Å se tilbake, og deretter fremover, er en tradisjonell øvelse ved årsskiftet. Hvilke dataproblemer er viktige nok til å bekymre seg for i 2024? Hvem av dem har vi en sjanse til å gjøre noe godt for i 2024? Unødvendig å si, penger (budsjett og kostnader) er et problem. Men enda mer unødvendig å si, å løse reelle forretningsutfordringer er sannsynligvis viktigere. Husk at kostnadene akkumuleres, og fordeler kan være irriterende sent på å dukke opp. Noen fordeler kommer til og med inn i kategorien "Vinn eller dø prøver".
Det er riktignok ikke lett:
Så, oppmuntret, hva kan vi lære av fortiden?
Jeg la frem disse fem bekymringene som seriøst interessante i 2024:
- Forretningsresultater
- Emner vs. prosesser
- Modellering: Virkelighet eller data?
- Informatikk – hvorfor er det en europeisk ting?
- Forbedring av datamodellering ved forbedret kognisjon???
Forretningsresultater, nå eller aldri
Databehandling brukt på forretningsproblemer går tilbake til slutten av 1960-tallet. Dataregistrering var opprinnelig Flexowriter-papirtape (på en elektrisk skrivemaskin) og på hullkort. Komplekse algoritmer ble utført som flertrinns sorterings-/sammenslåingsalgoritmer på magnetbånd for å bli erstattet av direktetilgangsenheter (disker) i løpet av syttitallet.
Forretningsbruk var ganske enkle, og folk som meg selv var ganske opptatt i 10 til 15 år med å implementere applikasjoner for håndtering av stykklister og materialkrav; på datamaskiner, som ble kjøpt for disse brukstilfellene. Til priser fra en halv million dollar og oppover.
Fakturering ble raskt lagt til som et use case, men det begynte å vise seg vanskelig pga datakvalitet problemer (ja, allerede den gang; kunder er en vanskelig gjeng).
Integrasjon begynte å bli et problem, noe som viste seg å være en stor bekymring, fordi de tidlige databasesystemene for det meste ble brukt som punktløsninger for domeneapplikasjonene. Visjonen om bedriftsdatabaser førte imidlertid til triumf av SQL over nettverk og indekserte (ISAM/VSAM-databaser), på grunn av den opplevde fleksibiliteten til normaliserte databaser over for fysiske datamodeller i eldre DBMS-er.
På syttitallet begynte den såkalte "DIKW-pyramiden" å dukke opp overalt:
Bedriftsmodelleringsvisjonene gikk også inn i kodelagene som førte til objektorienterte modeller (UML, OO) samt OODBMS, som imidlertid ikke klarte å gå inn i hovedlinjene.
Hypotesen for denne typen konstruksjon og implementering av informasjonssystemer var basert på disipliner som planlegging, styring, metoder, involvering av forretningseksperter og noe teknologi (relasjonsmodellering, OO, etc.).
Men i løpet av 80- og 90-tallet spredte en erkjennelse seg rundt at disse "siloene" var for vanskelige og for kostbare. Nye teknologier som mini-datamaskiner og personlige datamaskiner, samt OLAP og datavarehus, ble kastet på bordet for å gi en viss lettelse for reelle forretningskrav.
Emner i stedet for prosesser
Vel inn i det nye århundret var det faktisk ERP-systemer (som Oracle, SAP og andre) og enorme datavarehus støttet av analyser som OLAP, SAS og mange flere som drev de fleste store bedrifter. Til en høy pris, ja. Og vanskelig å endre, ja. Men fordelene med de høye kostnadene var forsvarlige, spør du meg. Eksternaliteter skjedde i begynnelsen av dette århundret, som veksten av markedsbasert investeringstenkning (ny liberalisme), en ny makropolitisk situasjon med en sterk europeisk union, og nøkkelroller for Kina.
Globaliseringen av virksomhetsaktiviteter skjedde raskt og fortsetter i dag. Dette gjorde foretakene mye mer komplekse, og kom ut av fusjoner og oppkjøp, motstridende produktlinjer, motstridende forretningsregler osv. Det var/er høyt press fra investorer som ba om betydelig kortere avkastningssykluser. Politikk, ideologi og tumultuary dynamikk påvirket alle det som tradisjonelt ble oppfattet som (ledelse/data)vitenskap.
Suksessen til store teknologiselskaper som Yahoo, Google, etc. med å håndtere «big data» skapte ambisiøse forventninger om «teknologi til unnsetning».
Følgelig var teknologien der folk så etter løsninger - tenk NoSQL, funksjonell programmering og den "moderne datastakken." Lagring var nå enkelt og billig, mens "databehandling" var like tungvint som før. AI ble kraftigere (men likevel svært dyrt i datakostnader og miljøkonsekvenser).
I 2024 vil det (fortsette å) være et enormt fokus på flyten av data inn i miljøet(e) der det skal brukes. (Både med og uten AI osv.) Under en paraply som "den moderne datastabelen" og bruk av teknisk nyhetsspeak som "datateknikk", "datastoff", "datanettverk" osv., flyttes data og transformert til hovedsakelig fysiske strukturer, egnet for algoritmisk og statistisk prosessering (aka AI).
