన జనగణన పంచ్ కార్డులను లెక్కించటానికి ఒక పట్టిక మెషీన్‌ను తయారు చేయటమే. అతడు పియానో వంటి మెషీన్‌ను తయారు చేశాడు. అందులో కార్డు పెట్టినపుడు స్ప్రింగ్ సాయంతో పనిచేసే పిన్నులు కార్డు మీదకు వస్తాయి. ఆ కార్డులో పంచ్ రంధ్రం కనిపించిన చోటును బట్టి ఒక విద్యుత్ సర్క్యూట్ పూర్తవుతుంది. ఆ సర్క్యూట్ డయల్ మీద ఒక సంఖ్యను పెంచుతుంది. హెర్మాన్‌ ఆవిష్కరణ చూసి ఆయన కుటుంబం గేలిచేస్తే.. అధికారులు మాత్రం అబ్బురపడ్డారు. 1890 జనగణనను లెక్కించటానికి అతడి యంత్రాన్ని అద్దెకు తీసుకున్నారు. ఈసారి జనాభా లెక్కల్లో మరో 20 ప్రశ్నలు అదనంగా చేర్చారు కూడా. పాత పద్ధతులతో పోలిస్తే, హెర్మాన్ యంత్రాల వల్ల.. జనగణన కొన్ని సంవత్సరాల ముందుగానే పూర్తయింది. అంతేకాదు కోట్లాది డాలర్లు ఆదా అయ్యాయి కూడా. జాకార్డ్ మగ్గం కూడా పంచ్ కార్డులతోనే తయారైంది మరింత ముఖ్యంగా, డేటా (సమాచారం)ను విశ్లేషించటం వీటి వల్ల చాలా సులభంగా మారింది. ఉదాహరణకు.. 40 నుంచి 45 ఏళ్ల మధ్య వయసున్న, వివాహితులైన, కార్పెంటర్లుగా పనిచేస్తున్న వారు ఎవరో తెలుసుకోవాలని మీరు కోరుకున్నారు. అది తెలుసుకోవాలంటే.. 200 టన్నుల పత్రాలను మధించాల్సిన అవసరం లేదు. మెషీన్‌ను సిద్ధం చేసి అందులో కార్డులు పెట్టి లెక్కిస్తే సరిపోతుంది. ఈ యంత్రాలతో జనగణనకు మించి చాలా చాలా ప్రయోజనాలు ఉన్నాయని ప్రభుత్వాలు తెలుసుకున్నాయి. ''ప్రపంచమంతా ప్రభుత్వాధికారులు 'సర్వజ్ఞానం' గురించి కలలు కనటం మొదలైంది'' అని చరిత్రకాడు ఆడమ్ టూజ్ చెప్తారు. అమెరికాలో మొట్టమొదటి సామాజిక భద్రత ప్రయోజనాలను.. 1930ల్లో పంచ్‌ చేసిన కార్డుల ద్వారానే పంపిణీ చేశారు. అయితే, ఆ తర్వాతి దశాబ్దంలో యూదు జాతి హననానికి (హోలోకాస్ట్‌) కూడా ఈ పంచ్ చేసిన కార్డులే సాయపడ్డాయి. పంచ్ కార్డుల యంత్రంతో గల లాభాలు వ్యాపార సంస్థలకు కూడా తెలిసివచ్చాయి. బీమా సంస్థలు, బిల్లింగ్, రైల్వేలు, ఓడల్లో సరకు రవాణాలు, తయారీదారులు.. అందరూ తమ విక్రయాలు, వ్యయాల చిట్టాల కోసం, ఇతరత్రా అవసరాల కోసం పంచ్ కార్డులను ఉపయోగించటం మొదలైంది. మాటలు విని పనిచేసే స్మార్ట్ స్పీకర్లు మన గురించి మరింత ఎక్కువ డేటా సేకరిస్తున్నాయి హెర్మాన్ టాబ్యులేటింగ్ మెషీన్ కంపెనీ వ్యాపారం అద్భుతంగా సాగింది. ఆ కంపెనీ గురించి మీరు విని ఉంటారు. అది పలు సంస్థల విలీనాలతో చివరికి ఒక ప్రఖ్యాత సంస్థగా మారింది. అదే.. ఐబీఎం. పంచ్ కార్డుల స్థానంలో మాగ్నెటిక్ స్టోరేజీ.. టాబ్యులేటింగ్ మెషీన్ల స్థానంలో ప్రోగ్రామ్ చేసే కంప్యూటర్లు రంగంలోకి వచ్చాయి.. ఆ సంస్థ ఇప్పటికీ మార్కెట్ లీడర్‌గానే కొనసాగుతోంది. కొన్నేళ్ల కిందటి వరకూ కూడా ప్రపంచంలో 10 అతి పెద్ద కంపెనీల్లో ఒకటిగా నిలిచింది. అయితే, డేటా బలం ఏమిటనేది హెర్మాన్ వినియోగదారులకు అంత ముందుగానే తెలిసినపుడు.. డేటా ఎకానమీ ఆవిర్భావానికి మరొక శతాబ్దం ఎందుకు పట్టింది? ఎందుకంటే.. ఇప్పుడు చమురుతో పోలుస్తున్న డాటాకు సంబంధించి ఒక కొత్త కోణం ఉంది: గూగుల్, అమెజాన్ వంటి సంస్థలకు.. ఆ డాటాను సేకరించటానికి సేకర్తలు అవసరం లేదు. మనం మన స్మార్ట్‌ఫోన్లు వాడిన ప్రతిసారీ, అలెక్సాకు సూచనలు ఇచ్చిన ప్రతి సారీ.. మనమే డేటాను అందిస్తుంటాం. ఈ తరహా సమాచారానికి.. వందేళ్ల కిందట జనగణన సమాచారానికి చాలా తేడా ఉంది. నాడు జనగణనలో అడిగిన ప్రశ్నలకు ముందుగా నిర్వచించిన సమాధానాల తరహాలో ఒక తీరైన నిర్మాణం ఉండేది. అందువల్ల హెర్మాన్ పంచ్ కార్డుల మీద కచ్చితంగా పంచ్ చేయగలిగేవారు. కానీ.. ఇప్పటి డాటా అలాంటిది కాదు. ఈ విషయంలో ఊహించలేనన్ని మరిన్ని కోణాలున్నాయి. ఆల్గారిథమ్‌లు మెరుగుపడుతున్న కొద్దీ.. మన జీవితాలు మరింత ఎక్కువగా ఆన్‌లైన్‌లో జివిస్తున్న కొద్దీ.. 'సర్వజ్ఞాన'మనే నాటి అధికార స్వప్నం.. ఇప్పుడు వేగంగా వ్యాపార వాస్తవంగా మారుతోంది. రచయిత ఫైనాన్షియల్ టైమ్స్‌లో 'అండర్‌కవర్ ఎకానమిస్ట్' శీర్షిక వ్యాసం రాస్తారు. '50 థింగ్స్ దట్ మేడ్ ద మోడర్న్ ఎకానమీ' కార్యక్రమం బీబీసీ వరల్డ్ సర్వీస్‌లో ప్రసారమవుతుంది. ఇవి కూడా చదవండి: (బీబీసీ తెలుగును ఫేస్‌బుక్, ఇన్‌స్టాగ్రామ్‌, ట్విటర్‌లో ఫాలో అవ్వండి. యూట్యూబ్‌లో సబ్‌స్క్రైబ్ చేయండి.)