回顾过去,然后展望未来,是年底前的传统做法。 2024 年哪些数据问题值得担心? 2024 年,我们有机会在哪些方面做一些有益的事情?不用说,金钱(预算和成本)是一个问题。但更不用说,解决真正的业务挑战可能更重要。请记住,成本会不断累积,而收益可能会很晚才显现出来。有些好处甚至可以进入“胜利或死亡尝试”类别。
诚然,这并不容易:
那么,受到鼓舞,我们可以从过去学到什么?
我提出了 2024 年非常有趣的五个问题:
- 经营成果
- 主题与过程
- 建模:现实还是数据?
- 信息学——为什么这是欧洲的事情?
- 通过提高认知来改进数据建模???
业务成果,现在或永远
计算应用于商业问题的历史可以追溯到 1960 世纪 XNUMX 年代末。数据输入最初是通过 Flexowriter 纸带(在电动打字机上)和打孔卡上进行的。复杂的算法在磁带上以多步排序/合并算法的形式执行,并在七十年代被直接访问设备(磁盘)所取代。
业务用例非常简单,像我这样的人在 10 到 15 年间都非常忙于实施物料清单和物料需求处理应用程序;在为这些用例购买的计算机上。价格从五十万美元起。
发票很快被添加为一个用例,但事实证明它开始变得困难,因为 数据质量 问题(是的,当时就已经出现了;客户是一群很难相处的人)。
集成开始成为一个问题,事实证明这是一个严重的问题,因为早期的数据库系统大多用作领域应用程序的单点解决方案。然而,企业数据库的愿景导致了 SQL 相对于网络和索引(ISAM/VSAM 数据库)的胜利,因为标准化数据库相对于旧 DBMS 中过于物理的数据模型具有灵活性。
七十年代,所谓的“DIKW金字塔”开始随处可见:
企业建模愿景还进入了导致面向对象模型(UML、OO)以及 OODBMS 的代码层,但未能进入主线路径。
这种信息系统的构建和实施的假设是基于规划、治理、方法、业务专家的参与和一些技术(关系建模、面向对象等)等学科。
然而,在 80 年代和 90 年代,人们普遍认识到这些“筒仓”太困难且成本太高。微型计算机、个人计算机、OLAP、数据仓库等新技术被摆上桌面,为实际业务需求提供一些缓解。
主体而非过程
进入新世纪,ERP 系统(如 Oracle、SAP 等)和由 OLAP、SAS 等分析支持的庞大数据仓库确实在大多数大型企业中运行。成本很高,是的。是的,很难改变。然而,如果你问我的话,高成本带来的好处是有道理的。外部性发生在本世纪初,例如市场化投资思维(新自由主义)的增长、欧盟强大的新宏观政治形势以及中国的关键作用。
企业活动的全球化发生得很快,并且一直持续到今天。这使得企业变得更加复杂,面临着并购、产品线冲突、业务规则相互矛盾等问题。投资者要求显着缩短投资回报周期,这在过去/现在都是巨大的压力。政治、意识形态和动荡动态都影响了传统上被视为(管理/计算机)科学的内容。
雅虎、谷歌等大型科技公司在处理“大数据”方面的成功引发了人们对“技术拯救”的雄心勃勃的期望。
因此,技术是人们寻找解决方案的地方——想想 NoSQL、函数式编程和“现代数据堆栈”。现在,存储变得简单且便宜,而“计算”仍然像以前一样麻烦。人工智能变得更加强大(但计算成本和环境后果仍然非常昂贵)。
到 2024 年,人们将(继续)高度关注数据流向将要使用数据的环境。 (无论有没有人工智能等)在“现代数据堆栈”等保护伞下,并使用“数据工程”、“数据结构”、“数据网格”等技术新闻术语,数据正在被移动和存储。大部分转化为物理结构,适合算法和统计处理(又名人工智能)。
精力充沛,大量购买和使用工具,这开始与新婚夫妇厨房所需的购物清单相匹配。 (抱歉,我忍不住。)看看这个(来自一个名为“我们的西巢”的信息丰富的网站):
以上只是推荐您拥有的小工具和工具类别。请访问他们的网站以获取您需要的其余内容。所以,现在您知道如何成为一名“食品工程师”了。至于数据工程工具,只需检查这个压倒性的 网站!
