Data sering diperlakukan sebagai input definitif. Sebuah angka tiba, sebuah kondisi terpenuhi, dan sebuah kontrak dieksekusi. Jika nilai tersebut secara teknis benar, anggapannya adalah bahwa hasilnya juga harus benar. Dalam sistem terdesentralisasi, logika ini sering kali gagal lebih sering daripada yang terlihat.
Akurasi tidak ada dalam isolasi.
Dalam kondisi normal, data pasar berperilaku secara prediktif. Harga bergerak dalam kisaran yang diharapkan. Likuiditas tersebar merata. Dalam lingkungan tersebut, akurasi biasanya cukup. Masalah mulai muncul ketika kondisi berubah dan data yang sama tidak lagi memiliki makna yang sama.
Sebuah harga bisa benar dan tetap menyesatkan. Suatu nilai bisa mencerminkan pasar sementara gagal mencerminkan situasi. Ketika volatilitas meningkat atau likuiditas terfragmentasi, data yang terlihat akurat mungkin menggambarkan distorsi sementara daripada sinyal yang dapat ditindaklanjuti.
Inilah sebabnya mengapa kegagalan oracle sering kali tidak terlihat pada awalnya. Kontrak pintar dieksekusi persis seperti yang dirancang. Tidak ada kesalahan yang dipicu. Sistem terus beroperasi sementara asumsi secara diam-diam menyimpang dari kenyataan. Pada saat ketidakcocokan menjadi jelas, posisi sudah disesuaikan di sekitarnya.
Konteks adalah apa yang mencegah penyimpangan ini. Pembatasan waktu, bobot sumber, dan aturan verifikasi menentukan apakah data harus segera ditindaklanjuti, ditunda, atau diabaikan sama sekali. Keputusan ini tidak dapat ditunda ke bawah. Mereka harus disematkan ke dalam pipeline data itu sendiri.
APRO memperlakukan evaluasi data sebagai proses berlapis daripada pemeriksaan tunggal. Informasi diperiksa tidak hanya untuk kebenaran, tetapi juga untuk relevansi di bawah kondisi saat ini. Pendekatan ini menerima kompromi. Validasi tambahan memperkenalkan latensi. Namun, latensi lebih diutamakan daripada kesalahan yang diam.
Dalam sistem keuangan, bertindak cepat pada konteks yang tidak lengkap sering kali lebih berbahaya daripada bertindak sedikit lebih lambat dengan kejelasan. Data yang akurat hanya berguna ketika sistem memahami kapan tidak mempercayainya.
Konteks bukanlah informasi tambahan. Itu adalah kondisi yang membuat informasi dapat digunakan.