Vấn đề chúng ta đang giải quyết
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao bạn phải nhập lại thông tin thẻ tín dụng trên mọi trang web chưa? Hoặc tại sao việc lấy dữ liệu từ ứng dụng này sang ứng dụng khác lại giống như dịch giữa các ngôn ngữ xa lạ? Câu trả lời nằm ở cách chúng ta đã lưu trữ dữ liệu trong suốt 50 năm qua.
Các định dạng dữ liệu truyền thống xem "NSW" và "New South Wales" là hai thứ hoàn toàn khác nhau. Chúng không thể nhận ra rằng "Apple" là loại trái cây và "Apple" là công ty là những khái niệm khác nhau. Khi dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, nó mất đi ý nghĩa của mình - giống như lấy một chữ cái ra khỏi một từ.
Điều này được gọi là vấn đề dữ liệu mồ côi, và nó khiến các tổ chức tốn 5-7 đô la chi phí tích hợp cho mỗi 1 đô la chi cho phần mềm.
Vấn đề chúng ta đang giải quyết
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao bạn phải nhập lại thông tin thẻ tín dụng trên mọi trang web chưa? Hoặc tại sao việc lấy dữ liệu từ ứng dụng này sang ứng dụng khác lại giống như dịch giữa các ngôn ngữ xa lạ? Câu trả lời nằm ở cách chúng ta đã lưu trữ dữ liệu trong suốt 50 năm qua.
Các định dạng dữ liệu truyền thống xem "NSW" và "New South Wales" là hai thứ hoàn toàn khác nhau. Chúng không thể nhận ra rằng "Apple" là loại trái cây và "Apple" là công ty là những khái niệm khác nhau. Khi dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, nó mất đi ý nghĩa của mình - giống như lấy một chữ cái ra khỏi một từ.
Điều này được gọi là vấn đề dữ liệu mồ côi, và nó khiến các tổ chức tốn 5-7 đô la chi phí tích hợp cho mỗi 1 đô la chi cho phần mềm.
Vấn đề chúng ta đang giải quyết
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao bạn phải nhập lại thông tin thẻ tín dụng trên mọi trang web chưa? Hoặc tại sao việc lấy dữ liệu từ ứng dụng này sang ứng dụng khác lại giống như dịch giữa các ngôn ngữ xa lạ? Câu trả lời nằm ở cách chúng ta đã lưu trữ dữ liệu trong suốt 50 năm qua.
Các định dạng dữ liệu truyền thống xem "NSW" và "New South Wales" là hai thứ hoàn toàn khác nhau. Chúng không thể nhận ra rằng "Apple" là loại trái cây và "Apple" là công ty là những khái niệm khác nhau. Khi dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, nó mất đi ý nghĩa của mình - giống như lấy một chữ cái ra khỏi một từ.
Điều này được gọi là vấn đề dữ liệu mồ côi, và nó khiến các tổ chức tốn 5-7 đô la chi phí tích hợp cho mỗi 1 đô la chi cho phần mềm.
Giải pháp Amorfs
Amorfs giải quyết vấn đề này từ những nguyên lý nền tảng bằng cách đưa ra một phân biệt đơn giản nhưng mạnh mẽ:
Một thứ LÀ GÌ (khái niệm) so với Cách nó được BIỂU ĐẠT (từ ngữ, con số hoặc dữ liệu)
Hãy nghĩ như thế này:
Khái niệm: Thành phố thực tế ở Úc
Biểu đạt: "Sydney", "シドニー" (tiếng Nhật), "Sídney" (tiếng Tây Ban Nha)
Cả ba cách biểu đạt đều trỏ đến cùng một khái niệm nền tảng. Khái niệm không bao giờ thay đổi - chỉ có cách chúng ta biểu đạt nó là thay đổi.