不幸的是,正如任何优秀的厨师都会高兴地告诉您的那样,行业的技巧在于了解您的材料(食物)以及如何组合和匹配优质产品的口味,您知道在哪里可以找到以及如何处理这些产品。翻译到我们的领域,这意味着你可以应用很多很多的工程工具,但只有当你了解业务领域的主题,了解业务关注点,并与联邦业务人员一起解决问题时,这项工作才能完成。场景。
否则,您可能不会成为具有成本效益的解决方案提供商。这是一个商业问题,而不是火箭(也不是计算机)科学。
了解业务是什么是我们的下一个主题。
建模现实:知识,而不是数据
现实可能是残酷的:我最喜欢的(真实的)恐怖故事之一是关于一家跨国 B2C 公司想要实施新的销售报告计划的故事。我们通过从不同国家/地区运行的多个 ERP 系统收集数据来构建它 - 结果发现统一数据库在超过 50% 的销售报告行中缺少产品类别层次结构信息!这使得项目推迟了几个月,年轻、强硬的控制者轮流拜访不同的子公司……如果他们事先知道这一点,这个项目可能看起来会有所不同。
如今,生成式人工智能(GenAI)似乎出现在所有头版。在第 2 页上,许多人认为,为了阻止 GenAI 产生幻觉(编造事情)的倾向,你必须帮助它以及 知识图。这是一个非常好的主意,因为图与业务语义很接近。
迈克·迪林格有一个 非常直接的采取 关于知识图谱使人工智能更好地发挥作用的需求:
“对于计算机和数据科学家来说,激励使用知识图谱的一种方法是将其定位为克服在关系数据库中表示数据和知识并使用线性机器学习模型对其进行操作的许多缺点的方法。
数据库的一个重大、糟糕且戏剧性的简化假设是列被视为独立或正交。分类器等机器学习技术做出相同的假设:每个特征/变量都有权重,但没有术语来表示两个或多个特征之间的协方差或相互依赖性。分类器的目标类也被认为是不相交或不相关的,这就是分类器在层次相关的类之间进行决策时表现不佳的原因——它们不是不相交的,而是一个包含另一个。假装变量不相关,而实际上它们是相关的,只会将误差方差扩大到无法容忍的水平。”
此外,Dillinger 的一张幻灯片中还提到:“为什么要使用知识图?因为数学从字面上、有意地、绝对没有意义。逻辑也是如此。”
产生业务影响是起点和终点。
人工智能必须产生可靠的命题。为什么不 要求认证?
更多信息学,更少技术
下面的问题不大,但不精确的术语似乎已经感染了我们“行会”。
我于 1969 年开始在哥本哈根大学就读。我的教授是 Peter Naur,他因以下方面而闻名:
- 与 Edsger Dijkstra 等人合著者。关于 Algol-60 编程语言
- BNF中的“ N”,许多语言定义中使用的Backus-Naur-Form
- 他不想被称为“计算机科学家”,他更喜欢“数据学”而不是“计算机科学” –原因是两个领域(计算机和人类知识)非常不同,并且他对数据感兴趣,这是由我们创造并形容为人类
- 在他对计算机科学的贡献的合集“计算机:人类活动”(1992年)中,他拒绝了将编程视为数学分支的编程学院。
- IEEE计算机学会计算机先锋奖(1986)
- 2005年图灵奖获得者,他的获奖演讲的标题是“计算与人类思维=
(查看更多背景 相关信息.)
