Graphes de connaissances : qu'est-ce que c'est et comment ils fonctionnent ?

On dit à juste titre que les données sont le nouveau pétrole ! Sans données, cela peut être inutile à moins qu'il ne tisse une histoire. Les graphes de connaissances offrent la possibilité de transformer les données en informations à l'aide d'outils et de plateformes de gestion des connaissances comme InsightsHub .

Forrester suggère qu'entre 60 et 73 % des données ne finissent jamais par être utilisées à des fins analytiques . Ces chiffres se traduisent globalement par une collecte uniforme de données dans la recherche. Comment pouvez-vous exploiter le véritable potentiel des données en utilisant les graphes de connaissances comme un outil essentiel dans votre processus de gestion des informations ?

Que sont les graphes de connaissances ?

Les graphes de connaissances (KG) sont définis comme une base de connaissances qui exploite un modèle de données structuré pour représenter des entités du monde réel et leurs relations. Ils sont utilisés pour stocker l'interconnexion de diverses entités qui incluent des objets, des événements, des situations et des concepts avec des données à leur base. Toutes ces données interconnectées constituent un modèle graphique connu sous le nom de graphes de connaissances.

Les graphes de connaissances mettent en place une structure pour dériver le contexte des données en utilisant des liens et des métadonnées sémantiques. Par conséquent, ils fournissent un cadre pour unifier les données, exécuter des analyses dessus et partager ces données sous forme d'informations.

Pour couronner le tout, KG est un concept dynamique qui nécessite peu ou pas d'intervention manuelle de la part des humains et des machines et peut se recalibrer et se remodeler avec le temps, contrairement aux modèles de données traditionnels.

Ces techniques avancées de gestion des données pourraient aider les entreprises à sortir de l'ornière des bases de données conventionnelles, en utilisant le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et la puissance sémantique pour mieux utiliser les données. Ils peuvent être créés à partir de zéro, par exemple, par des experts du domaine, appris à partir de sources de données non structurées ou semi-structurées, ou assemblés à partir de graphes de connaissances existants.

Généralement assisté par une variété de mécanismes de validation et d'intégration de données semi-automatisés ou automatisés. En d'autres termes, un graphe de connaissances est une méthode procédurale de modélisation du domaine de connaissances à l'aide d'experts du domaine, de liaison de données et d'algorithmes d'apprentissage automatique.

En raison de la nature agile de la représentation des données et de la rapidité à tirer des inférences et des idées, les graphes de connaissances sont désormais un élément essentiel du processus d' étude de marché . Ils aident également à éliminer les connaissances tribales et à créer une source unique de vérité, tout en s'appuyant sur des données et des idées passées.

Différence entre une ontologie et un graphe de connaissances

Les ontologies sont très fréquemment référencées lorsque l'on parle de graphes de connaissances, mais il existe une différence entre elles. Bien qu'utilisés de manière interchangeable, il existe toujours une différence entre eux. Étant donné que les deux utilisent également des nœuds et des arêtes, cela accroît la confusion entre ce qu'est une ontologie et ce qu'est un graphe de connaissances.

Ontologie

Une ontologie est un modèle de données rigide qui ne définit que les éléments de notre écosystème et les propriétés utilisées pour les décrire. Dans une ontologie, des modèles généralisés de données sont créés sur la base de propriétés partagées sans fournir d'informations spécifiques.

Il y a trois composantes principales de l'ontologie qui sont :

• Classes : tous les éléments de ligne des éléments qui existent dans les données.
• Relations : fournit la relation entre une ou plusieurs classes
• Attributs : ils définissent les propriétés utilisées pour décrire une classe individuelle.

Graphique des connaissances

Un graphe de connaissances utilise l'ontologie comme cadre pour ajouter des données réelles et ajouter une pondération aux données. Vous pouvez ajouter des données détaillées telles que des informations d'identification et des informations sacro-saintes pour un individu ou une instance en particulier. Il existe une représentation absolue des propriétés, des relations, des nœuds et des données dans cette instance.

En utilisant ces informations, il est possible de créer des instances spécifiques de relations ontologiques au sein des données.

Considérons un écosystème de bibliothèque pour signifier la différence entre une ontologie et un graphe de connaissances avec un exemple . Dans une ontologie, la bibliothèque consisterait en une représentation tabulaire des livres, des auteurs et des éditeurs sous forme de données structurées puisqu'il existe des parallèles entre les données.

