過去を振り返ってから将来を振り返るというのは、年末までの伝統的な習慣です。 2024 年に懸念するほど重要なデータ懸念はどれですか? 2024 年に何か良いことが起こる可能性があるのはどれでしょうか?言うまでもなく、お金(予算とコスト)が問題になります。しかし、言うまでもなく、実際のビジネス上の課題を解決することの方がおそらくより重要です。コストが累積し、利益が現れるのがうんざりするほど遅くなる可能性があることを忘れないでください。一部の特典は「勝つか死ぬか挑戦する」カテゴリに入る場合もあります。
確かに、それは簡単ではありません。
それで、勇気づけられましたが、私たちは過去から何を学ぶことができるでしょうか?
私は、2024 年に非常に興味深いものとして、次の XNUMX つの懸念事項を提示しました。
- 業績
- サブジェクトとプロセス
- モデリング: 現実かデータか?
- 情報学 – なぜそれがヨーロッパのものなのでしょうか?
- 認知能力の向上によるデータモデリングの改善???
業績は今か永遠か
ビジネス上の懸念にコンピューティングが適用されたのは 1960 年代後半に遡ります。データ入力は当初、Flexowriter 紙テープ (電動タイプライター上) とパンチカードを使用していました。複雑なアルゴリズムは、XNUMX 年代に直接アクセス デバイス (ディスク) に置き換えられる磁気テープ上で複数ステップのソート/マージ アルゴリズムとして実行されました。
ビジネス ユース ケースは非常に単純で、私のような人間は 10 ~ 15 年間、部品表と材料要件処理アプリケーションの実装で非常に忙しかったです。それらのユースケースのために購入されたコンピューター上で。価格はXNUMX万ドル以上。
請求書発行はすぐにユースケースとして追加されましたが、次の理由により困難であることが判明し始めました。 データ品質 (はい、当時からすでにありました。顧客は難しい集団です)。
初期のデータベース システムは主にドメイン アプリケーションのポイント ソリューションとして使用されていたため、統合が問題になり始めましたが、これが大きな懸念事項であることが判明しました。しかし、エンタープライズ データベースのビジョンは、古い DBMS の物理的すぎるデータモデルよりも正規化されたデータベースの柔軟性が認められたため、ネットワークおよびインデックス付き (ISAM/VSAM データベース) よりも SQL の勝利につながりました。
70 年代には、いわゆる「DIKW ピラミッド」がいたるところに現れ始めました。
エンタープライズ モデリングのビジョンは、オブジェクト指向モデル (UML、OO) や OODBMS につながるコード層にも入りましたが、メインラインには入りませんでした。
この種の情報システムの構築と実装に関する仮説は、計画、ガバナンス、手法、ビジネス専門家の関与、および一部のテクノロジー (リレーショナル モデリング、OO など) などの分野に基づいていました。
しかし、80 年代から 90 年代にかけて、これらの「サイロ」は難しすぎてコストがかかりすぎるという認識が広まりました。実際のビジネス要件をある程度緩和するために、ミニコンピュータやパーソナル コンピュータ、OLAP やデータ ウェアハウジングなどの新しいテクノロジが検討のテーブルに投入されました。
プロセスではなく主題
新世紀に入ってからも、ERP システム (Oracle、SAP など) と、OLAP、SAS などの分析によってサポートされる巨大なデータ ウェアハウスが、実際にほとんどの大企業を運営していました。はい、高いコストがかかります。そして変えるのは難しい、そうです。しかし、私に言わせれば、高コストの利点は擁護できるものでした。今世紀初頭には、市場に基づく投資思考(新自由主義)の成長、強力な欧州連合による新たなマクロ政治状況、中国の重要な役割などの外部性が発生した。
企業活動のグローバル化は急速に進み、現在も続いています。これにより、合併と買収、矛盾する製品ライン、矛盾するビジネスルールなどにより、企業はさらに複雑になりました。ROIサイクルの大幅な短縮を求める投資家からの強いプレッシャーがありました。政治、イデオロギー、激動の力学はすべて、伝統的に(管理/コンピューター)科学として考えられていたものに影響を与えました。
Yahoo、Google などの大手テクノロジー企業が「ビッグデータ」の処理で成功したことにより、「テクノロジーが救いの手を差し伸べる」という野心的な期待が生まれました。