事实上,我们有三个相互竞争的术语:
- 计算机科学
- 信息学
- 信息科学
“信息科学”通常是指图书馆员和档案管理员所做的信息处理。今天,一切都是数字化的……
在欧洲和其他国家的大部分地区,使用“信息学”代替计算机科学。在美国等国家,信息学经常被用来处理医疗保健中的信息。
然后是“计算机科学”。在今天的学术上,它非常数学和抽象,建立在逻辑和函数的基础上。然而,它经常被描述为一组用于处理数据的技能。但直接的语义,“如何构建计算机”,已经不在范围之内了。我希望工程师和物理学家能够解决这个问题。
如果我建造高速公路,我可能会使用与高速公路相关的特殊技能。但这会让我成为“公路科学家”吗?并非如此。
在 ACM(计算机协会,需要登录)通讯中,ACM 前主席 Peter Denning 在题为“计算机科学是科学吗?”的文章中对计算机“科学”进行了支持和反对。计算机科学满足作为一门科学的所有标准,但它有一个自身造成的可信度问题,”2005 年,他总结道:
“验证计算机科学主张
在那里你有我们。我们允许广告部门的炒作渗透到我们的实验室。在 400 年之前发表的 1995 篇计算机科学论文样本中,Walter Tichy 发现大约 50% 的提出模型或假设没有进行测试 [12]。在其他科学领域,未经检验假设的论文比例约为 10%。蒂奇的结论是,我们未能进行更多测试,导致许多不合理的想法在实践中得到尝试,并降低了我们领域作为一门科学的可信度。 ……
对我们这个领域的看法似乎是一个代际问题。年长的成员倾向于认同该领域的三个根源之一——科学、工程或数学。科学范式在其他两组中基本上是不可见的。
与老一辈相比,年轻一代对新计算技术的敬畏程度大大降低,他们对批判性思维更加开放。计算机科学一直是他们世界的一部分。他们并不质疑其有效性。在他们的研究中,他们越来越遵循科学范式。”
Tichy 的参考文献是:Tichy, W. 计算机科学家应该进行更多实验吗? IEEE 计算机 1998.
让你想知道:我们是否仍然允许“广告部门的炒作渗透到我们的实验室”?
我认为“信息学”是我们所做工作的最通用、最精确的术语。计算是人类活动,信息学描述了为人类处理信息和由人类处理信息的人类活动。
是的,我现在感觉好多了,谢谢!
展望未来:提高认知
未来的数据建模?
正如我的一些读者所记得的那样,我是一名骨子里的(图)数据建模者,拥有多年的建模经验。我也是将信息学应用于业务问题的坚定倡导者——使业务问题的解决成为我们所做的关键事情。过去 15 到 25 年里,我们一直在讨论成本/效益问题。
人们还倾向于相信数据建模已经走到了尽头,无需多言。可以采取哪些措施来提高生产力并提高质量?请注意,它是在 1970 世纪 70 年代开发的。还有多少 XNUMX 年代的作品幸存下来? (好吧,只是开玩笑:关系建模幸存下来了......)
对于任何理论,你都必须挑战假设。正如我们现在所知,数据建模非常面向工程,具有复杂的图表,这与消费者的最佳愿望不太相近。在许多方面,它仍然是基于数据库规范化等公理范式的“蓝图”——旨在构建数据库等物理结构。例外是在信息学方面,语义模型(图)由于表达性、精确性和相对易用性而取得了相当大的成功(阅读:“知识图”)。
存在强有力的、前瞻性的研究
那么,这就是旅程的终点吗? JSON 会接管整个数据模型吗?
我想不是。具有语义的数据建模是一个开放式的研究领域。传统的基于计算机科学的数据建模基于相当狭窄的公理和范式——据说通过逻辑和抽象得到了加强。
但语义和认知打开了通向一个非常大的话语世界的大门。事实上,数据建模多年来试图进入认知科学领域(心理学、临床和哲学)。
数据模型是我们感官感知的世界的解释,形成了我们所看到和经历的一切的认知。这是一条开放的前进道路!
