知識グラフ：それらが何であるか、そしてそれらがどのように機能するか
公開: 2022-05-25データは新しいオイルだと言っても過言ではありません！ データがなければ、ストーリーを織り込まない限り意味がありません。 知識グラフは、 InsightsHubなどの知識管理ツールやプラットフォームを使用してデータを洞察に変換する機能を提供します。
Forresterは、データの60〜73％が分析上の理由で使用されることは決してないことを示唆しています。 これらの数値は、研究におけるデータ収集にさえ広く変換されます。 インサイト管理プロセスの重要なツールとして知識グラフを使用することにより、データの真の可能性をどのように活用できますか？
知識グラフとは何ですか？
知識グラフ（KG）は、構造化されたデータモデルを活用して実世界のエンティティとその関係を表す知識ベースとして定義されます。 これらは、オブジェクト、イベント、シチュエーション、および概念を含むさまざまなエンティティと、それらのベースにあるデータとの相互リンクを格納するために使用されます。 この相互にリンクされたデータはすべて、知識グラフと呼ばれるグラフィカルモデルです。
知識グラフは、リンクとセマンティックメタデータを使用してデータのコンテキストを導出するための構造を導入します。 したがって、データを統合し、分析を実行し、洞察の形でこのデータを共有するためのフレームワークを提供します。
何よりも、KGは動的な概念であり、人間や機械による手動の介入をほとんどまたはまったく必要とせず、従来のデータモデルとは異なり、時間の経過とともに再調整および再構築できます。
このような高度なデータ管理技術は、自然言語処理、機械学習、セマンティクスの力を利用してデータをより有効に活用することで、企業が従来のデータベースの轍から抜け出すのに役立つ可能性があります。 それらは、たとえばドメインの専門家がゼロから作成したり、非構造化または半構造化データソースから学習したり、既存の知識グラフから組み立てたりすることができます。
通常、さまざまな半自動または自動のデータ検証および統合メカニズムによって支援されます。 言い換えると、知識グラフは、ドメインエキスパート、データリンケージ、および機械学習アルゴリズムを使用して知識のドメインをモデル化するための手続き型の方法です。
データを描写する機敏な性質と推論と洞察を描く速度のために、知識グラフは現在、市場調査プロセスの重要な部分です。 また、過去のデータと洞察に基づいて、部族の知識を排除し、信頼できる唯一の情報源を作成するのに役立ちます。
オントロジーと知識グラフの違い
オントロジーは知識グラフについて話すときに非常に頻繁に参照されますが、それらの間には違いがあります。 互換的に使用されますが、それらの間にはまだ違いがあります。 どちらもノードとエッジを使用するため、オントロジーとは何かと知識グラフとは何かの間の混乱が高まります。
オントロジー
オントロジーは、私たちのエコシステム内のものとそれらを記述するために使用されるプロパティのみを定義する厳密なデータモデルです。 オントロジーでは、データの一般化されたモデルは、特定の情報を提供することなく、共有プロパティに基づいて作成されます。
オントロジーには、次の3つの主要なコンポーネントがあります。
- クラス：データに存在するもののすべてのラインアイテム。
- 関係：これは、1つまたは複数のクラス間の関係を提供します
- 属性：個々のクラスを記述するために使用されるプロパティを定義します。
知識グラフ
知識グラフは、オントロジーをフレームワークとして使用して、実際のデータを追加し、データに重みを追加します。 識別情報や特定の個人またはインスタンスに神聖な情報などの詳細なデータを追加できます。 この場合、プロパティ、関係、ノード、およびデータの絶対的な表現があります。
この情報を使用して、データ内に存在論的関係の特定のインスタンスを作成することができます。
例を挙げて、オントロジーと知識グラフの違いを示すライブラリエコシステムについて考えてみましょう。 オントロジーでは、データ間に並列があるため、ライブラリは、構造化されたデータとしての本、著者、および発行者の表形式の表現で構成されます。
ただし、知識グラフを作成する場合は、オントロジーの表形式の表現を使用して、本、著者、出版社などのグラフィック表現を作成できます。 構造化データと一意の識別情報の包括的なビューを提供して、情報の高レベルのビューを提供します。
