Gráficos de conocimiento: qué son y cómo funcionan

¡Se dice con razón que los datos son el nuevo petróleo! Sin datos, puede ser inútil a menos que teja una historia. Los gráficos de conocimiento ofrecen la capacidad de convertir los datos en información utilizando herramientas y plataformas de gestión del conocimiento como InsightsHub .

Forrester sugiere que entre el 60 y el 73% de los datos nunca terminan siendo utilizados por motivos analíticos . Estos números se traducen ampliamente en una recopilación uniforme de datos en la investigación. ¿Cómo puede aprovechar el verdadero potencial de los datos mediante el uso de gráficos de conocimiento como una herramienta vital en su proceso de gestión de conocimientos?

¿Qué son los gráficos de conocimiento?

Los gráficos de conocimiento (KG) se definen como una base de conocimiento que aprovecha un modelo de datos estructurados para representar entidades del mundo real y sus relaciones. Se utilizan para almacenar la interconexión de varias entidades que incluyen objetos, eventos, situaciones y conceptos con datos en su base. Todos estos datos interrelacionados son un modelo gráfico conocido como gráficos de conocimiento.

Los gráficos de conocimiento establecen una estructura para derivar el contexto de los datos mediante el uso de enlaces y metadatos semánticos. Por lo tanto, proporcionan un marco para unificar datos, ejecutar análisis sobre ellos y compartir estos datos en forma de información.

Para colmo, KG es un concepto dinámico que requiere poca o ninguna intervención manual de humanos y máquinas y puede recalibrarse y remodelarse con el tiempo, a diferencia de los modelos de datos tradicionales.

Estas técnicas avanzadas de gestión de datos podrían ayudar a las empresas a salir de la rutina de las bases de datos convencionales, utilizando el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el poder de la semántica para utilizar mejor los datos. Pueden ser creados desde cero, por ejemplo, por expertos en el dominio, aprendidos de fuentes de datos no estructurados o semiestructurados, o ensamblados a partir de gráficos de conocimiento existentes.

Por lo general, asistido por una variedad de mecanismos de integración y validación de datos automatizados o semiautomáticos. En otras palabras, un gráfico de conocimiento es un método de procedimiento para modelar el dominio del conocimiento utilizando expertos en el dominio, vinculación de datos y algoritmos de aprendizaje automático.

Debido a la naturaleza ágil de representar datos y la velocidad de extraer inferencias y conocimientos, los gráficos de conocimiento son ahora una parte fundamental del proceso de investigación de mercado . También ayudan a eliminar el conocimiento tribal y ayudan a crear una fuente única de la verdad, todo mientras se basan en datos e ideas anteriores.

Diferencia entre una ontología y un gráfico de conocimiento

Las ontologías se mencionan con mucha frecuencia cuando se habla de grafos de conocimiento, pero hay una diferencia entre ellas. Si bien se usan indistintamente, todavía hay una diferencia entre ellos. Dado que ambos también usan nodos y bordes, aumenta la confusión entre qué es una ontología y qué es un gráfico de conocimiento.

Ontología

Una ontología es un modelo de datos rígido que solo define las cosas en nuestro ecosistema y las propiedades utilizadas para describirlas. En una ontología, los modelos generalizados de datos se crean sobre la base de propiedades compartidas sin proporcionar ninguna información específica.

Hay tres componentes principales de la ontología que son:

• Clases: todos los elementos de línea de las cosas que existen en los datos.
• Relaciones: Esto proporciona la relación entre una o varias clases .
• Atributos: Definen las propiedades que se utilizan para describir una clase individual.

Gráfico de conocimiento

Un gráfico de conocimiento utiliza la ontología como marco para agregar datos de la vida real y agregar ponderación a los datos. Puede agregar datos granulados, como información de identificación e información que es sacrosanta para un individuo o instancia en particular. Hay una representación absoluta de propiedades, relaciones, nodos y datos en esta instancia.

Usando esta información, es posible crear instancias específicas de relaciones ontológicas dentro de los datos.

Consideremos un ecosistema de biblioteca para indicar la diferencia entre una ontología y un gráfico de conocimiento con un ejemplo . En una ontología, la biblioteca consistiría en una representación tabular de libros, autores y editores como datos estructurados, ya que existen paralelos entre los datos.

Sin embargo, cuando desea crear un gráfico de conocimiento, puede usar la representación tabular de la ontología para dibujar una representación gráfica de un libro, el autor, el editor y más. Proporciona una vista global de los datos estructurados y la información de identificación única para proporcionar una vista de alto nivel de la información.

En pocas palabras, la ontología es un marco para un gráfico de conocimiento. Para simplificarlo aún más, una ontología + datos = gráfico de conocimiento .