Giải pháp Amorfs
Amorfs giải quyết vấn đề này từ những nguyên lý nền tảng bằng cách đưa ra một phân biệt đơn giản nhưng mạnh mẽ:
Một thứ LÀ GÌ (khái niệm) so với Cách nó được BIỂU ĐẠT (từ ngữ, con số hoặc dữ liệu)
Hãy nghĩ như thế này:
Khái niệm: Thành phố thực tế ở Úc
Biểu đạt: "Sydney", "シドニー" (tiếng Nhật), "Sídney" (tiếng Tây Ban Nha)
Cả ba cách biểu đạt đều trỏ đến cùng một khái niệm nền tảng. Khái niệm không bao giờ thay đổi - chỉ có cách chúng ta biểu đạt nó là thay đổi.
Giải pháp Amorfs
Amorfs giải quyết vấn đề này từ những nguyên lý nền tảng bằng cách đưa ra một phân biệt đơn giản nhưng mạnh mẽ:
Một thứ LÀ GÌ (khái niệm) so với Cách nó được BIỂU ĐẠT (từ ngữ, con số hoặc dữ liệu)
Hãy nghĩ như thế này:
Khái niệm: Thành phố thực tế ở Úc
Biểu đạt: "Sydney", "シドニー" (tiếng Nhật), "Sídney" (tiếng Tây Ban Nha)
Cả ba cách biểu đạt đều trỏ đến cùng một khái niệm nền tảng. Khái niệm không bao giờ thay đổi - chỉ có cách chúng ta biểu đạt nó là thay đổi.
Tại sao điều này thay đổi mọi thứ
1. Tự do ngôn ngữ
Cùng một dữ liệu hoạt động với bất kỳ ngôn ngữ nào vì các khái niệm không phụ thuộc vào ngôn ngữ. Chỉ cách diễn đạt là thay đổi.
2. Trí tuệ đồng nghĩa
"NSW" và "New South Wales" tự động được gộp thành một khái niệm. Không còn dữ liệu trùng lặp.
3. Bảo toàn ngữ cảnh
Các mối quan hệ và siêu dữ liệu đi cùng dữ liệu. Nó không bao giờ bị tách rời.
4. Sẵn sàng cho tương lai
Những cách diễn đạt mới cho cùng một khái niệm có thể được thêm vào mà không làm hỏng dữ liệu hiện có.
Tại sao điều này thay đổi mọi thứ
1. Tự do ngôn ngữ
Cùng một dữ liệu hoạt động với bất kỳ ngôn ngữ nào vì các khái niệm không phụ thuộc vào ngôn ngữ. Chỉ cách diễn đạt là thay đổi.
2. Trí tuệ đồng nghĩa
"NSW" và "New South Wales" tự động được gộp thành một khái niệm. Không còn dữ liệu trùng lặp.
3. Bảo toàn ngữ cảnh
Các mối quan hệ và siêu dữ liệu đi cùng dữ liệu. Nó không bao giờ bị tách rời.
4. Sẵn sàng cho tương lai
Những cách diễn đạt mới cho cùng một khái niệm có thể được thêm vào mà không làm hỏng dữ liệu hiện có.
Tại sao điều này thay đổi mọi thứ
1. Tự do ngôn ngữ
Cùng một dữ liệu hoạt động với bất kỳ ngôn ngữ nào vì các khái niệm không phụ thuộc vào ngôn ngữ. Chỉ cách diễn đạt là thay đổi.
2. Trí tuệ đồng nghĩa
"NSW" và "New South Wales" tự động được gộp thành một khái niệm. Không còn dữ liệu trùng lặp.
3. Bảo toàn ngữ cảnh
Các mối quan hệ và siêu dữ liệu đi cùng dữ liệu. Nó không bao giờ bị tách rời.
4. Sẵn sàng cho tương lai
Những cách diễn đạt mới cho cùng một khái niệm có thể được thêm vào mà không làm hỏng dữ liệu hiện có.
Tác động trong thế giới thực
Trước Amorfs:
Tên tham số: Bang/Tiểu bang
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của bạn: "NSW"
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của họ: "New South Wales"
Kết quả: Các hệ thống không thể đối sánh, dữ liệu sẽ không đồng bộ
Với Amorfs:
Khái niệm trừu tượng: Bang New South Wales
Các biểu thức liên kết: "NSW" | "New South Wales" | "N.S.W."
