Bob Muglia ผู้คร่ำหวอดใน Microsoft: กราฟความรู้เชิงสัมพันธ์จะเปลี่ยนโฉมธุรกิจ

บ็อบ มูเกลียเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูลที่สามารถคลี่คลายเรื่องราวอันกว้างไกลในวิวัฒนาการของเทคโนโลยี

นั่นคือสิ่งที่มูเกลีย อดีตผู้บริหารไมโครซอฟต์ และอดีต CEO ของ Snowflake ทำในเช้าวันพุธระหว่างการกล่าวปาฐกถาพิเศษของเขาที่งาน The Knowledge Graph Conference ในนิวยอร์ก

หัวข้อการพูดคุยของเขา "จาก Modern Data Stack สู่กราฟความรู้" รวมเทคโนโลยีฐานข้อมูลประมาณห้าสิบปีไว้ในรูปแบบใหม่เดียว

เรื่องราวพื้นฐานคือ: ห้าบริษัทได้สร้างแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัย ​​ได้แก่ Snowflake, Amazon, Databricks, Google และ Azure แต่ แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นไม่สามารถทำการวิเคราะห์ธุรกิจได้ ซึ่งรวมถึง สิ่งสำคัญที่สุดคือ การแสดงกฎที่อยู่ภายใต้การปฏิบัติตามและ ธรรมาภิบาล.

"อุตสาหกรรมรู้ดีว่านี่เป็นปัญหา" มูเกลียกล่าว เขากล่าวว่าแพลตฟอร์มทั้ง 5 นี้เป็นตัวแทนของ "สแต็กข้อมูลที่ทันสมัย ​​อนุญาตให้สร้างแอปข้อมูลรุ่นใหม่ที่สำคัญมากๆ เหล่านี้ได้" อย่างไรก็ตาม "เมื่อเราดูข้อมูลที่ทันสมัย Stack และเราพิจารณาสิ่งที่เราสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพและสิ่งที่เราทำไม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฉันจะบอกว่าปัญหาอันดับหนึ่งที่ลูกค้าประสบกับทั้ง 5 แพลตฟอร์มเหล่านี้คือการกำกับดูแล"

อีกด้วย: ผู้สร้างอีเธอร์เน็ต Metcalfe: Web3 จะมี 'เอฟเฟกต์เครือข่าย' ทุกประเภท

Muglia ผู้ดำเนินธุรกิจ SQL Server ที่ Microsoft รวมถึงผลงานอื่น ๆ ในฐานข้อมูลการสร้างอาชีพ 30 ปีได้ให้ภาพประกอบของกฎทางธุรกิจที่แพลตฟอร์มข้อมูลไม่สามารถจำลองได้

"ดังนั้น ถ้าคุณต้องการทำแบบสอบถามเพื่อพูดว่า 'เฮ้ บอกฉันเกี่ยวกับทรัพยากรทั้งหมดที่ Fred Jones สามารถเข้าถึงได้ในองค์กรนี้' — นั่นเป็นคำถามที่ยากในการเขียน" เขากล่าว "อันที่จริงแล้ว เป็นคิวรีที่อาจไม่สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฐานข้อมูล SQL สมัยใหม่ใดๆ หากองค์กรมีขนาดใหญ่และซับซ้อนมาก"

Muglia กล่าวว่าปัญหาคืออัลกอริทึมที่ใช้ภาษาเคียวรีที่มีโครงสร้างหรือ SQL ไม่สามารถทำเคียวรีแบบ "เรียกซ้ำ" ที่ซับซ้อนเช่นนี้ได้

"มีการสร้างอัลกอริทึมมาหลายชั่วอายุคนซึ่งทั้งหมดถูกสร้างขึ้นจากแนวคิดของไบนารี" มูเกลียกล่าว "พวกเขามีสองตารางที่มีคีย์เพื่อรวมทั้งสองเข้าด้วยกัน แล้วคุณจะได้ชุดผลลัพธ์ และ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาใช้และปรับลำดับของการรวมเหล่านั้นให้เหมาะสม — การรวมแบบไบนารี การเข้าร่วมแบบไบนารี ไบนารี เข้าร่วม!"

