关系型数据库的历史参照ML技术是计算行业的新可能性

关系数据库是一个新的基础支持层，为计算行业带来了新的可能性。在关系数据库之前，如果您希望数据库向您显示“所有购买此产品并居住在这个城市的客户”，您通常需要一个自定义工程项目。过去的数据库没有结构化，因此可以轻松实现任意交叉引用查询。如果您想提出问题，则必须有人为此制定计划。过去的数据库是记录存储系统；关系数据库将它们变成了商业智能系统。这改变了数据库在重要领域的使用，创造了许多新的用例和企业巨头。关系数据库给了我们甲骨文，然后是 SAP，SAP 和它的同行给了我们全球即时供应链——然后是苹果和星巴克。到 1990 年代，几乎所有的企业软件都是关系数据库。没有人看到 SuccessFactors 或 Salesforce 并说“因为 Oracle 拥有所有数据库，所以这行不通”——相反，该技术成为一切的支持层。因此，这是思考当今 ML 行业的一个很好的历史参考。ML 技术是计算行业可能性的进一步扩展，它将成为许多公司的许多产品的一部分。最后，几乎所有东西都内置了 ML，没有人会感到惊讶。一个重要的参考点是，虽然关系数据库具有规模经济，但网络或“赢家通吃”效应非常有限：A公司购买的数据库并不因为B公司购买相同的数据库而更好。实际上工业控制计算机好中吗?，机器学习的情况类似：机器学习都是关于数据的工业控制计算机好中吗?，但数据是专门为特定应用收集的。更多的手写数据可以带来更好的手写识别，更多的燃气轮机数据可以改进燃气轮机故障预测系统，但它们并不互惠互利。数据是不可替代的。