Kết quả: Tất cả hệ thống đều nhận ra đó là cùng một thứ
Tác động trong thế giới thực
Trước Amorfs:
Tên tham số: Bang/Tiểu bang
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của bạn: "NSW"
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của họ: "New South Wales"
Kết quả: Các hệ thống không thể đối sánh, dữ liệu sẽ không đồng bộ
Với Amorfs:
Khái niệm trừu tượng: Bang New South Wales
Các biểu thức liên kết: "NSW" | "New South Wales" | "N.S.W."
Kết quả: Tất cả hệ thống đều nhận ra đó là cùng một thứ
Tác động trong thế giới thực
Trước Amorfs:
Tên tham số: Bang/Tiểu bang
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của bạn: "NSW"
Giá trị trong cơ sở dữ liệu của họ: "New South Wales"
Kết quả: Các hệ thống không thể đối sánh, dữ liệu sẽ không đồng bộ
Với Amorfs:
Khái niệm trừu tượng: Bang New South Wales
Các biểu thức liên kết: "NSW" | "New South Wales" | "N.S.W."
Kết quả: Tất cả hệ thống đều nhận ra đó là cùng một thứ
Điều gì khiến Amorfs trở nên đặc biệt
Không giống các định dạng truyền thống (JSON, XML, CSV), Amorfs là:
Tự mô tả: Dữ liệu tự giải thích chính nó
Có thể kết hợp: Sao chép-dán-chia sẻ dưới dạng các mảnh văn bản
Đệ quy: Lồng nhau không giới hạn để thể hiện chi tiết không giới hạn
“Trí tuệ” nội tại: Tự động hợp nhất và phân biệt rõ nghĩa
Điều gì khiến Amorfs trở nên đặc biệt
Không giống các định dạng truyền thống (JSON, XML, CSV), Amorfs là:
Tự mô tả: Dữ liệu tự giải thích chính nó
Có thể kết hợp: Sao chép-dán-chia sẻ dưới dạng các mảnh văn bản
Đệ quy: Lồng nhau không giới hạn để thể hiện chi tiết không giới hạn
“Trí tuệ” nội tại: Tự động hợp nhất và phân biệt rõ nghĩa
Điều gì khiến Amorfs trở nên đặc biệt
Không giống các định dạng truyền thống (JSON, XML, CSV), Amorfs là:
Tự mô tả: Dữ liệu tự giải thích chính nó
Có thể kết hợp: Sao chép-dán-chia sẻ dưới dạng các mảnh văn bản
Đệ quy: Lồng nhau không giới hạn để thể hiện chi tiết không giới hạn
“Trí tuệ” nội tại: Tự động hợp nhất và phân biệt rõ nghĩa
Các bước tiếp theo
Trong các hướng dẫn tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá:
Cách đọc và viết Amorfs (định dạng dễ đọc đối với con người)
Hiểu các khái niệm, biểu thức và mối liên kết
Xây dựng cấu trúc dữ liệu Amorfs đầu tiên của bạn
Sử dụng Amorfs Studio để trực quan hóa và làm việc với dữ liệu
Sẵn sàng xem điều này trông như thế nào trong thực tế chưa? Chuyển sang Đọc tài liệu Amorfs đầu tiên của bạn
Các bước tiếp theo
Trong các hướng dẫn tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá:
Cách đọc và viết Amorfs (định dạng dễ đọc đối với con người)
Hiểu các khái niệm, biểu thức và mối liên kết
Xây dựng cấu trúc dữ liệu Amorfs đầu tiên của bạn
Sử dụng Amorfs Studio để trực quan hóa và làm việc với dữ liệu
Sẵn sàng xem điều này trông như thế nào trong thực tế chưa? Chuyển sang Đọc tài liệu Amorfs đầu tiên của bạn