その結果、人々がソリューションを探していたのはテクノロジーでした。NoSQL、関数型プログラミング、そして「最新のデータ スタック」を思い浮かべてください。ストレージは簡単かつ安価になりましたが、「コンピューティング」は以前と同じくらい面倒でした。 AI はより強力になりました (それでも、コンピューティング コストと環境への影響という点では依然として非常に高価です)。
2024 年には、データが使用される環境へのデータの流れに(引き続き)大きな注目が集まるでしょう。 (AI の有無などの両方) 「最新のデータ スタック」などの傘の下で、「データ エンジニアリング」、「データ ファブリック」、「データ メッシュ」などのテクノロジー ニュースピークを使用して、データが移動され、アルゴリズムおよび統計処理 (別名 AI) に適した物理的な構造に変換されます。
エネルギーは強烈で、道具はたくさん手に入れられ、活用され、キッチンに必要なものを新婚夫婦が買う買い物リストと一致し始めます。 (申し訳ありませんが、どうすることもできませんでした。)これを見てください(Our West Nest という非常に有益なサイトからのものです)。
上記は、推奨されるガジェットとツールのカテゴリーにすぎません。残りの必要なものについては、サイトを参照してください。これで、「食品エンジニア」になるために何が必要かがわかりました。データ エンジニアリング ツールについては、この圧倒的なツールを確認してください。 ウェブサイト!
残念なことに、優れた料理人なら誰でも喜んで言うように、商売のコツは、材料 (食品) を知り、良い製品をどのように組み合わせて味を合わせるか、そしてそれをどこで見つけてどのように扱うかを知っていることにあります。私たちの領域に置き換えると、これは、非常に多くのエンジニアリング ツールを適用できることを意味しますが、その仕事は、ビジネス ドメインの主題を理解し、ビジネス上の懸案事項を理解し、フェデレーション内のビジネスマンと協力して問題を解決する場合にのみ完了します。シナリオ。
そうしないと、おそらく費用対効果の高いソリューション プロバイダーにはなれません。これはビジネスの問題であり、ロケット (またはコンピューター) サイエンスの問題ではありません。
そして、そのビジネスが何であるかを知ることが次の課題です。
現実のモデリング: データではなく知識
現実は残酷になる可能性があります。私のお気に入りの (実際の) ホラー ストーリーの 2 つは、新しい売上報告スキームを実装したいと考えていた多国籍 B50C 企業に関するものです。私たちは、さまざまな国で稼働している複数の ERP システムからデータを収集してこのデータベースを構築しましたが、統合データベースには販売レポート行の XNUMX% 以上で製品カテゴリ階層情報が欠落していることがわかりました。そのためプロジェクトは数か月遅れ、若くてタフな管理者が交代で別の子会社を訪問しました…事前にそれを知っていたら、おそらくプロジェクトは違ったものになっていたでしょう。
今日、生成 AI (GenAI) がすべてのトップページに掲載されているようです。そして 2 ページ目では、多くの人が GenAI の幻覚を見る (でっち上げ) 傾向を止めるには、次のような支援を行う必要があると主張しています。 知識グラフ。グラフはビジネス セマンティクスに近いため、これは非常に良いアイデアです。
マイク・デリンジャーは、 非常に直接的な意見 AI をより良く機能させるためのナレッジ グラフの必要性について:
「コンピュータ科学者やデータ科学者にとって、ナレッジ グラフの使用を動機付ける 1 つの方法は、リレーショナル データベースでデータと知識を表現し、それを線形機械学習モデルで操作する際の多くの欠点を克服する方法としてナレッジ グラフを位置づけることです。
データベースの大きな、悪い、そして劇的に単純化する前提の 1 つは、列が独立または直交しているものとして扱われるということです。分類器などの機械学習手法でも同じ仮定が行われます。各特徴/変数には重みがありますが、2 つ以上の特徴間の共分散や相互依存を表す項はありません。分類子のターゲット クラスも、素であるか無相関であると想定されます。これが、階層的に関連するクラス間を決定する際に分類子のパフォーマンスが低下する理由です。クラスは素ではなく、一方が他方を包含します。実際には関連があるにもかかわらず、変数が無関係であると信じ込ませると、誤差の分散が許容できないレベルまで増大するだけです。」
また、デリンジャー氏のスライドの 1 つから、「ナレッジ グラフを使用する理由は何ですか?なぜなら、数学は文字通り、意図的に、まったく無意味だからです。そして論理もまた同様だ。」
ビジネスに影響を与えることは、始まりであり終わりでもあります。
AIは信頼できる提案を生み出さなければなりません。なぜだめですか 認証を求める?