那么我们在看什么呢?为了好玩,我们将其称为“认知定位系统”(CPS)。看一看:
经常旅行的经验丰富的 CPS 用户会注意到这张照片来自法国巴黎。有些人甚至知道这条河的名字是塞纳河。
通过视觉认知生存
大多数动物(包括我)的基本认知能力首先旨在理解如下情况: 你看到一头狮子(雄性)在草地上跟踪。这并不是一个可供做出决策的丰富背景。跟随你的直觉(跑回车里是个好主意)。
这是另一个上下文: 你看到另一只狮子了!这次是一只雌性,在尸体旁边放松,她可能已经吃饱了。更多需要使用的上下文。野兽(角马?)几乎已经被吃掉了。 推理: 她现在不饿。拍张照片就回去了,很安静。
关于这些问题有丰富的学术研究。我们进化到能够处理现场、此时此地、对上下文的理解,正如到达大脑认知处理单元的持续的感觉流(感知)所呈现的那样。它从基础心理学到神经心理学,再到认知神经科学,甚至智力、意识和哲学。
在过去的十年里,我一直在关注各种研究人员和作家,在这里我们将看到一小部分有趣的观察结果。
地图
显然,地图是缓解注意力和理解的一部分。这是伦敦地铁地图(中心):
现在,首先,地图有许多感受性,如上所示:
- 位置已绘制
- 如果您愿意的话,可以映射关系或路径
- 地图就是图表,图表就是地图!
- 地图具有直观意义
另请注意,地图上标有位置/地标。然而,如果您忘记了 Sloane Square 地铁站附近有什么,您可以随时在白天起床,看看您的 CPS 是否能够识别您周围的环境(= 上下文)。比如“哦,是的,在那边黄色房子里的小商店里,我们在蜜月时为艾伦买了红色头巾。”
创建数据模型时用地图寓言进行思考既简单又强大。这就是我多年前放弃 ER 图和 UML 类图的原因。
关于占位符/位置标记/地名
找到自己的路不仅仅是地图和认知直觉。迈克尔·邦德(科学记者、《新科学家》前任高级编辑)在他的优秀著作《Picador MacMillan 2020》《寻路》中提出了一些令人惊讶的观察和启示。
他引用人类学家阿丽亚娜·伯克的话说,有考古证据表明早期现代人类拥有广泛的社交网络。 “这些遥远的网络对我们的文化至关重要,”她在电话中解释道。 “请记住,在旧石器时代,周围的人相对较少。 ……维持一个空间广泛的社交网络是确保你持续生存的一种方式。你需要一个非常动态的认知地图,你必须不断地用你的联系人的信息以及他们告诉你的关于景观的信息来更新它。”
邦德还提到了地形地名的使用——地名。例如,如果你从他父母在苏格兰的农场向西北方向走,你会遇到“明亮而闪亮的溪流的交汇处”,并沿着古老的牛道“鸟的岩石”前进。再走一英里左右,您就会遇到“大黑山”,并穿过“红溪”。正前方就是“战斗的小丘”。攀登之后,您会发现自己身处“云莓山”(它们仍然生长在那里)。
历史学家认为,地形地名为早期定居者提供了地理参考系统,即纬度和经度的先驱。一个描述性的名字会在脑海中浮现出一个形象——当你看到它时,你会认出“小山丘上长满青草的高处”(盖尔语中的“Funtulich”)。一系列地名构成了一组方向:装备齐全,您就可以开始旅程了。
再往北,是加拿大北部、阿拉斯加和格陵兰岛的因纽特人。 1822 年,当探险家乔治·弗朗西斯·里昂 (George Francis Lyon) 穿过加拿大北极地区的伊格鲁利克 (Igloolik) 小村庄寻找西北航道时,他指出“每条小溪、湖泊、海湾、地点或岛屿都有一个名字,甚至某些特定的岛屿也有名字”。成堆的石头。”
对于外人来说,北极看起来毫无特色且单调。 ...在巴芬岛的南部脚跟处,您会发现 Nuluujaak,即“两个看起来像臀部的岛屿”。不容错过。沿着海岸继续前行,当您看到 Qumanguaq(耸肩山(没有脖子))时,您就会确切地知道自己身处何处。
这种命名地点的方法与第一批前往美洲的欧洲探险家所采用的方法非常不同,他们倾向于庆祝来自家乡的朋友、支持者或名人,而不是当地的地形或文化。
我们如何导航
在我们离开迈克尔·邦德之前,以下是一些值得思考的言论:
“人类有幸拥有一个内在的导航器,它比任何人工系统都更加复杂和强大。我们如何使用它?