Các bước tiếp theo
Trong các hướng dẫn tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá:
Cách đọc và viết Amorfs (định dạng dễ đọc đối với con người)
Hiểu các khái niệm, biểu thức và mối liên kết
Xây dựng cấu trúc dữ liệu Amorfs đầu tiên của bạn
Sử dụng Amorfs Studio để trực quan hóa và làm việc với dữ liệu
Sẵn sàng xem điều này trông như thế nào trong thực tế chưa? Chuyển sang Đọc tài liệu Amorfs đầu tiên của bạn
![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 48 48" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><g d="M 0 48 L 0 0 L 48 0 L 48 48 Z M 48 24 C 48 10.745 37.255 0 24 0 C 10.745 0 0 10.745 0 24 C 0 35.255 7.749 44.7 18.203 47.293 L 18.203 31.334 L 13.254 31.334 L 13.254 24 L 18.203 24 L 18.203 20.84 C 18.203 12.671 21.899 8.885 29.919 8.885 C 31.44 8.885 34.064 9.183 35.137 9.481 L 35.137 16.129 C 34.571 16.069 33.587 16.04 32.364 16.04 C 28.429 16.04 26.909 17.531 26.909 21.406 L 26.909 24 L 34.748 24 L 33.401 31.334 L 26.909 31.334 L 26.909 47.824 C 38.793 46.389 48.001 36.271 48.001 24 Z M 33.4 31.334 L 34.747 24 L 26.908 24 L 26.908 21.406 C 26.908 17.531 28.428 16.04 32.363 16.04 C 33.586 16.04 34.57 16.069 35.136 16.129 L 35.136 9.481 C 34.063 9.182 31.439 8.885 29.918 8.885 C 21.899 8.885 18.202 12.671 18.202 20.84 L 18.202 24 L 13.253 24 L 13.253 31.334 L 18.202 31.334 L 18.202 47.293 C 20.058 47.754 22 48 23.999 48 C 24.983 48 25.954 47.94 26.907 47.824 L 26.907 31.334 L 33.399 31.334 Z" fill="transparent" height="48.00000039337158px" id="WNOEGeyhI" width="48.001px"><path d="M 0 48 L 0 0 L 48 0 L 48 48 Z" fill="transparent" height="48px" id="Lf36xoeO5" width="48px"/><path d="M 48 24 C 48 10.745 37.255 0 24 0 C 10.745 0 0 10.745 0 24 C 0 35.255 7.749 44.7 18.203 47.293 L 18.203 31.334 L 13.254 31.334 L 13.254 24 L 18.203 24 L 18.203 20.84 C 18.203 12.671 21.899 8.885 29.919 8.885 C 31.44 8.885 34.064 9.183 35.137 9.481 L 35.137 16.129 C 34.571 16.069 33.587 16.04 32.364 16.04 C 28.429 16.04 26.909 17.531 26.909 21.406 L 26.909 24 L 34.748 24 L 33.401 31.334 L 26.909 31.334 L 26.909 47.824 C 38.793 46.389 48.001 36.271 48.001 24 Z" fill="rgb(8, 102, 255)" height="47.8243px" id="Fi98aqQOS" width="48.001px"/><path d="M 20.148 22.45 L 21.494 15.115 L 13.655 15.115 L 13.655 12.521 C 13.655 8.646 15.176 7.155 19.111 7.155 C 20.333 7.155 21.317 7.185 21.883 7.244 L 21.883 0.596 C 20.81 0.298 18.186 0 16.666 0 C 8.646 0 4.949 3.786 4.949 11.955 L 4.949 15.115 L 0 15.115 L 0 22.45 L 4.949 22.45 L 4.949 38.409 C 6.805 38.869 8.747 39.115 10.746 39.115 C 11.73 39.115 12.701 39.055 13.654 38.94 L 13.654 22.45 L 20.147 22.45 Z" fill="rgb(255, 255, 255)" height="39.11523px" id="o10gvlFLv" transform="translate(13.253 8.885)" width="21.883200000000002px"/></g></svg>)