テクノロジーを減らし、情報学を増やす
以下は大きな問題ではありませんが、不正確な用語が私たちの「ギルド」に感染しているようです。
私は 1969 年にコペンハーゲン大学に入学しました。私の教授はピーター ナウルでした。彼は次のようなことで最もよく知られています。
- Edsger Dijkstra らとの共著。 Algol-60 プログラミング言語について
- 多くの言語定義で使用されるバッカスナウア記法であるBNFの「N」
- 彼は「コンピューター科学者」と呼ばれることを望まず、「コンピューターサイエンス」ではなく「データ学」を好みました。その理由は、XNUMXつのドメイン(コンピューターと人間の知識)が大きく異なり、データに関心があったためです。私たちが人間として作成し、説明した
- 彼の著書「Computing:A Human Activity」(1992年)では、コンピューターサイエンスへの貢献を集めており、プログラミングを数学の一分野と見なすプログラミング学校を拒否しました。
- IEEE Computer Societyのコンピュータパイオニア賞(1986)
- 2005年チューリング賞を受賞した彼の受賞講演のタイトルは「コンピューティングと人間の思考
(背景をもっと見る こちら.)
実際には、競合する用語が 3 つあります。
- コンピュータサイエンス
- インフォマティクス
- 情報科学
「情報科学」とは、古典的には図書館員やアーキビストが行う種類の情報処理を意味します。今ではすべてデジタル化されています…
ヨーロッパやその他の国の大部分では、コンピューターサイエンスの代わりに「情報学」が使用されています。米国などでは、医療における情報を扱うためにインフォマティクスが頻繁に使用されています。
そして、「コンピューターサイエンス」があります。今日、学術的には非常に数学的かつ抽象的であり、論理と関数に基づいています。ただし、データを処理する際に使用される一連のスキルとして説明されることがよくあります。しかし、「コンピュータを構築する方法」という直接的なセマンティクスは、もはや範囲外です。私はエンジニアや物理学者がそれを担当することを期待しています。
高速道路を建設する場合、高速道路関連の特別なスキルを使用することがあります。しかし、それで私は「高速道路科学者」になれるのでしょうか?そうではありません。
Communications of the ACM (Association for Computing Machinery、ログインが必要) では、ACM の元会長である Peter Denning が、「コンピュータ サイエンスは科学ですか?」というタイトルの記事でコンピュータの「科学」について賛否両論を主張しています。コンピューターサイエンスは科学であるためのあらゆる基準を満たしていますが、自ら招いた信頼性の問題を抱えています」と彼は結論付けています。
「コンピュータサイエンスの主張を検証する」
そこに私たちがいます。私たちは広告部門の誇大宣伝が私たちの研究室に侵入することを許してきました。 Walter Tichy は、400 年以前に出版された 1995 件のコンピューター サイエンス論文のサンプルで、提案されたモデルや仮説の約 50% がそれらをテストしていないことを発見しました [12]。他の科学分野では、検証されていない仮説を含む論文の割合は約 10% でした。ティシー氏は、私たちがさらにテストを怠ったことで、多くの不健全なアイデアが実際に試されることになり、科学としての私たちの分野の信頼性が低下したと結論づけた。 …
私たちの分野に対する認識は世代の問題のようです。年長のメンバーは、この分野の 3 つのルーツ (科学、工学、数学) のいずれかに共感する傾向があります。科学パラダイムは、他の 2 つのグループ内ではほとんど見えません。
若い世代は、かつての古い世代ほど新しいコンピューティング テクノロジーに対する畏怖の念を抱いておらず、批判的思考に対してよりオープンです。コンピューター サイエンスは常に彼らの世界の一部でした。彼らはその正当性を疑問視しません。研究において、彼らはますます科学パラダイムに従うようになっています。」
Tichy への言及は次のとおりです: Tichy, W. コンピューター科学者はもっと実験すべきです。 IEEE コンピュータ 1998.
「広告部門の誇大広告が研究所に侵入すること」をまだ許しているのだろうか、と疑問に思う人もいるだろう。
「情報学」は私たちの活動を表す最も一般的で正確な用語だと思います。コンピューティングは人間の活動であり、情報学は人間のために、人間によって情報を処理する人間の活動を表します。
はい、今は気分が良くなりました、ありがとう!
