Bob Muglia dice que veinte años de trabajo en la innovación de bases de datos traerán el cálculo relacional de EF Codd a los gráficos de conocimiento, lo que él llama «gráficos de conocimiento relacionales», para revolucionar el análisis empresarial. IA relacional
Bob Muglia es algo así como un bardo de bases de datos, capaz de desplegar historias radicales sobre la evolución de la tecnología.
Eso es lo que hizo Muglia, ex ejecutivo de Microsoft y ex CEO de Snowflake, el miércoles por la mañana durante su discurso de apertura en The Knowledge Graph Conference en Nueva York.
El tema de su charla, «De la pila de datos moderna a los gráficos de conocimiento», unió aproximadamente cincuenta años de tecnología de bases de datos en una nueva forma.
La historia básica es esta: cinco empresas han creado plataformas modernas de análisis de datos, Snowflake, Amazon, Databricks, Google y Azure, pero esas plataformas de análisis de datos no pueden realizar análisis comerciales, lo que incluye, lo que es más importante, representar las reglas que subyacen al cumplimiento y gobernancia.
«La industria sabe que esto es un problema», dijo Muglia. Las cinco plataformas, dijo, que representan «la pila de datos moderna, han permitido que se construya una «nueva generación de estas aplicaciones de datos muy, muy importantes». podemos hacer de manera efectiva y lo que no podemos hacer de manera efectiva, diría que el problema número uno que tienen los clientes con estas cinco plataformas es la gobernanza».
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Muglia, que dirigió el negocio de SQL Server en Microsoft, entre otras hazañas en una carrera de 30 años en la creación de bases de datos, brindó ilustraciones de las reglas comerciales que las plataformas de datos no pueden modelar.
«Entonces, si desea realizar una consulta para decir: ‘Oye, dime todos los recursos a los que Fred Jones tiene acceso en esta organización’, es una consulta difícil de escribir», dijo. «De hecho, es una consulta que probablemente no pueda ejecutarse de manera efectiva en ninguna base de datos SQL moderna si la organización es muy grande y compleja».
El problema, dijo Muglia, era que los algoritmos basados en el lenguaje de consulta estructurado, o SQL, no pueden realizar consultas «recursivas» tan complejas.
Como una especie de bardo de la tecnología de bases de datos, Muglia a menudo transmite detalles técnicos con florituras retóricas: Binary Join! ¡Únete binario! ¡Únete binario! Conferencia Knowledge Graph 2022
«Se han creado muchas generaciones de algoritmos que se han creado en torno a la idea de uno binario», dijo Muglia. «Tienen dos tablas con la clave para unir las dos, y luego obtienes un conjunto de resultados, y el optimizador de consultas toma y optimiza el orden de esas uniones: ¡unión binaria, unión binaria, unión binaria!»
Los problemas recursivos como los permisos de Fred Jones, dijo, «no se pueden resolver de manera eficiente con esos algoritmos, punto».
La estructura adecuada para las relaciones comerciales, a diferencia de las relaciones de datos, dijo Muglia, es un gráfico de conocimiento.
«¿Qué es un gráfico de conocimiento?» preguntó Muglia, retóricamente. Ofreció su propia definición de lo que puede ser un concepto a veces misterioso. «Un gráfico de conocimiento es una base de datos que modela conceptos comerciales, las relaciones entre ellos y las reglas y restricciones comerciales asociadas».
Muglia, ahora miembro de la junta directiva de la startup Relational AI, le dijo a la audiencia que el futuro de las aplicaciones comerciales serán los gráficos de conocimiento construidos sobre el análisis de datos, pero con el cambio de que usarán el cálculo relacional que se remonta a la base de datos relacional. pionero EF Codd.
«Vuelve al principio», instó Muglia. «¿Cuál es la capacidad algorítmica fundamental de la tecnología relacional, qué se puede hacer con ella?»