Cómo funcionan los gráficos de conocimiento

Ahora que sabemos cómo crear gráficos de conocimiento a partir de la ontología, es imperativo saber que es imposible hacer inferencias sin datos estructurados, etiquetados e indexados. Los datos sin procesar deben colocarse en una herramienta de gestión del conocimiento con la información de identificación correcta, etiquetas, pepitas de información, información de identificación, metadatos, detalles del proyecto y más.

Estos datos deben crearse en una estructura que ofrezca las mejores posibilidades de éxito para la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para buscar, recuperar y compartir datos.

En organizaciones con gran cantidad de información y datos, se debe establecer bien y publicar un proceso para crear, etiquetar y administrar datos, de modo que las partes interesadas en los datos de investigación y los propietarios de la base de datos de conocimiento estén bien conscientes de sus responsabilidades y la importancia de cómo hacerlo. se gestionan los datos.

Esto elimina el conocimiento tribal, crea una fuente única de la verdad y alberga datos de múltiples variables para sacar inferencias, comparar situaciones también y tomar decisiones más rápido.

Los gráficos de conocimiento se crean en función de las consultas realizadas por los usuarios en una herramienta de gestión del conocimiento. Estas son consultas predefinidas pero también gráficos vivos basados ​​en activadores inteligentes. Cuando llega una consulta, se han identificado esquemas que coinciden con las claves y se buscan elementos con estos esquemas identificados en los datos. La información se devuelve en formato gráfico a las partes interesadas pertinentes.

Es rápido y ágil y aporta un alto valor en el proceso de gestión de insights.

Ejemplos de gráficos de conocimiento

Si bien es un concepto relativamente nuevo, las marcas y las organizaciones que nos rodean todavía utilizan gráficos de conocimiento. Utilizan datos inherentes y aprovechan el aprendizaje automático y la IA para ingresar variables de diferentes campos para proporcionar la versión más precisa de la verdad y los datos más relevantes.

A continuación se enumeran algunos ejemplos de gráficos de conocimiento.

Algoritmo de búsqueda de Google

El ejemplo perfecto de un gráfico de conocimiento es la búsqueda de Google o cualquier otro motor de búsqueda. Una pregunta como "¿Cuántos fósforos caben en una piscina olímpica?" sería imposible de responder a la pregunta que uno pensaría. Sin embargo, el índice de búsqueda de Google puede correlacionar la consulta con múltiples fuentes de datos y llegar a una conclusión basada en datos relacionales para proporcionar un valor numérico.

Un gigante minorista global que utiliza gráficos de conocimiento para la cadena de suministro y la gestión de inventario

¿Cómo saben los gigantes minoristas globales que quieren y necesitan ciertos productos, descuentos y más? Mediante el uso de datos históricos multivariados y pepitas de información de tendencias de compra pasadas, comportamiento de compras y compradores, investigación longitudinal en curso, descubrimiento continuo de diversas fuentes demográficas, etc.

Es posible medir la demanda y la oferta y adaptar las estrategias de marketing, el gasto, la gestión de la cadena de suministro y más para ofrecer la mejor experiencia de usuario posible utilizando los principios de la investigación atómica y apoyándose en las herramientas de gestión del conocimiento.

¡Recomendaciones de Netflix sobre qué ver a continuación!

¿Con qué frecuencia te preguntas qué sigue para ver en Netflix? Netflix utiliza un motor inteligente para adaptar el contenido en función de los hábitos de visualización anteriores, la calificación del contenido, el tiempo dedicado a la visualización de contenido y más, lo que les ayuda a generar gráficos de conocimiento no solo en una escala micro por usuario de manera inteligente, sino también en una escala macro basada en información demográfica.

Pero también tienes recomendaciones para elegir. Estas recomendaciones a menudo funcionan para usted y encuentra algo que le gustaría ver.

Hacer de los gráficos de conocimiento una parte integral de la gestión de conocimientos

Los gráficos de conocimiento se están convirtiendo en una parte integral de la investigación y los equipos de investigación, ya que brindan información modelo del mundo real, usan IA y aprendizaje automático para realizar un razonamiento lógico de respuesta rápida, brindan datos estructurados y reducen la redundancia. Dichos gráficos también ayudan con el análisis y son una mejor manera de almacenar y administrar información.

Las organizaciones de todo el mundo están aprovechando los sistemas y herramientas de gestión del conocimiento, como InsightsHub , para gestionar mejor los datos, reducir el tiempo de obtención de información y aumentar la eficiencia de los datos anteriores, al mismo tiempo que reducen los costos y aumentan el ROI.

La incorporación de un gráfico de conocimiento en su proceso de investigación para la gestión de conocimientos es fundamental para mantenerse a la vanguardia y hacer que los datos hagan el trabajo pesado.

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