将来を見据えて: 認知力の向上
将来のデータモデリング?
読者の中には覚えている人もいると思いますが、私は根っからの (グラフ) データ モデラーであり、長年にわたってモデリングに携わってきました。私はまた、ビジネス上の問題に情報学を適用すること、つまりビジネス上の問題の解決を私たちの主要な活動にすることを強く支持しています。私たちは過去 15 年から 25 年にわたり、費用対効果の議論に苦しんできました。
また人々は、データ モデリングはもう終わりだと信じがちです。生産性を高め、より高い品質を生み出すために何ができるでしょうか?言っておきますが、これは 1970 年代に開発されました。 70 年代のものは他にどれだけ残っているでしょうか? (まあ、からかいです: リレーショナル モデリングは生き残ったのですが…)
どのような理論であっても、仮説に異議を唱える必要があります。現在私たちが知っているように、データ モデリングは複雑な図を使用した非常にエンジニアリング指向であり、消費者の最善の要望とはあまり親密ではありません。多くの意味で、これは依然として、データベースの正規化などの公理パラダイムに基づいた「青写真」であり、データベースなどの物理的な構造の構築を目的としています。例外は情報学側で、表現力、精度、比較的使いやすいため、セマンティック モデル (グラフ) がかなりの成功を収めています (「ナレッジ グラフ」と読みます)。
強力で将来を見据えた研究が存在する
さて、これで旅は終わりですか? JSON はデータ モデル全体を引き継ぐのでしょうか?
そうではないと思います。セマンティクスを伴うデータ モデリングは、無制限の研究領域です。従来のコンピューター サイエンスに基づくデータ モデリングは、論理と抽象化によって強化されたと考えられる、かなり狭い公理とパラダイムに基づいていました。
しかし、意味論と認知は、非常に大きな言説の世界への扉を開きます。実際、データ モデリングが長年にわたって試みてきたことは、認知科学 (心理学、臨床、哲学) の領域に踏み込むことでした。
データ モデルは、私たちの感覚によって知覚される世界の解釈であり、私たちが見たり経験したりするすべての認識を形成します。これが前に開かれた道です!
では、私たちは何を見ているのでしょうか?面白半分に、これを「認知測位システム」(CPS)と呼んでみましょう。ご覧ください:
旅行に行く経験豊富な CPS ユーザーは、写真がフランスのパリのものであることに気づくでしょう。この川がセーヌ川という名前で知られていることを知っている人もいるでしょう。
視覚認知による生存
私を含むほとんどの動物の基本的な認知能力は、何よりもまず次のような状況を理解することを目的としています。 ライオン(雄)が草の中を闊歩しているのが見えます。これは、意思決定を行うための豊富なコンテキストではありません。本能に従ってください(走って車に戻るのも良い考えです)。
そして、ここに別のコンテキストがあります: 別のライオンが見えますね!今度はメス、死骸の隣でくつろいでいます、おそらくお腹がいっぱいです。作業するコンテキストがもう少し増えます。その獣(ヌー?)はすでにほとんど食べられています。 推論: 彼女は現時点ではお腹が空いていません。写真を撮って後ずさりしてください。静かで素敵です。
これらの問題に関する学術研究の豊富なポートフォリオがあります。私たちは、脳内の認知処理ユニットに到達する感覚 (知覚) の継続的な流れによって提示される、その場で、今ここで、状況を理解することに対処するように進化しました。それは基礎心理学から神経心理学、認知神経科学、そして知性、意識、哲学にまで及びます。
私は過去 10 年間、さまざまな研究者や作家をフォローしてきましたが、ここでは興味深い観察の小さな行列を見ていきます。
ゲレンデマップ
明らかに、地図は注意と理解を容易にするためのこの探求の一部です。これはロンドンの地下鉄(の中心部)の地図です。
さて、まず第一に、上に示したように、地図には多くのクオリアがあります。
- 場所がマッピングされています
- 必要に応じて、関係またはパスがマッピングされます
- 地図はグラフ、グラフは地図!