Energien er intens, og verktøy anskaffes og brukes i antall, som begynner å matche en handleliste for nygifte for det du trenger på kjøkkenet ditt. (Beklager, jeg kunne ikke la være.) Ta en titt på dette (kommer fra et veldig informativt nettsted kalt Our West Nest):
Og det ovenstående er bare kategorien dingser og verktøy som du anbefales å ha. Se siden deres for resten av tingene du trenger. Så nå vet du hva som kreves for å være en "matingeniør." Når det gjelder datateknikkverktøy, bare sjekk dette overveldende nettstedet!
Dessverre, som enhver god kokk med glede vil fortelle deg, er triksene i å kjenne til materialene dine (maten) og hvordan du kombinerer og matcher smaker av gode produkter, som du vet hvor du finner og hvordan du skal behandle. Oversatt til vårt rike betyr det at du kan bruke massevis av tekniske verktøy, men jobben vil bare bli gjort hvis du kjenner fagene til forretningsdomenene, kjenner forretningsproblemene og løser problemene sammen med forretningsfolk i federated scenarier.
Ellers vil du sannsynligvis ikke være en kostnadseffektiv løsningsleverandør. Dette er et forretningsproblem, ikke rakett (og heller ikke informatikk).
Og å vite hva virksomheten handler om er vårt neste emne.
Modelleringsvirkelighet: Kunnskap, ikke data
Virkeligheten kan være brutal: En av mine favoritt (ekte) skrekkhistorier handler om et multinasjonalt B2C-selskap som ønsket å implementere en ny salgsrapporteringsordning. Vi bygde den ved å samle inn data fra flere ERP-systemer som kjører i forskjellige land – bare for å oppdage at den konsoliderte databasen manglet produktkategorihierarkiinformasjon i mer enn 50 % av salgsrapportlinjene! Det forsinket prosjektet med flere måneder, hvor unge, tøffe kontrollører vekslet på å besøke de forskjellige datterselskapene... Hadde de visst det på forhånd, ville nok prosjektet sett annerledes ut.
Generativ AI (GenAI) ser ut til å vises på alle forsidene i dag. Og på side 2 argumenterer mange for at for å stoppe GenAIs tendenser til å hallusinere (finne på ting), må du hjelpe det sammen med en kunnskapsgraf. Det er en veldig god idé fordi grafer er nær forretningssemantikk.
Mike Dillinger har en veldig direkte ta om behovet for kunnskapsgrafer for å få AI til å fungere noe bedre:
"For data- og datavitere er en måte å motivere bruken av kunnskapsgrafer på å plassere dem som en måte å overvinne de mange manglene ved å representere data og kunnskap i relasjonsdatabaser og manipulere det med lineære maskinlæringsmodeller.
En stor, dårlig og dramatisk forenkling av databaser er at kolonner behandles som uavhengige eller ortogonale. Maskinlæringsteknikker som klassifikatorer gjør den samme antagelsen: det er vekter for hver funksjon/variabel, men det er ingen termer som representerer kovariansen eller gjensidig avhengighet mellom to eller flere funksjoner. Målklassene for klassifikatorer antas også å være usammenhengende eller ukorrelerte, og det er grunnen til at klassifikatorer presterer dårlig når det gjelder å velge mellom hierarkisk relaterte klasser - de er ikke usammenhengende, snarere subsumerer den ene den andre. Å tro at variabler er urelaterte når de faktisk er relatert, blåser ganske enkelt opp feilvariansen til utålelige nivåer."
Også fra et av Dillingers lysbilder: "Hvorfor bruke kunnskapsgrafer? Fordi matematikk er bokstavelig talt, med vilje, absolutt meningsløst. Og logikken er det også.»
Å ha innvirkning på virksomheten er der det begynner og hvor det slutter.
AI må produsere pålitelige forslag. Hvorfor ikke be om sertifisering?
Mer informatikk, mindre teknologi
Det følgende er ikke et stort problem, men unøyaktig terminologi ser ut til å ha infisert vår "laug".
Jeg begynte ved Københavns Universitet i 1969. Professoren min var Peter Naur, som er mest kjent for ting som:
- Medforfatter med Edsger Dijkstra et al. på programmeringsspråket Algol-60
- "N" i BNF, Backus-Naur-formen som brukes i mange språkdefinisjoner
- Han ønsket ikke å bli kalt en "dataforsker", han foretrakk "Datalogi" i stedet for "Datavitenskap" - grunnen er at de to domenene (datamaskiner og menneskelig kunnskap) er svært forskjellige og hans interesse var for data, som er skapt og beskrevet av oss som mennesker
- I sin bok "Computing: A Human Activity" (1992), en samling av hans bidrag til informatikk, avviste han programmeringsskolen som ser på programmering som en gren av matematikk
- Computer Pioneer Award fra IEEE Computer Society (1986)
- 2005 Turing Award-vinner, tittelen på prisforelesningen hans var "Databehandling versus menneskelig tenkning"
(Se mer bakgrunn her..)
I virkeligheten har vi tre konkurrerende termer:
- Datavitenskap
- informatikk
- informatikk
"Informasjonsvitenskap" betyr klassisk den typen informasjonshåndtering som bibliotekarer og arkivarer gjør. I dag er alt digitalt...