これを簡単に言えば、オントロジーは知識グラフのフレームワークです。 さらに単純化するために、オントロジー+データ=知識グラフ。
知識グラフのしくみ
オントロジーから知識グラフを作成する方法がわかったので、タグ付けされて索引付けされた構造化データなしでは推論を描くことは不可能であることを知ることが不可欠です。 生データは、正しい識別情報、タグ、情報のナゲット、識別情報、メタデータ、プロジェクトの詳細などを備えたナレッジマネジメントツールに入れる必要があります。
このデータは、人工知能と自然言語処理（NLP）がデータを検索、取得、共有するための成功の可能性が最も高い構造で作成する必要があります。
情報とデータの山がある組織では、データを作成、タグ付け、管理するプロセスを十分に確立して公開し、調査データの利害関係者と知識データベースの所有者が自分たちの責任と方法の重要性を十分に認識できるようにする必要があります。データが管理されます。
これにより、部族の知識が排除され、信頼できる唯一の情報源が作成され、多変量データが格納されて推論が導き出され、状況も比較され、意思決定が迅速に行われます。
ナレッジグラフは、ナレッジ管理ツールでユーザーが実行したクエリに基づいて作成されます。 これらは事前定義されたクエリですが、インテリジェントトリガーに基づく生きたグラフでもあります。 クエリが実行されると、キーに一致するスキーマが識別され、これらの識別されたスキーマを持つアイテムがデータで検索されます。 情報は、関連する利害関係者にグラフ形式で返されます。
迅速かつ機敏であり、洞察管理プロセスに高い価値を提供します。
知識グラフの例
比較的新しい概念ですが、知識グラフはまだ私たちの周りのブランドや組織によって使用されています。 彼らは固有のデータを使用し、機械学習とAIを活用してさまざまなフィールドから変数を入力し、真実の最も正確なバージョンと最も関連性の高いデータを提供します。
知識グラフの例を以下に示します。
Google検索アルゴリズム
知識グラフの完璧な例は、Google検索またはその他の検索エンジンです。 「オリンピックサイズのプールにいくつのマッチ棒を入れることができるか」のような質問は、人が考える質問に答えることは不可能です。 ただし、Google検索インデックスは、クエリを複数のデータソースに関連付け、リレーショナルデータに基づいて結論を導き出し、数値を提供することができます。
サプライチェーンと在庫管理に知識グラフを使用する世界的な小売大手
世界の小売大手は、特定の製品や割引などが必要であるとどのように知っていますか？ 過去の購入傾向、買い物や買い物客の行動、継続的な縦断的調査、さまざまな人口統計ソースからの継続的な発見などからの多変量の履歴データと情報のナゲットを使用することによって。
原子研究の原則を使用し、知識管理ツールに頼ることで、需要と供給を測定し、マーケティング戦略、支出、サプライチェーン管理などを調整して、可能な限り最高のユーザーエクスペリエンスを提供することができます。
次に何を見るべきかについてのNetflixの推奨事項！
Netflixで次に何を視聴するのか、どのくらいの頻度で疑問に思いますか？ Netflixは、インテリジェントエンジンを使用して、過去の視聴習慣、コンテンツの評価、コンテンツの視聴に費やした時間などに基づいてコンテンツを調整します。これにより、ユーザーごとのミクロスケールだけでなく、人口統計情報。
ただし、選択する推奨事項もあります。 これらの推奨事項はしばしばあなたのために働きます、そしてあなたはあなたが見たいものを見つけます。
知識グラフを洞察管理の不可欠な部分にする
知識グラフは、モデルの実世界の情報を提供し、AIと機械学習を使用して迅速な論理的推論を実行し、構造化されたデータを提供し、冗長性を減らすため、研究および研究チームの不可欠な部分になりつつあります。 このようなグラフは分析にも役立ち、情報を保存および管理するためのより良い方法です。
世界中の組織は、 InsightsHubなどの知識管理システムとツールを活用して、データをより適切に管理し、洞察までの時間を短縮し、過去のデータの効率を高めながら、コストを削減し、ROIを向上させています。
洞察管理のために調査プロセスに知識グラフを組み込むことは、時代の先を行き、データに手間のかかる作業を行わせるために重要です。
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