เขากล่าวว่าปัญหาแบบเรียกซ้ำเช่นสิทธิ์ของ Fred Jones "ไม่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยอัลกอริทึมเหล่านั้น"

โครงสร้างที่ถูกต้องสำหรับความสัมพันธ์ทางธุรกิจ ซึ่งแตกต่างจากความสัมพันธ์ของข้อมูล มูเกลียกล่าวว่าคือกราฟความรู้

"กราฟความรู้คืออะไร" ถาม Muglia อย่างมีวาทศิลป์ เขาเสนอคำจำกัดความของตัวเองสำหรับสิ่งที่อาจเป็นแนวคิดที่ลึกลับในบางครั้ง "กราฟความรู้คือฐานข้อมูลที่จำลองแนวคิดทางธุรกิจ ความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา และกฎและข้อจำกัดทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง"

Muglia ซึ่งปัจจุบันเป็นสมาชิกคณะกรรมการสำหรับการเริ่มต้น AI เชิงสัมพันธ์บอกผู้ชมว่าอนาคตของแอปพลิเคชันทางธุรกิจจะเป็นกราฟความรู้ที่สร้างขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ ด้วยการหักมุมที่พวกเขาจะใช้แคลคูลัสเชิงสัมพันธ์ไปจนถึง E.F. Codd ผู้บุกเบิกฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

“กลับไปที่จุดเริ่มต้น” มูเกลียกระตุ้น "อะไรคือความสามารถพื้นฐานของอัลกอริทึมของเทคโนโลยีเชิงสัมพันธ์ ทำอะไรได้บ้าง"

"ถ้าเราดูว่า Codd กำลังสร้างอะไรในทศวรรษ 1970 ทฤษฎีบทกล่าวว่าพีชคณิตเชิงสัมพันธ์และการสืบค้นเชิงสัมพันธ์นั้นเทียบเท่ากันอย่างชัดเจนในพลังการแสดงออก - น่าสนใจมาก! ฉันรู้เสมอว่าสิ่งนี้น่าสนใจ และตอนนี้ฉันรู้แล้วว่าทำไม"

โดยใช้เทคโนโลยีของ Relational AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีที่พัฒนาโดยผู้ก่อตั้งและ CEO Molham Aref สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา Muglia กล่าวเมื่อรวมกับกราฟความรู้ เป็นไปได้ที่จะนำพีชคณิตเชิงสัมพันธ์แบบเดียวกันมาใช้ในองค์กรธุรกิจ แนวคิด

"ถ้าเราย้ายไปที่กราฟความรู้เชิงสัมพันธ์ ตอนนี้เราจะไปที่พื้นฐานของแคลคูลัสเชิงสัมพันธ์ และเรา ออกคำสั่งแคลคูลัสเชิงสัมพันธ์ที่ไม่ได้เรียงลำดับและมีกฎและข้อจำกัดทางธุรกิจ"

งานเพื่อ "กำหนดพื้นฐานใหม่ว่าเราสามารถใช้พีชคณิตเชิงสัมพันธ์ได้อย่างไร" มูเกลียกล่าว ดำเนินมาประมาณ 20 ปีแล้ว แต่เลือก ในปี 2010 ด้วยผลงานของ Aref และภายในมหาวิทยาลัยและบริษัทต่างๆ มากมาย โดยมีเอกสารหลายร้อยฉบับที่ตีพิมพ์ในหัวข้อนี้ เขา พูดว่า.

"มันเป็นความร่วมมือที่เหลือเชื่อในหมู่ชุมชนการวิจัยทั่วโลก" เขากล่าว "Materialize ใช้มันในลักษณะพื้นฐานภายใน Materialization ที่พวกเขาทำ LinkedIn นำสิ่งเหล่านี้มาใช้ผ่านฐานข้อมูลกราฟที่พวกเขาใช้เรียกว่า Liquid"

กราฟความรู้เชิงสัมพันธ์แนะนำภาษาใหม่ที่เรียกว่า Rel แม้ว่า "SQL ยังคงมีความสำคัญ" Muglia กล่าวว่า "SQL จะไม่หายไป" เนื่องจากทำหน้าที่เป็นทางลาดไปสู่โลกใหม่ของความรู้เชิงสัมพันธ์ กราฟ.