«Informatikk» brukes i stedet for informatikk i store deler av Europa og andre land. I U.S. et al., er informatikk ofte brukt som håndtering av informasjon i helsevesenet.
Og så er det "datavitenskap." Akademisk, i dag, er det veldig matematisk og abstrakt, basert på logikk og funksjoner. Imidlertid beskrives det ofte som et sett med ferdigheter som brukes til å håndtere data. Men den direkte semantikken, "hvordan konstruere datamaskiner," er ikke lenger i omfang; Jeg forventer at ingeniører og fysikere tar seg av det.
Hvis jeg bygger motorveier, kan jeg bruke spesielle motorvei-relevante ferdigheter. Men gjør det meg til en "motorveiforsker"? Ikke så.
I Communications of the ACM (Association for Computing Machinery, innlogging kreves), argumenterer Peter Denning, tidligere president for ACM, for og mot informatikk i en artikkel med tittelen "Is Computer Science? Datavitenskap oppfyller alle kriteriene for å være en vitenskap, men den har et selvpåført troverdighetsproblem», 2005, som han konkluderer:
"Valider datavitenskapelige påstander
Der har du oss. Vi har latt hypen fra reklameavdelinger infiltrere laboratoriene våre. I et utvalg av 400 datavitenskapelige artikler publisert før 1995 fant Walter Tichy at omtrent 50 % av de som foreslo modeller eller hypoteser ikke testet dem [12]. I andre vitenskapsfelt var andelen av artikler med uprøvde hypoteser omtrent 10%. Tichy konkluderte med at vår unnlatelse av å teste mer tillot mange usunde ideer å bli prøvd i praksis og reduserte troverdigheten til feltet vårt som vitenskap. …
Oppfatningen av vårt fagfelt ser ut til å være et generasjonsspørsmål. De eldre medlemmene har en tendens til å identifisere seg med en av de tre røttene til feltet - naturvitenskap, ingeniørfag eller matematikk. Vitenskapsparadigmet er stort sett usynlig innenfor de to andre gruppene.
Den yngre generasjonen, mye mindre ærefrykt enn den eldre en gang var med nye datateknologier, er mer åpen for kritisk tenkning. Datavitenskap har alltid vært en del av deres verden; de stiller ikke spørsmål ved gyldigheten. I sin forskning følger de i økende grad det vitenskapelige paradigmet.»
Referansen til Tichy er: Tichy, W. Bør dataforskere eksperimentere mer. IEEE datamaskin 1998.
Får deg til å lure på: Lar vi fortsatt "hypen fra reklameavdelinger infiltrere laboratoriene våre"?
Jeg tror "informatikk" er den mest generelle og presise betegnelsen på det vi gjør. Databehandling er en menneskelig aktivitet og informatikk beskriver de menneskelige aktivitetene ved å håndtere informasjon for og av mennesker.
Ja, jeg føler meg bedre nå, takk!
Se fremover: Forbedring av kognisjon
Datamodellering i fremtiden?
Som noen av mine lesere vil huske, er jeg en (graf)datamodeller utenat, med mange års modellering bak meg. Jeg er også en sterk talsmann for å bruke informatikk på forretningsproblemer – noe som gjør forretningsproblemløsning til det viktigste vi gjør. Vi har lidd under kost/nytte-diskusjonene de siste 15 til 25 årene.
Folk har også en tendens til å tro at datamodellering er ved slutten av veien, si ikke mer. Hva kan gjøres for å gjøre det mer produktivt og produsere høyere kvalitet? Den ble utviklet på 1970-tallet, vel å merke. Hvor mye annet fra 70-tallet har overlevd? (Vel, bare erting: Relasjonsmodellering overlevde ...)
Når det gjelder enhver teori, må du utfordre antakelsene. Datamodellering, slik vi kjenner det nå, er veldig ingeniørorientert med komplekse diagrammer, som ikke er for nære med forbrukernes beste ønsker. På mange måter er det fortsatt "blåkopier" basert på aksiomatiske paradigmer som databasenormalisering osv. - ment for konstruksjon av fysiske konstruksjoner som databaser. Unntaket er på informatikksiden av huset, hvor semantiske modeller (grafer) har en viss suksess på grunn av uttrykksevne, presisjon og relativ brukervennlighet (les: "kunnskapsgrafer").
Det finnes sterk, fremtidsrettet forskning
Så, er dette slutten på reisen? Vil JSON ta over hele spekteret av datamodeller?
Jeg tror ikke. Datamodellering, med semantikk, er et åpent forskningsområde. Tradisjonell informatikkbasert datamodellering var basert på ganske smale aksiomer og paradigmer – visstnok styrket av logikk og abstraksjoner.
Men semantikk og erkjennelse åpner døren til et veldig stort univers av diskurs. Faktisk, det datamodellering prøvde å gjøre gjennom årene var å komme inn i kognitiv vitenskap (psykologi, klinisk og filosofisk).
Datamodeller er tolkninger av verden slik den oppfattes av sansene våre, og danner erkjennelsen av alt vi ser og opplever. Dette er den åpne veien videre!