- 地図は直感的に理解できる
地図上に場所/ランドマークが示されていることにも注目してください。ただし、地下鉄スローン スクエア駅の近くに何があるかを忘れた場合は、いつでも日光の下で起きて、CPS が周囲 (= コンテキスト) を認識するかどうかを確認できます。 「ああ、そうそう、あそこの黄色い家の小さなお店は、新婚旅行でエレンに赤いバンダナを買った場所だよ」みたいな。
データ モデルを作成するときにマップ アレゴリーで考えることは、シンプルかつ強力です。それが、私が何年も前に ER 図と UML クラス図を放棄した理由です。
プレースホルダー・ロケーションマーク・地名について
道を見つけるには、地図や認知的な直観以上のものがあります。マイケル・ボンド(科学ジャーナリスト、『ニュー・サイエンティスト』の前上級編集長)は、優れた著書『ウェイファインディング』ピカドール・マクミラン2020の中で、いくつかの驚くべき観察と啓示を述べています。
同氏は、初期の現生人類が広範なソーシャルネットワークを持っていたという考古学的証拠があるという人類学者のアリアン・バークの言葉を引用している。 「こうした遠く離れたネットワークは私たちの文化にとって不可欠なものでした」と彼女は電話で説明した。 「旧石器時代には、周囲に人が比較的少なかったことを思い出してください。 … 空間的に広範囲に及ぶ社会的ネットワークを維持することが、継続的な生存を確保する方法でした。非常に動的な認知マップが必要になり、連絡先に関する情報や、風景について彼らが話してくれたことを常に更新する必要があります。」
ボンドはまた、地形上の地名、つまりトポニムの使用についても言及しています。たとえば、スコットランドにある彼の両親の農場から北西に向かうと、「明るく輝く小川の合流点」に出会い、古い牛の道「鳥の岩」をたどります。 1マイルほど進むと「大きな黒い丘」に出会い、「赤い川」を渡ります。すぐ先には「戦いの丘」がある。登ると、「クラウドベリーの丘」に出ます (クラウドベリーはまだそこに生えています)。
歴史家は、地形的な地名が初期の入植者に緯度と経度の前身である地理的参照系を与えたと信じています。説明的な名前は心のイメージを促します。それを見ると、「小丘の上の草の茂った隆起」(ゲール語でフントゥリッヒ)であることがわかります。一連の地名が一連の道順を構成します。十分な装備を整えて、旅を始めることができます。
さらに北に行くと、カナダ北部、アラスカ、グリーンランドのイニウト族が住んでいます。探検家ジョージ・フランシス・ライアンが 1822 年に北西航路を求めてカナダ北極のイグルーリク村を通過したとき、彼は次のように述べました。石の山。」
部外者にとって、北極は特徴がなく単調に見えるかもしれません。 …バフィン島の南のかかとにヌルジャク、つまり「お尻のように見える 2 つの島」があります。見逃すのは難しいでしょう。さらに海岸を上ると、「肩をすくめる丘(首のない)」クマングアクが見えてくると、自分がどこにいるのかが正確にわかります。
この地名に対するアプローチは、地元の地形や文化ではなく、祖国の友人、支援者、著名人を称える傾向にあった、アメリカ大陸を初めて探検したヨーロッパ人がとったアプローチとは大きく異なります。
私たちがどのようにナビゲートするか
マイケル・ボンドを去る前に、考えてみる価値のあるコメントをいくつか挙げておきます。
「人間は、どんな人工システムよりも計り知れないほど洗練され、有能な内なるナビゲーターに恵まれています。どのように使用しますか?
