Píše se rok 1969 v seriálu Mad Men a v prostorách, kde se dříve scházeli copywriteři, se staví prosklená klimatizovaná místnost pro první počítač Sterlinga Coopera – brzy ikonický IBM System/360.
V témže roce inženýr IBM Irvin Miller v článku nazvaném „Počítačová grafika pro rozhodování“ seznamuje čtenáře HBR s novou silnou výpočetní technologií, která byla součástí modelu 360 – interaktivním grafickým zobrazovacím terminálem.
Děrovací karty a pásky byly nahrazovány virtuálními zobrazovači dat na dálnopisech se skleněnou obrazovkou, ale tato zařízení stále zobrazovala především text. Nyní se sbližování dlouholetého hardwaru katodových trubic a světelných per se softwarem, který přijímal příkazy v anglickém jazyce, chystalo vytvořit revoluci v analýze dat.
Předtím, pokud chtěli vedoucí pracovníci zkoumat například vztah kapacity závodu k výrobním nákladům, mezních nákladů k vyrobenému množství nebo mezních příjmů k prodanému množství, museli vyplnit požadavek, počkat, až datový analytik spustí dotaz přes stroj pomocí nějakého počítačového jazyka, například Fortranu, a pak vygenerovat písemnou zprávu. To by mohlo trvat měsíce.
Ale interaktivní grafika nabízela možnost poskytnout reálné odpovědi rychle a přímo. Jak vysvětluje Miller: „S takovou konzolí ve své kanceláři může vedoucí pracovník vyvolat na obrazovce křivky, které potřebuje; pak může dotykem světelného pera na obrazovce nařídit počítači, aby vypočítal nové hodnoty a překreslil grafy, což udělá téměř okamžitě.“
Číst Millerův návod znamená vrátit se k některým prvním principům, které možná stojí za to mít stále na paměti, a to i v dnešním světě mnohem většího množství dat a výpočetního výkonu (největší mainframe, o kterém se Miller zmiňuje, má kapacitu dva megabajty). Prvním z nich je jeho téměř bezobsažná úvodní podmínka, že faktory ovlivňující podnikání, které může počítač zpracovat, jsou kvantitativní.
Druhým je jeho vysvětlení (nebo pro nás připomenutí) toho, co počítač dělá, když dodává nahoru grafy: „Pro řešení obchodních problémů vyžadujících výkonná rozhodnutí je třeba definovat celkový problém a pak každému aspektu problému přiřadit matematickou rovnici. Složením všech rovnic získáme matematický model představující problém, kterému čelí vedoucí pracovník.“ Miller jako příklad uvádí, že systém naprogramovaný s údaji o vyráběném a prodávaném množství, kapacitě závodu, mezních nákladech, mezních příjmech, celkových nákladech, celkových příjmech, ceně, ceně za pronájem a ceně za prodej by mohl podnikatelům umožnit činit informovaná rozhodnutí o tom, zda držet zásoby, rozšířit výrobu v závodě, pronajmout, koupit nebo si půjčit, zvýšit výrobu a zkoumat účinky anomálií na poptávku nebo účinky omezení.
I na tomto jednoduchém příkladu je snadno vidět, jak obtížné je „definovat celkový problém“ – jak například může být rozhodování zkresleno absencí například informací o úrokových sazbách (které byly v roce 1969 na prahu raketového růstu do epických rozměrů) nebo jakýchkoli údajů o konkurentech či substitutech (pojem, který Michael Porter zavede až v roce 1979).
Miller sotva zapomíná na nebezpečí (termín „garbage in; garbage out“ vznikl už v roce 1963); a na otázku, proč by se měl vedoucí pracovník spoléhat na diferenciální počet a lineární programování, které jsou základem modelů (zajímavé je, že Miller předpokládá, že vedoucí pracovníci podniků neměli matematiku), odpovídá, že smyslem rovnic je pouze „předvídat a ověřovat intuitivní odhady, které se očekávají od podnikatele“ . Jinými slovy, matematika má v podstatě sloužit jako zesílení úsudku vedoucího pracovníka, nikoliv jako jeho náhrada.
Podpora intuice je ve skutečnosti pro Millera smyslem. Skutečným přínosem nové technologie pro něj není jen možnost provádět analýzy typu „co kdyby“ na základě aktuálních dat, jakkoli je to mocné, ale to, že by to vedoucí pracovníci mohli dělat v soukromí svých kanceláří, což by jim poskytlo čas na soukromé úvahy, z nichž intuice pramení. „Vedoucí pracovník potřebuje klidnou metodu, díky níž by mohl sám předvídat, rozvíjet a testovat důsledky sledování různých svých intuitivních předtuch, než se veřejně zaváže k určitému postupu,“ říká Miller ještě předtím, než začne vysvětlovat, jak tato technologie funguje.
V této souvislosti je poučné vrátit se k Millerovým odhadům, kolik času měl celý proces zabrat: několik týdnů na sestavení modelu, pět minut na provedení každého what-if scénáře – a pak celé dvě hodiny na to, aby vedoucí pracovník zvážil důsledky odpovědí. V tomto prvním zkoumání vizualizace dat v časopise HBR spočívá skutečná hodnota interaktivní výpočetní techniky právě v těchto dvou hodinách osamělého klidu.