Og hva ser vi på da? La oss, for moro skyld, kalle det et «kognitivt posisjoneringssystem» (CPS). Ta en titt:
Erfarne CPS-brukere som reiser vil merke at bildet er fra Paris, Frankrike. Noen vil til og med vite at elven er kjent under navnet Seinen.
Overlevelse ved visuell kognisjon
De grunnleggende kognitive evnene til de fleste dyr, inkludert meg, har som mål å forstå, først og fremst, situasjoner som dette: Du ser en løve (hann) som forfølger i gresset. Dette er ikke en rik kontekst å ta beslutninger fra. Følg instinktene dine (det er en god idé å løpe tilbake til bilen).
Og her er en annen kontekst: Du ser en annen løve! Denne gangen en hunn som slapper av ved siden av et kadaver, og hun har sannsynligvis full mage. Litt mer kontekst å jobbe med. Beistet (gnu?) er nesten spist opp allerede. slutning: Hun er ikke sulten for øyeblikket. Ta et bilde og gå tilbake, stille og rolig.
Det er en rik portefølje av akademisk forskning om disse sakene. Vi utviklet oss til å håndtere på stedet, nå-og-her, forståelse av konteksten, slik den ble presentert for oss av en kontinuerlig strøm av sanser (persepsjon) som ankommer våre kognitive prosesseringsenheter i hjernen. Det går fra grunnleggende psykologi over nevropsykologi over kognitiv nevrovitenskap over selv, intelligens, bevissthet og filosofi.
Jeg har fulgt ulike forskere og forfattere de siste 10 årene, og her skal vi se på en liten kavalkade av interessante observasjoner.
Kart
Det er klart at kart er deler av denne søken etter å lette oppmerksomhet og forståelse. Her er (sentrum av) Londons undergrunnskart:
Nå, for det første, har kart en rekke kvalier, som illustrert ovenfor:
- Steder er kartlagt
- Relasjoner eller stier, om du vil, er kartlagt
- Kart er grafer, grafer er kart!
- Kart gir intuitiv mening
Legg også merke til at på kartet er steder/landemerker notert. Men hvis du har glemt hva som er i nærheten av Sloane Square t-banestasjon, kan du alltid stå opp i dagslyset og se om din CPS vil gjenkjenne omgivelsene (= konteksten) for deg. Noe sånt som "Å, ja, der borte i den lille butikken i det gule huset er der vi kjøpte den røde bandanaen til Ellen på bryllupsreisen."
Å tenke i kartallegorier når du lager datamodeller er enkelt og kraftig. Det er derfor jeg forlot ER-diagrammer og UML-klassediagrammer for mange år siden.
På plassholdere/stedsmerker/navn på steder
Å finne veien er litt mer enn kart og kognitive intuisjoner. I sin utmerkede bok, «Wayfinding», har Picador MacMillan 2020, Michael Bond (vitenskapsjournalist, tidligere seniorredaktør av New Scientist), noen forbløffende observasjoner og avsløringer.
Han siterer antropolog Ariane Burke for å si at det er arkeologiske bevis på at tidlig moderne mennesker hadde omfattende sosiale nettverk. "Disse fjerntliggende nettverkene var avgjørende for vår kultur," forklarte hun i en telefonsamtale. "Husk at under paleolitikum var det relativt få mennesker rundt. … Å opprettholde et romlig omfattende sosialt nettverk var en måte å sikre din fortsatte overlevelse på. Du ville trenge et veldig dynamisk kognitivt kart, som du hele tiden måtte oppdatere med informasjon om kontaktene dine og hva de fortalte deg om landskapet.»
Bond nevner også bruken av topografiske stedsnavn – toponymer. For eksempel, hvis du drar nordvestover fra foreldrenes gård i Skottland, møter du «sammenløpet av de lyse og skinnende bekker» og følger den gamle storfestien «fuglenes stein». En mil eller så lenger møter du «den store svarte bakken» og krysser den «røde strømmen». Rett foran er "slagets bakke." Etter en klatring vil du finne deg selv på "multebærbakken" (de vokser der fortsatt).
Historikere mener at topografiske stedsnavn ga tidlige nybyggere et geografisk referansesystem, en forløper for breddegrad og lengdegrad. Et beskrivende navn gir et mentalt bilde - du vil gjenkjenne den "gresskledde eminensen på en knaus" (Funtulich, på gælisk) når du ser den. En sekvens av stedsnavn utgjør et sett med veibeskrivelser: så utstyrt kan du reise.
Lenger nord, til Iniut-folket i Nord-Canada, Alaska og Grønland. Da oppdageren George Francis Lyon gikk gjennom grenda Igloolik i det kanadiske arktis i 1822, på jakt etter Nordvestpassasjen, bemerket han at «hver bekk, innsjø, bukt, punkt eller øy har et navn, og til og med visse hauger med stein."
For en utenforstående kan Arktis se funksjonsløst og monotont ut. … på den sørlige hælen av Baffin Island finner du Nuluujaak, eller "to øyer som ser ut som baken." Vanskelig å gå glipp av. Lenger opp på kysten vet du nøyaktig hvor du er når du ser Qumanguaq, «den trekkende bakken (ingen hals).»