心理学家发现,当人们在不熟悉的地形中寻找出路时,人们会遵循以下两种策略之一:要么将所有事物与自己在空间中的位置联系起来,即“自我中心”方法,要么依赖景观的特征及其关联方式彼此告诉他们自己在哪里,即‘空间’方法。”
我发现另一组有趣的观察是我们实际上如何在风景中行走并遵循路线。似乎边界和位置一样重要。我怀疑这可以推广到构建的“景观”中,其中边界可能会大大(直观地)简化导航。
我强烈推荐迈克尔·邦德的《寻路》。
运动、空间
我要提到的下一本书是”行动中的心灵:行动如何塑造思想”,作者:Barbara Tversky(斯坦福大学心理学荣誉教授),2019 年。
在许多方面,它的框架与迈克尔·邦德报道的发现相同。
人,像大多数生物一样,从一个地方移动到另一个地方。当它们移动时,它们会在地面、大脑、路径和地点留下痕迹。海马体将运动记录为路线、地点和路径串。这实际上是 2014年诺贝尔生理学或医学奖一半授予约翰·奥基夫,另一半共同授予梅-布里特·莫泽和爱德华·莫泽,“表彰他们发现了构成大脑定位系统的细胞”。这些细胞被称为网格细胞,用作与海马体一起在大脑中创建空间结构的标记。
芭芭拉·特沃斯基(Barbara Tversky)有着更广阔的视角——她想证明头脑中空间记录的运动是思考的平台。不仅是图表,还有文字、手势和图形。它们还促进推理和发现,允许社区进行创建、修改和推理。分类是对所感知的完整图像的心理简化。当然是教授。特沃斯基在斯坦福大学和哥伦比亚大学的心理学实验室对这些事情的许多方面进行了研究。
空间有意义,接近意味着在任何维度上的接近。垂直:向上,一切都好,水平:中性。空间是特殊的、超模态的,对于生存至关重要,是其他知识的基础。手势支持。
换句话说,来自心灵的沟通很容易被识别,并且对于消费者来说应该是显而易见的,它(沟通)如何帮助完成上下文中重要的任务。听起来像是关于未来如何增强数据模型的好建议!
《思维在运动:行动如何塑造思维》是认知科学领域的一部开创性著作。 YouTube 有一个很棒的视频(空间思维是思维的基础) 和她从2022年开始, 相关信息.
大脑中的认知(左、右)
关于认知问题最重要、经过仔细研究的书籍之一是《事物的问题:我们的大脑、我们的妄想和世界的毁灭》,作者是精神病学家、神经科学研究人员、哲学家和文学学者 Ian McGilchrist 博士,Perspectiva, 2021 年。
在他自己的话说:
“实际上,没有零件。零件是某种参与世界的方式的产物。只有整体。我们认为是部分的事物,在另一个层面上是整体,而我们认为是整体的事物,可以被视为一个更大整体的一部分。
但这种把东西分成几部分的做法是左半球零碎注意力的产物。因此,因为它试图专注于这个小细节,所以它会聚焦在某个微小的细节上,也许是 360 度注意力弧中的三个,这会导致右半球对世界的看法有所不同。”
迂腐的左半球和直觉的右半球
我们两个大脑半球之间的分工可以用几个例子来概括:
左 | 右 |
已知 | 新 |
肯定 | 可能性 |
固定性 | 流 |
部分 | 全 |
明确的 | 含蓄 |
抽象的 | 上下文 |
一般 | 独特 |
量化 | 合格 |
无生命的 | 动画 |
乐观的 | 现实 |
重新呈现 | 当下 |
造成这种二分法的原因是进化的。简化的解释大致对应上面两个狮子的例子。一个是“哦,我知道那是什么”,另一个是“救命,我最好快跑!”这两种反应都非常有用。
这是一个非常有趣的 YouTube 讲座:Iain McGilchrist 博士在 CERN IdeaSquare 创新空间发表演讲,从人脑和哲学的角度讨论现实的本质。该活动与试点课程同时举办,旨在培养学生大规模系统思维能力以及如何引发社会变革。他还维护一个网站 相关信息.
他的最新著作《物与物》共两卷,共 1,300 页。应该让你忙一段时间!
我希望我已经让您相信我们有很多机会可以更好地理解数据模型的含义?保持你的眼睛 打开!用直觉沟通! 2024 年 XNUMX 月将是创新进化让所有数据处理变得更容易的一年!
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