Знать и знать, чтобы знать, то есть еще одно слово для совершенно другого значения, которое вводит то осознание знания, которое является ключевым элементом для его обмена и, более того, основанием для извлечения из него той ценности, которую мы ищем. за.
Эта сознательная компетентность, превосходящая только бессознательное, когда то, что я знаю, становится врожденным, автоматическим, чтобы заставить меня забыть, что я это знаю, является важным качеством для любой компании, которая действительно хочет квалифицировать себя как управляемый данными. Компания, то есть, где данные, управляющие операциями, те данные, которые запускают известную цепочку, которая начинается с данных, проходит через информацию, достигает знаний и, наконец, мудрости, понимаемой здесь как прагматизм, как способность компании совмещать знания и контекст — или реальный мир — действуя в нем наилучшим образом.
Итак, мало знать, но не менее важно осознавать это, иметь возможность в любой момент знать, что находится в информационном капитале компании, какие понятия в, и какие отношения между ними.
Этот доступ к знаниям, этот вид корпоративного самоанализа, намного превосходит по важности то, что просто позволяет доступ к данным как реализации наблюдаемых явлений, этот доступ вместо этого выполняет трудную задачу сделать доступен не только способ моделирования этих явлений, но и сама суть явлений, которые компания решила наблюдать. Таким образом, мы говорим об онтологическом статусе компании, о том, чем она является и чем хочет быть, что обязательно должно быть познаваемым и разделяемым, учитывая, что компания, которую мы часто определяем как единый субъект, на самом деле представляет собой набор индивидуальностей — в идеале холизм — где люди должны быть мотивированы общей целью, чего не может быть, если она не основана на том, что знает компания.
Поэтому мы должны знать и делать это сознательным, передаваемым образом, и, поскольку каждая компания управляет своими данными и тем, что может быть получено из них, через ИТ-системы, эта потребность должна быть отражена в них, требуя, в дополнение к функциональности, для которой они предназначены, а также гарантировать эту возможность проверки, эту способность заглянуть внутрь них, что, продвигаясь к границам, разделяющим технологию и философию, приводит нас к классу этих систем, которые мы могли бы назвать самоэпистемическими те системы, которые способны раскрыть то, что они знают, посредством своего непосредственного наблюдения, что подразумевает необходимость для них говорить на доступном и понятном языке. которые лучше, если без подготовки или с минимальной подготовкой, могут быть прочитаны и поняты человеком1.
Это требование к современному решению виртуализации данных затем переводится в необходимость сочетать эффективное, действенное и производительное управление данными с возможностью сделать доступными и понятными, что это за данные, где они находятся, как они структурированы, как они складываются, порождая более подробные информационные конструкции и, наконец, какие отношения между ними существуют.
Другими словами, современная система виртуализации данных должна быть открыта для самоанализа, должна демонстрировать то, что она знает и должна делать так, чтобы эти знания были немедленно понятны тем, кто использует такую систему, без какой-либо необходимости транслировать необходимый внутренний формализм (или язык программирования), часто неясный, и то, что его пользователи могут понять.
Эта открытость, очевидно, не обязательно должна быть тотальной, абсолютной, но должна быть обеспечена сущностью системы этого типа, сущностью, пребывающей там, где моделируются данные, где реализуется и выражается их ценность.
Часто в контексте виртуализации данных мы обозначаем это место термином каталог данных, который указывает место, где заключено это знание, даже если, зачастую, это делается так, как будто это необязательная функция, второстепенная по важности по сравнению с другими, забывая, что полное осознание того, какие данные управляются и моделируются, не только не является второстепенным вопросом, но, вероятно, перевешивает большинство других функций, которые часто рассматриваются как первый элемент оценки .
Знание того, какими данными управляет решение по виртуализации данных (или знание того, что можно знать, когда это необходимо), является или, по крайней мере, должно быть одним из наиболее важных элементов пути тех, кто использует и анализирует такие данные, поскольку только таким образом, на самом деле можно гарантировать их правильное использование, но, прежде всего, можно гарантировать существенное, эффективное и последовательное моделирование, помня, что избыточное моделирование, не учитывающее то, что уже сделано, не только является причиной бесполезной работы, но, что гораздо серьезнее, может привести к двусмысленной, противоречивой онтологии, где люди, которые должны разделять смысл понятия, дублируют его только потому, что они не осознают — или не могут знать, — что кто-то уже смоделировал эти концепции2.
Таким образом, каталог данных становится одним из ключевых элементов решения по виртуализации данных. Это становится чем-то, от чего нельзя отказаться, как и от других функций, для которых эта незаменимость хорошо известна. Уже не внутренний компонент, непостижимый, простой технический элемент, каким может быть компонент двигателя автомобиля, а, напротив, нечто доступное и поддающееся исследованию; точка входа для всего решения, где достигается преднамеренность, что является не чем иным, как причиной реализации такого решения, поскольку моделирование данных означает не только определение их структуры, но, прежде всего, , свидетельствуя о том, как, согласно тому, как это определено, это будет использоваться внутри компании или любого из ее бизнес-подразделений, делая небольшой шаг к тому, что сказал Витгенштейн в своем «Философском исследовании». , когда он говорит нам, что «значение — это использование».
В заключение, современное решение виртуализации данных не может игнорировать не менее современный каталог данных, который позволяет своим пользователям быть по-настоящему автономными, знать из первых рук то, что знает система, без необходимости какого-либо посредника, что неизбежно создает замедление.
С минимальной свободой интерпретации мы можем сказать, что каталог данных реализует дух метода школы Марии Монтессори, основанный на принципе «помоги мне сделать это самому».
Этот блог изначально был опубликован здесь.
1 Это не относится к так называемым субсимволическим системам, таким как нейронные сети, где знания закодированы не поддающимся исследованию способом, что также отражает наше инстинктивное доверие к ним, доверие, подорванное именно невозможностью способности читать в них, и это заставляет нас дать своего рода обет веры по отношению к ним.
2Если, как упоминалось выше, компания представляет собой группу индивидуальностей, верно также и то, что они могут быть сгруппированы в подразделения, имеющие общие цели — например, Продажи и Маркетинг, — для которых важно иметь уникальную и недвусмысленную представление контекста, в котором они действуют, и значения отдельных понятий, которые в этом контексте существуют.