Denne tilnærmingen til å navngi steder er veldig forskjellig fra den som ble tatt av de første europeiske oppdagelsesreisende i Amerika, som hadde en tendens til å feire venner, støttespillere eller bemerkelsesverdige personer fra hjemlandet i stedet for lokal topografi eller kultur.
Hvordan vi navigerer
Før vi forlater Michael Bond, her er noen kommentarer som er verdt å tenke på:
"Mennesker er velsignet med en indre navigator som er umåtelig mer sofistikert og dyktig enn noe kunstig system. Hvordan bruker vi det?
Psykologer har funnet ut at når folk finner veien gjennom ukjent terreng, følger de en av to strategier: enten relaterer de alt til sin egen posisjon i rommet, den "egosentriske" tilnærmingen, eller de stoler på landskapets trekk og hvordan de forholder seg til hverandre for å fortelle dem hvor de er, den 'romlige' tilnærmingen.»
Et annet sett med observasjoner som jeg synes er interessant er hvordan vi faktisk går rundt i landskap og følger ruter. Ser ut til at grenser er like viktige som lokasjoner. Og jeg mistenker at det kan generaliseres til konstruerte "landskap", der grenser kan lette navigeringen betraktelig (og intuitivt).
Jeg anbefaler på det sterkeste «Wayfinding» av Michael Bond.
Bevegelse, romlig
Den neste boken jeg vil nevne er ”Mind in Motion: Hvordan handling former tanker” av Barbara Tversky (prof. emerita i psykologi ved Stanford) fra 2019.
På mange måter er det rammet inn av de samme funnene som Michael Bond rapporterte om.
Mennesker, som de fleste skapninger, beveger seg fra sted til sted. Når de beveger seg etterlater de spor, på bakken, i hjernen, stier og steder. Hippocampus registrerer bevegelser som ruter, rekker av steder og stier. Dette er faktisk Nobelprisen i fysiologi eller medisin 2014, som ble tildelt den ene halvparten til John O’Keefe, den andre halvparten i fellesskap til May-Britt Moser og Edvard I. Moser «for deres oppdagelser av celler som utgjør et posisjoneringssystem i hjernen». Cellene kalles rutenettceller og brukes som markører som arbeider med hippocampi for å skape romlige konstruksjoner i hjernen.
Barbara Tversky har et bredere perspektiv - hun ønsker å bevise at bevegelse registrert romlig i sinnet er plattformen for tanke. Ikke bare grafer, men også ord, bevegelser og grafikk. De fremmer også slutninger og oppdagelser, tillater opprettelse, revisjon og slutning fra fellesskapet. Kategorisering er en mental forenkling på tvers av hele bildet som oppfattes. Gjerne prof. Tversky har forsket på mange aspekter ved disse tingene i hennes psykologilaboratorium ved Stanford og ved Columbia University.
Rom har mening, nærhet betyr nærhet på alle dimensjoner. Vertikal: opp, alt bra, horisontalt: nøytral. Rommet er spesielt, overmodalt og essensielt for å overleve, grunnlag for annen kunnskap. Støttet av gester.
Kommunikasjonen fra sinnet er med andre ord lett gjenkjennelig og det bør være åpenbart for forbrukeren, hvordan den (kommunikasjonen) kan hjelpe med oppgavene som er viktige i sammenhengen. Høres ut som gode anbefalinger for hvordan du kan forbedre datamodeller i fremtiden!
"Mind in Motion: How Action Shapes Thought" er et banebrytende verk innen kognitiv vitenskap. Det er en utmerket YouTube-video (Spatial Thinking is the Foundation of Thought) med henne fra 2022, her..
Kognisjon i hjernen (venstre og høyre)
En av de viktigste, nøye undersøkte bøkene om kognitive forhold er "The Matter with Things: Our Brains, Our Delusions, and the Unmaking of the World" av psykiater, nevrovitenskapsforsker, filosof og litteraturviter Dr. Ian McGilchrist, Perspectiva, 2021.
I sine egne ord:
"Det er faktisk ikke deler. Deler er en artefakt av en bestemt måte å ivareta verden på. Det finnes bare helheter. Og ting som vi tenker på som deler, er helheter på et annet nivå, og ting vi tenker på som helheter, kan sees på som deler av en enda større helhet.
Men denne virksomheten med å skjære ting opp i deler er en gjenstand fra venstre hjernehalvdel sin stykkevise oppmerksomhet. Så fordi den prøver å fokusere på denne lille detaljen, går den inn på en viss liten bit, kanskje tre av 360 graders oppmerksomhetsbue, og det fører til et annet syn på verden enn på høyre hjernehalvdel.»
Den pedantiske venstre halvkule og den intuitive høyre halvkule
Arbeidsdelingen mellom våre to hjernehalvdeler kan oppsummeres med noen få eksempler:
Venstre | Ikke sant |
kjent | nytt |
visshet | mulighet |
fiksitet | flyten |
deler | hele |
eksplisitt | implisitt |
abstrahert | kontekstuelle |
generell | unik |
kvantifisering | kvalifikasjon |
livløse | animere |
optimistisk | realistisk |
presentert på nytt | presentere |
Årsakene til dikotomien er evolusjonære. Den forenklede forklaringen tilsvarer omtrent de to løveeksemplene ovenfor. Den ene er "Å, jeg vet hva det er" og den andre er "Hjelp, jeg må løpe!" Begge reaksjonene er ganske nyttige.