Hay cinco plataformas para análisis basadas en SQL, señaló Muglia, pero ninguna de ellas por sí sola puede hacer análisis de negocios, a diferencia del análisis de datos. IA relacional
«Si observamos lo que Codd estaba creando en la década de 1970, el teorema decía que el álgebra relacional y las consultas relacionales son precisamente equivalentes en poder expresivo, ¡muy interesante! Siempre supe que esto era interesante, y ahora sé por qué».
Usando la tecnología de IA relacional, en particular la tecnología desarrollada por el fundador y CEO Molham Aref para la optimización de consultas, dijo Muglia, combinada con gráficos de conocimiento, es posible llevar la misma álgebra relacional a la organización de conceptos comerciales.
«Si pasamos a los gráficos de conocimiento relacional, ahora vamos a los fundamentos del cálculo relacional y emitimos declaraciones de cálculo relacional que no están ordenadas y contienen reglas y restricciones comerciales».
SQL no va a desaparecer, pero en realidad no puede manejar las consultas de análisis de negocios, dijo Muglia. IA relacional
El trabajo para «redefinir fundamentalmente cómo podemos usar el álgebra relacional», dijo Muglia, ha estado ocurriendo durante aproximadamente 20 años, pero cobró fuerza en 2010 con el trabajo de Aref, y dentro de numerosas universidades y empresas, con cientos de artículos publicados sobre el tema, dijo.
«Ha sido un esfuerzo cooperativo increíble entre las comunidades de investigación de todo el mundo», dijo. «Materialise lo usa de manera fundamental dentro de la Materialización que realizan. LinkedIn adoptó algo de esto a través de una base de datos de gráficos que usan llamada Liquid».
El gráfico de conocimiento relacional presenta un nuevo lenguaje, llamado Rel, aunque «SQL sigue siendo importante», dijo Muglia, «SQL no va a desaparecer», ya que sirve como una especie de rampa de acceso al nuevo mundo del gráfico de conocimiento relacional. .
«Incluso puedo argumentar que los mejores días de SQL están por venir».
Muglia prevé «un potencial increíble desde la perspectiva del desarrollo de software, y todo tipo de cosas surgen de esto», dijo sobre el gráfico de conocimiento relacional. «A medida que la tecnología madure, y quiero centrarme en el hecho de que aún no está madura, pero a medida que la tecnología madure, veremos cosas que podemos hacer con ella que ni siquiera podríamos soñar».
Eso incluye mucho más uso del aprendizaje automático dentro del análisis empresarial, como lo implica el nombre AI relacional. Además, el modelo de negocios, dijo Muglia, ya no será «simplemente algo que colocamos en una pizarra que un ingeniero necesita mirar para escribir código Java».
«El modelo», dijo Muglia, «se convierte en el programa, por lo que los analistas de negocios pueden involucrarse y realizar cambios en las estructuras de datos».
«Piense en miles de personas involucradas que conocen el negocio, ¡piense en eso!»
En este momento, la tecnología de IA relacional es un «guante blanco», dijo. «Tenemos varias organizaciones con las que estamos haciendo pruebas limitadas», y la compañía espera «abrirlo para el autoservicio» el próximo año con «una versión beta amplia para desarrolladores para que las personas puedan registrarse y comenzar a usar el sistema». » Esa es la misma trayectoria, dijo, que cuando estaba ejecutando Snowflake en 2014 y lanzó las primeras versiones de su código.
«Estamos al comienzo de una era completamente nueva», dijo Muglia. «Es como la pila de datos moderna en 2013, 2014: ahí es donde estamos en ese ciclo de vida.
«Y al igual que la pila de datos moderna ha revolucionado el análisis, estoy completamente convencido de que los gráficos de conocimiento y, en particular, los gráficos de conocimiento relacional, van a transformar la forma en que funcionan los negocios».
La Conferencia Knowledge Graph está en su cuarto año, después de haber comenzado como un evento pequeño en un salón de baile en la Universidad de Columbia en 2019. Este año, después de dos años de procedimientos solo virtuales, la conferencia se ha convertido en un evento híbrido en expansión, con docenas de paneles y sesiones en vivo en el campus de Cornell Tech en Roosevelt Island en la ciudad de Nueva York. El programa se extiende hasta el 6 de mayo. .
