Big Data, Instrumen Kebangkitan "Planned Economy"

Mungkin Anda berpikir, untuk apa ada orang yang berpikir untuk menghidupkan kembali sebuah sistem yang telah terbukti gagal? Nyatanya, 'pernah gagal'-nya suatu praktik dari suatu gagasan bukan berarti gagasan tersebut buruk sama sekali karena pertama-tama kita perlu menganalisis penyebab kegagalannya. Salah satu penyebab kegagalan socialist planning adalah partial ignorance [Ellman, 1978]. 

Partial ignorance ini disebabkan oleh sulitnya mendapatkan informasi akurat tentang bagaimana keadaan perekonomian yang sesungguhnya. Informasi paling akurat berada di tangan mereka yang berada di lapangan. Sementara, para pembuat kebijakan di pusat pada akhirnya akan cenderung mendapatkan informasi yang kurang akurat. Hal ini disebabkan oleh distorsi informasi seiring informasi tersebut 'berpindah-tangan' ke petinggi-petinggi negara tersebut.

Ada sebuah kebiasaan dalam jenjang birokrasi untuk melaporkan pada atasan mengenai kesuksesan dan membuang informasi mengenai kegagalan-kegagalan yang terjadi. Ignorance semacam ini yang mampu menyebabkan kegagalan dalam pengambilan keputusan yang akurat di tingkat pusat. 

Keberadaan internet diprediksi mampu menjawab masalah ini. Internet telah melahirkan big data yang mampu menghadirkan data dan preferensi konsumen secara mendetail untuk menjawab 'barang apa dan berapa banyak yang dibutuhkan masyarakat'. 

Hal ini lah yang membuat marketplace besar di dunia ini, seperti Amazon, mencapai kesuksesan dan melahirkan salah satu fondasi sosialisme (planned economy) di jantung kapitalisme. Lebih dari sekadar pemahaman akan apa yang dibutuhkan dan yang menjadi preferensi konsumennya, Amazon juga menggunakan data yang dikumpulkan untuk masalah supply-chain management.

Salah satu yang menjadi kekuatan Amazon adalah kemampuan hebat perusahaan tersebut dalam merencanakan (planning) pendistribusian barang dari suatu tempat ke tempat lainnya. Kemampuan Amazon sangat hebat, bahkan beberapa kali disebut 'psychic'. Amazon sudah tahu apa yang Anda ingin beli sebelum Anda membelinya dan ketika Anda memesan, barang tersebut bisa jadi sudah dalam perjalanan ke tempat Anda. Kemampuan Amazon ini disebut "Anticipatory Shipping"  [Phillips et al. 2019].

Jutaan gigabyte data yang dimiliki Amazon digunakan untuk membangun algoritme yang bisa mengetahui barang apa yang diinginkan konsumen serta bagaimana mengirimkan barang tersebut dari suatu tempat ke tempat konsumennya. 

Dalam mengantarkan paketnya ke konsumen, Amazon bukannya tidak memiliki tantangan. Mereka harus tahu keberadaan produk, kecepatan pesawat yang mengantar, berapa jumlah truk pengiriman yang ada, ditambah dengan kejadian-kejadian random seperti cuaca buruk.

Menggunakan big data yang dimiliki, Amazon mampu menyusun algoritme untuk mengatasi permasalahan tersebut menggunakan matematika. 

Mengatasi permasalahan tersebut sama seperti menangani masalah yang dikenal di dalam matematika sebagai 'optimization'. Dengan diberikan constraint yang ada (variabel-variabel seperti kecepatan pesawat, dll), mereka harus mampu mengirimkan barang tersebut seoptimal mungkin (dengan biaya paling rendah).

Keberadaan big data telah terbukti membantu Amazon dalam melakukan economic planning. Memang, planning yang dilakukan Amazon tidak bisa memberikan perencanaan yang 100 persen akurat tentang perekonomian.