Her er en veldig interessant YouTube-foredrag: Dr. Iain McGilchrist talte på IdeaSquare-innovasjonsrommet til CERN for å diskutere virkelighetens natur fra den menneskelige hjernes perspektiv og filosofi. Arrangementet ble arrangert i forbindelse med et pilotkurs som utrustet studentene med storskala systemtenkningsevner og hvordan man kan indusere samfunnsendringer. Han vedlikeholder også en nettside her..
Hans siste bok, «The Matter with Things», er to bind, 1,300 sider til sammen. Burde holde deg opptatt en stund!
Jeg håper at jeg har overbevist deg om at vi har flere muligheter til å bli bedre til å forstå hva datamodeller går ut på? Hold øynene dine åpen! Kommuniser med intuisjon! Måtte 2024 bli året hvor nyskapende evolusjon gjør alle de dataene enklere!
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.dataversity.net/handling-data-concerns-in-2024-and-onwards/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 1
- 10
- 12
- 120
- 15 år
- 15%
- 1995
- 2005
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2024
- 225
- 247
- 25
- 300
- 360
- 400
- 84
- a
- evner
- Om oss
- ovenfor
- absolutt
- ABSTRACT
- akademisk
- akademisk forskning
- adgang
- Akkumulere
- ACM
- ervervet
- oppkjøp
- tvers
- Handling
- Aktiviteter
- aktivitet
- faktisk
- la til
- Annonsering
- advokat
- Etter
- mot
- siden
- fremover
- AI
- sikte
- aka
- AL
- alaska
- algoritmisk
- algoritmer
- Alle
- tillate
- tillatt
- tillate
- nesten
- langs
- allerede
- også
- alltid
- am
- ambisiøs
- Americas
- an
- analytics
- og
- dyr
- En annen
- noen
- lenger
- vises
- søknader
- anvendt
- Påfør
- påføring
- tilnærming
- ca
- Arc
- Arctic
- ER
- AREA
- argumentere
- argumenterer
- rundt
- ankommer
- Artikkel
- kunstig
- AS
- spør
- aspekter
- Association
- antatt
- forutsetningen
- antagelser
- At
- delta
- oppmerksomhet
- award
- tildelt
- B2C
- tilbake
- støttespillere
- dårlig
- basert
- grunnleggende
- basis
- Battle
- bukt
- BE
- ble
- fordi
- bli
- vært
- før du
- Begynnelsen
- bak
- være
- tro
- Fordeler
- BEST
- Bedre
- mellom
- Stor
- større
- Fugler
- Bit
- Svart
- velsignet
- obligasjon
- bok
- bøker
- både
- kjøpt
- grenser
- Brain
- hjerner
- Branch
- Bright
- bredere
- budsjett
- bygget
- Bunch
- virksomhet
- Forretningsmessig påvirkning
- opptatt
- men
- by
- ring
- som heter
- CAN
- Canada
- Canadian
- evner
- stand
- bil
- Kort
- hvilken
- nøye
- saken
- saker
- Kategori
- kveg
- feire
- Celler
- senter
- Århundre
- CERN
- viss
- Gjerne
- utfordre
- utfordringer
- sjanse
- endring
- billig
- sjekk
- Kina
- klasse
- klasser
- klatre
- Klinisk
- Lukke
- Coast
- kode
- kognisjon
- kognitiv
- Samle
- samling
- Columbia
- kolonner
- kombinere
- kommer
- kommunisere
- Kommunikasjon
- kommunikasjon
- samfunnet
- Selskaper
- Selskapet
- forholdsvis
- konkurrerende
- fullføre
- komplekse
- datamaskin
- informatikk
- datamaskiner
- databehandling
- unnfanget
- Bekymring
- bekymringer
- konkluderte
- konkluderer
- Motstrid
- sammen
- Bevissthet
- Konsekvenser
- stadig
- utgjør
- konstruere
- konstruksjon
- forbruker
- Forbrukere
- kontakter
- kontekst
- fortsette
- fortsatte
- fortsetter
- fortsetter
- bidragene
- overbevist
- København
- tilsvarer
- Kostnad
- kostnadseffektiv
- kostnadseffektiv løsning
- kostbar
- Kostnader
- kunne
- land
- kurs
- skape
- opprettet
- Opprette
- skaperverket
- skapninger
- Troverdighet
- kritisk
- kryssing
- Kultur
- tungvint
- Kunder
- sykluser
- dato
- dataregistrering
- datavarehus
- Database
- databaser
- DATAVERSITET
- dagslys
- avtale
- håndtering
- Avgjør
- avgjørelser
- Forsinket
- avdelinger
- beskrevet
- beskriver
- detalj
- utviklet
- Enheter
- diagrammer
- gJORDE
- Die
- forskjellig
- vanskelig
- digitalt
- Dimensjon
- direkte
- Direkte adgang
- retninger