心理学者は、なじみのない地形を通る道を見つけるとき、人は 2 つの戦略のいずれかに従っていることを発見しました。つまり、すべてを空間内の自分の位置に関連付けるか、「自己中心的」アプローチ、または風景の特徴とそれらの関係に依存するかのどちらかです。お互いに自分の居場所を伝える、それが「空間的」アプローチです。」
私が興味深いと思うもう 1 つの観察は、私たちが実際に風景の中をどのように歩き回り、ルートをたどるかということです。境界線は場所と同じくらい重要なようです。そして、それは構築された「風景」に一般化でき、境界によってナビゲーションが大幅に(そして直感的に)容易になる可能性があるのではないかと私は考えています。
マイケル・ボンドの「ウェイファインディング」がオススメです。
動き、空間
次に紹介する本は です。」マインド・イン・モーション: 行動が思考をどのように形作るか」バーバラ・トベルスキー(スタンフォード大学心理学名誉教授)著、2019年。
多くの点で、この調査はマイケル・ボンドが報告したのと同じ調査結果によって構成されています。
ほとんどの生き物と同じように、人も場所から場所へ移動します。彼らは移動すると、地面、脳、道や場所に痕跡を残します。海馬は、動きをルート、一連の場所、経路として記録します。これは実際には、 2014 年ノーベル生理学・医学賞半分はジョン・オキーフに授与され、残りの半分は「脳内の位置決めシステムを構成する細胞の発見に対して」メイ=ブリット・モーザーとエドヴァルド・I・モーザーに共同で授与された。この細胞はグリッド細胞と呼ばれ、脳内に空間構造を作成する際に海馬と連携して機能するマーカーとして使用されます。
バーバラ・トベルスキーはより広い視野を持っています。彼女は、心の中で空間的に記録された動きが思考の基盤であることを証明したいと考えています。グラフだけでなく、言葉、ジェスチャー、グラフィックも含まれます。また、推論と発見を促進し、コミュニティによる作成、修正、推論を可能にします。分類とは、認識される全体像を頭の中で単純化することです。確かに教授。トベルスキーは、スタンフォード大学とコロンビア大学の心理学研究室で、これらのことについて多くの側面を研究してきました。
空間には意味があり、近接性はあらゆる次元での近さを意味します。垂直: 上、すべて良好、水平: ニュートラル。宇宙は特別であり、超様式的であり、生存に不可欠であり、他の知識の基礎となります。ジェスチャーでサポート。
言い換えれば、マインドからのコミュニケーションは容易に認識可能であり、消費者にとって、それ(コミュニケーション)が文脈において重要なタスクにどのように役立つのかが明らかである必要があります。将来のデータ モデルを強化する方法についての良い推奨事項のように思えます。
『Mind in Motion: How Action Shapes Thought』は、認知科学分野における独創的な作品です。優れた YouTube ビデオがあります (空間的思考は思考の基礎です) 2022年から彼女と一緒に、 こちら.
脳の認知(左と右)
認知問題について注意深く研究された最も重要な本の 2021 つは、精神科医、神経科学研究者、哲学者、文学者であるイアン・マクギルクリスト博士による『物の問題: 私たちの脳、私たちの妄想、そして世界の破壊』です。 XNUMX年。
彼自身の言葉で:
「事実上、部品はありません。部品は、世界に関与するための特定の方法の成果物です。全体しかありません。そして、私たちが部分として考えているものは、別のレベルでは全体であり、全体として考えているものは、さらに大きな全体の一部として見なすことができます。
しかし、物事を部分に切り分けるこの作業は、左半球の断片的な注意の産物です。つまり、この小さな細部に焦点を当てようとしているため、特定の小さな部分、おそらく 360 度の注意の弧のうちの XNUMX つに焦点を当てており、それが右半球とは異なる世界の見方につながります。」
衒学的な左半球と直観的な右半球
私たちの 2 つの脳半球間の役割分担は、いくつかの例で要約できます。
左 | 右 |
既知の | 新製品 |
確実性 | 可能性 |
固定性 | フロー |
部品 | 全体 |
明白な | 暗黙 |
抽象化された | 文脈上の |
一般的な | ユニーク |
定量化 | 資格 |
無生物 | アニメの |
楽観的 | 現実的な |
再提示された | 現在 |
二分法が生じる理由は進化的なものです。簡略化された説明は、上記の 2 つのライオンの例にほぼ対応しています。 1 つは「ああ、それが何なのか知っている」、もう 1 つは「助けて、逃げたほうがいいです!」です。どちらの反応も非常に便利です。
ここに非常に興味深いものがあります YouTube講座: イアン・マクギルクリスト博士は、CERN のイノベーション スペース IdeaSquare で講演し、人間の脳と哲学の観点から現実の性質について議論しました。このイベントは、学生に大規模なシステム思考能力と社会変革を引き起こす方法を身に付けるパイロットコースと併せて開催されました。彼はウェブサイトも運営しています こちら.
彼の最新の著書『The Matter with Things』は全 1,300 巻、XNUMX ページです。しばらくは忙しくなるはずです!
データ モデルとは何なのかをよりよく理解するための機会がいくつかあることをご理解いただけたでしょうか。目を離さないでください 開いた!直感を使ってコミュニケーションしよう! 2024 年は、革新的な進化によりあらゆるデータ処理が容易になる年になりますように。
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