"ฉันสามารถโต้แย้งได้ว่าวันที่ดีที่สุดของ SQL นั้นอยู่ข้างหน้า"

มูเกลียเล็งเห็นถึง "ศักยภาพที่น่าอัศจรรย์และน่าทึ่งจากมุมมองของการพัฒนาซอฟต์แวร์ และทุกสิ่งล้วนมาจากสิ่งนี้" เขากล่าวถึงกราฟความรู้เชิงสัมพันธ์ “เมื่อเทคโนโลยีเติบโตขึ้น — และผมต้องการเน้นไปที่ข้อเท็จจริงที่ว่าเทคโนโลยียังไม่เติบโต — แต่เมื่อเทคโนโลยีเติบโตเต็มที่ เราจะได้เห็นสิ่งที่เราสามารถทำได้ด้วยสิ่งที่เราไม่แม้แต่จะฝันถึง”

ซึ่งรวมถึงการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์ธุรกิจมากขึ้นตามชื่อที่ AI เชิงสัมพันธ์บอกเป็นนัย นอกจากนี้ โมเดลธุรกิจ Muglia กล่าวว่าจะไม่ใช่ "สิ่งที่เราวางไว้บนกระดานไวท์บอร์ดอีกต่อไป ซึ่งวิศวกรจำเป็นต้องดูเพื่อเขียนโค้ดจาวา"

"แบบจำลอง" มูเกลียกล่าว "กลายเป็นโปรแกรม และเพื่อให้นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถมีส่วนร่วม และทำการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลได้"

"ลองนึกถึงคนหลายพันคนที่รู้เรื่องธุรกิจนี้ — ลองคิดดูสิ!"

ตอนนี้ เทคโนโลยีของ AI เชิงสัมพันธ์คือ "ถุงมือสีขาวสวย" เขากล่าว "เรามีองค์กรหลายแห่งที่เรากำลังทำการทดลองแบบจำกัดด้วย" และบริษัทหวังว่าจะ "เปิดให้บริการด้วยตนเอง" ในปีหน้าด้วย "เบต้าสำหรับนักพัฒนาในวงกว้าง ดังนั้น ผู้คนสามารถลงทะเบียนและเริ่มใช้งานระบบได้" เขากล่าวในแนวทางเดียวกันกับตอนที่เขาใช้งาน Snowflake ในปี 2014 และเปิดตัวเวอร์ชั่นแรกๆ รหัส.

"เรากำลังเริ่มต้นยุคใหม่ทั้งหมด" มูเกลียกล่าว "มันเหมือนกับกองข้อมูลสมัยใหม่ในปี 2013, 2014 นั่นคือจุดที่เราอยู่ในวงจรชีวิตนั้น

"และเช่นเดียวกับที่กองข้อมูลสมัยใหม่ได้ปฏิวัติการวิเคราะห์ ฉันเชื่อมั่นในสิ่งนั้น กราฟความรู้ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง กราฟความรู้เชิงสัมพันธ์ กำลังจะเปลี่ยนวิธีการ ดำเนินธุรกิจ"

การประชุมกราฟความรู้เป็นปีที่สี่ โดยเริ่มต้นชีวิตด้วยเรื่องเล็กๆ ในห้องบอลรูมที่มหาวิทยาลัยโคลัมเบียในปี 2019 ปีนี้ หลังจากสองปีของการดำเนินการแบบเสมือนจริงเท่านั้น การประชุมได้เบ่งบานเป็นลูกผสม โดยมีผู้เข้าร่วมหลายสิบคน รวมถึงเซสชันสดที่วิทยาเขต Cornell Tech บนเกาะรูสเวลต์ในนิวยอร์ก เมือง. โปรแกรมดำเนินไปจนถึงวันที่ 6 พฤษภาคม .