- direkte
- disipliner
- diskurs
- oppdage
- Funnet
- diskutere
- diskusjoner
- Divisjon
- do
- gjør
- gjør
- dollar
- domene
- domener
- gjort
- Av
- dr
- dramatisk
- under
- dynamisk
- dynamikk
- E&T
- hver enkelt
- Tidlig
- lette
- brukervennlighet
- lett
- lettelser
- lett
- redaktør
- enten
- Elektrisk
- ellers
- oppfordret
- slutt
- slutter
- energi
- ingeniør
- Ingeniørarbeid
- Ingeniører
- forbedre
- nok
- sikrer
- Enter
- kom inn
- Enterprise
- bedrifter
- entry
- miljømessige
- utstyrt
- ERP
- feil
- avgjørende
- etc
- Europa
- europeisk
- Den Europeiske Union
- Selv
- Event
- Hver
- alt
- overalt
- bevis
- evolusjon
- utviklet seg
- nøyaktig
- eksempel
- eksempler
- utmerket
- unntak
- Øvelse
- forvente
- forventninger
- dyrt
- erfaring
- eksperiment
- eksperter
- forklarte
- forklaring
- explorer
- Explorers
- omfattende
- øyne
- stoff
- Faktisk
- Mislyktes
- Failure
- gård
- Favoritt
- Egenskaper
- føler
- hunn
- Noen få
- felt
- Felt
- Finn
- finne
- funn
- slutt
- Først
- fem
- fleksibilitet
- flyten
- Fokus
- følge
- etter
- mat
- Til
- fremst
- glemt
- Tidligere
- Forward
- fremtidsrettet
- funnet
- Fundament
- Stiftet
- brøkdel
- Frankrike
- Francis
- ofte
- venner
- fra
- foran
- fullt
- moro
- funksjonelle
- funksjoner
- framtid
- Gadgets
- ga
- general
- generasjonen
- generasjons
- geografiske
- George
- få
- Go
- Går
- skal
- god
- styresett
- graf
- grafikk
- grafer
- Grid
- Ground
- Gruppens
- Grow
- Vekst
- HAD
- Halvparten
- Håndtering
- skjedde
- Hard
- Ha
- he
- hode
- helsetjenester
- Hjerte
- tung
- hjelpe
- halvkuler
- her
- her.
- hierarki
- Høy
- høyere
- svært
- motorveier
- hans
- hjemland
- bryllupsreise
- håp
- Horisontal
- horror
- vert
- hus
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- http
- HTTPS
- stort
- menneskelig
- Mennesker
- Sulten
- Hype
- i
- Tanken
- Ideer
- identifisere
- IEEE
- if
- bilde
- Påvirkning
- iverksette
- gjennomføring
- implementere
- viktig
- forbedret
- bedre
- in
- I andre
- Inkludert
- stadig
- uavhengig
- indeksert
- blåses opp
- påvirket
- informasjon
- Informasjonssystemer
- informative
- i utgangspunktet
- indre
- Innovasjon
- innovative
- i stedet
- Intelligens
- med hensikt
- interesse
- interessant
- intim
- inn
- intuitiv
- investering
- Investorer
- usynlig
- engasjement
- Øya
- Islands
- utstedelse
- saker
- IT
- DET ER
- selv
- Jobb
- John
- journalist
- reise
- jpg
- JSON
- bare
- Hold
- nøkkel
- Type
- Vet
- Knowing
- kunnskap
- kjent
- lab
- arbeidskraft
- laboratorier
- innsjø
- landskap
- Språk
- stor
- Store bedrifter
- i stor grad
- Siste
- Late
- siste
- breddegrad
- lag
- ledende
- Fører
- LÆRE
- læring
- Permisjon
- Forelesninger
- Led
- venstre
- mindre
- la
- Nivå
- nivåer
- i likhet med
- linjer
- Lion
- Liste
- lite
- steder
- logikk
- Logg inn
- London
- Se
- ser ut som
- så
- ser
- Lot
- masse
- senket
- Lyon
- maskin
- maskinlæring
- Maskinlæringsteknikker
- maskiner
- laget
- opprettholde
- opprettholder
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- manipulere
- mange
- mange folk
- kart
- Kart
- Match
- materialer
- math
- matematiske
- matematikk
- Saken
- Saker
- max bredde
- kan 2024
- Kan..
- me
- betyr
- midler
- ment
- medisin
- Møt
- møter
- medlemmer
- mental
- nevner
- nevner
- fusjoner
- Fusjoner og anskaffelser
- mesh
- metoder
- Michael
- kunne
- millioner
- millioner dollar
- tankene
- gå glipp av
- mangler
- modellering
- modeller
- Moderne
- penger
- måneder
- mer
- mest
- for det meste
- bevegelse
- flytte
- flyttet
- bevegelser
- mye
- multinasjonale
- må
- my
- meg selv
- navn
- navn
- navngiving
- Natur
- Navigasjon
- Navigator
- Trenger
- Unødvendig
- Nest
- nettverk
- nettverk
- Neuroscience
- Nøytral
- Ny
- Ny teknologi
- neste
- fint
- NIH
- Nei.
- Nobel pris
- eller
- nord
- bemerkelsesverdig
- note
- bemerket
- nå
- Antall
- tall
- observasjoner
- Åpenbare
- of
- off
- Gammel
- eldre
- on
- gang
- ONE
- bare
- utover
- åpen
- Muligheter
- or
- orakel
- rekkefølge
- Annen
- andre
- vår
- ut
- enn
- Overcome
- egen
- side
- sider
- Papir
- papirer
- paradigmet
- paradigmer
- paris
- del
- deler
- passasje
- bestått
- Past
- baner
- Ansatte
- oppfattet
- persepsjon
- utføre
- utført
- kanskje
- personlig
- Personlige datamaskiner
- perspektiv
- Peter
- filosofi
- telefon
- Telefonsamtale
- bilde
- PHP
- fysisk
- bilde
- pilot
- pioner
- Sted
- steder
- planlegging
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Point
- politikk
- portefølje
- posisjon
- posisjonering
- muligens
- kraftig
- praksis
- presis
- Precision
- forløper
- trekkes
- presentert
- president
- press
- pen
- forrige
- Prisene
- premie
- sannsynligvis
- Problem
- prosessering
- produsere
- Produkt
- produktiv
- Produkter
- Professor
- Programmering
- prosjekt
- fremme
- ledetekster
- foreslår
- Bevis
- beviste
- gi
- leverandør
- Psykologi
- publisert
- kjøpt
- sette
- kvalitet
- søken
- spørsmål
- raskt
- ganske
- sitater
- heller
- reaksjoner
- Lese
- lesere
- ekte
- Reality
- realisering
- riket
- realms
- grunnen til
- grunner
- gjenkjenne
- anbefaler
- anbefalinger
- anbefales
- registrert
- poster
- Rød
- referanse
- Avvist..
- i slekt
- slektning
- pålitelig
- lindring
- avhengige
- rest
- husker
- erstattet
- rapporterer
- rapportert
- Rapportering
- representere
- representerer
- ber om
- påkrevd
- behov
- Krav
- redde
- forskning
- forsker
- forskere
- oppløsning
- Resultater
- Rich
- ikke sant
- River
- vei
- rakett
- ROI
- roller
- røtter
- omtrent
- ruter
- regler
- rennende
- s
- salg
- samme
- sap
- SAS
- sier
- sier
- scenarier
- ordningen
- Scholar
- Skole
- Vitenskap
- Forsker
- forskere
- omfang
- Skottland
- Søk
- se
- synes
- sett
- semantikk
- senior
- Sequence
- alvor
- sett
- flere
- figurer
- hun
- Shop
- Shopping
- mangler
- bør
- viser
- Shutterstock
- side
- betydelig
- Enkelt
- forenklet
- forenkle
- ganske enkelt
- nettstedet
- situasjon
- situasjoner
- ferdigheter
- Lysbilder
- liten
- So
- selskap
- sosiale nettverk
- sosiale nettverk
- samfunnsmessig
- Samfunnet
- løsning
- Solutions
- LØSE
- løse
- noen
- noe
- noe
- sofistikert
- Southern
- Rom
- romlig
- spesiell
- spre
- SQL
- kvadrat
- stable
- stå
- stanford
- startet
- starter
- stasjon
- statistisk
- Still
- Stones
- Stopp
- lagring
- Stories
- rett fram
- strategier
- stream
- bekker
- styrket
- sterk
- strukturer
- Studenter
- emne
- suksess
- slik
- egnet
- Støttes
- overlevelse
- Overlevde
- system
- Systemer
- bord
- Ta
- tatt
- tar
- tape
- Target
- oppgaver
- tech
- tech selskaper
- teknikker
- Technologies
- Teknologi
- fortelle
- fortelle
- tendens
- begrep
- terminologi
- vilkår
- test
- enn
- takk
- Det
- De
- Fremtiden
- Landskapet
- verden
- deres
- Dem
- deretter
- teori
- Der.
- Disse
- de
- ting
- ting
- tror
- tenker
- denne
- De
- trodde
- tre
- Gjennom
- tid
- Tittel
- tittelen
- til
- i dag
- sammen
- også
- tok
- verktøy
- tøff
- handel
- tradisjonelle
- tradisjonelt
- trail
- forvandlet
- reiser
- behandle
- behandlet
- enorm
- prøvd
- triumf
- prøver
- Turing
- snur
- to
- oss
- paraply
- ukorrelert
- etter
- forstå
- forståelse
- ukjent
- union
- lomper
- Universe
- universitet
- Oppdater
- us
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Brukere
- ved hjelp av
- ulike
- Versus
- vertikal
- veldig
- video
- visninger
- syn
- visjoner
- visuell
- volumer
- vs
- W
- ønsker
- ønsket
- ønsker
- lager
- var
- Vei..
- måter
- we
- Nettsted
- VI VIL
- var
- Vest
- Hva
- Hva er
- når
- mens
- hvilken
- HVEM
- hele
- hvorfor
- vil
- Vinner
- ønsker
- med
- innenfor
- uten
- lurer
- ord
- Arbeid
- arbeid
- verden
- bekymring
- verdt
- ville
- forfattere
- Yahoo
- år
- år
- gul
- ja
- ennå
- du
- Young
- Younger
- Din
- deg selv
- youtube
- zephyrnet