Cependant, lorsque vous souhaitez créer un graphe de connaissances, vous pouvez utiliser la représentation tabulaire de l'ontologie pour établir une représentation graphique d'un livre, de l'auteur, de l'éditeur, etc. Il fournit une vue globale des données structurées et des informations d'identification uniques pour fournir une vue d'ensemble des informations.

Pour le dire simplement, l'ontologie est un cadre pour un graphe de connaissances. Pour simplifier encore plus, une ontologie + données = graphe de connaissances .

Comment fonctionnent les graphes de connaissances

Maintenant que nous savons comment créer des graphes de connaissances à partir d'une ontologie, il est impératif de savoir qu'il est impossible de tirer des inférences sans données structurées, étiquetées et indexées. Les données brutes doivent être placées dans un outil de gestion des connaissances avec les informations d'identification correctes, les balises, les pépites d'informations, les informations d'identification, les métadonnées, les détails du projet, etc.

Ces données doivent être créées dans une structure qui offre les meilleures chances de succès à l'intelligence artificielle et au traitement du langage naturel (TAL) pour rechercher, récupérer et partager des données.

Dans les organisations débordant d'informations et de données, un processus de création, d'étiquetage et de gestion des données doit être bien établi et publié afin que les parties prenantes des données de recherche et les propriétaires de la base de connaissances soient bien conscients de leurs responsabilités et de l'importance de la façon dont les données sont gérées.

Cela élimine les connaissances tribales, crée une source unique de vérité et héberge des données multivariées à partir desquelles tirer des conclusions, comparer également des situations et prendre des décisions plus rapidement.

Des graphes de connaissances sont créés sur la base de requêtes exécutées par des utilisateurs dans un outil de gestion des connaissances. Ce sont des requêtes prédéfinies mais aussi des graphes vivants basés sur des déclencheurs intelligents. Lorsqu'une requête arrive - les schémas ont identifié qui correspondent aux clés, et les données sont recherchées pour les éléments avec ces schémas identifiés. L'information est renvoyée sous forme graphique aux parties prenantes concernées.

Il est rapide et agile et offre une grande valeur dans le processus de gestion des informations.

Exemples de graphes de connaissances

Bien qu'il s'agisse d'un concept relativement nouveau, les graphes de connaissances sont toujours utilisés par les marques et les organisations qui nous entourent. Ils utilisent des données inhérentes et tirent parti de l'apprentissage automatique et de l'IA pour saisir des variables de différents domaines afin de fournir la version la plus précise de la vérité et les données les plus pertinentes.

Quelques exemples de graphes de connaissances sont listés ci-dessous.

Algorithme de recherche Google

L'exemple parfait d'un graphe de connaissances est la recherche Google ou tout autre moteur de recherche. Une question comme "Combien d'allumettes peuvent tenir dans une piscine de taille olympique" serait impossible à répondre à la question que l'on pourrait penser. Cependant, l'index de recherche Google peut corréler la requête à plusieurs sources de données et arriver à une conclusion basée sur des données relationnelles pour fournir une valeur numérique.

Un géant mondial de la vente au détail utilisant des graphes de connaissances pour la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks

Comment les mastodontes mondiaux de la vente au détail savent-ils qu'ils veulent et ont besoin de certains produits, remises, etc. ? En utilisant des données historiques multivariées et des pépites d'informations sur les tendances d'achat passées, le comportement d'achat et d'achat, la recherche longitudinale en cours, la découverte continue à partir de diverses sources démographiques, etc.

Il est possible d'évaluer la demande et l'offre et d'adapter les stratégies marketing, les dépenses, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et plus encore pour offrir la meilleure expérience utilisateur possible en utilisant les principes de la recherche atomique et en s'appuyant sur des outils de gestion des connaissances.

Recommandations Netflix sur ce qu'il faut regarder ensuite !

À quelle fréquence vous demandez-vous quoi regarder ensuite sur Netflix ? Netflix utilise un moteur intelligent pour adapter le contenu en fonction des habitudes de visionnage passées, de l'évaluation du contenu, du temps passé à regarder le contenu, etc., ce qui les aide à dériver des graphiques de connaissances non seulement à une micro-échelle par utilisateur, mais également à une échelle macro basée informations démographiques.

Mais vous avez également des recommandations à choisir. Ces recommandations fonctionnent souvent pour vous et vous trouvez quelque chose que vous aimeriez regarder.

Faire des graphes de connaissances une partie intégrante de la gestion des informations

Les graphes de connaissances font désormais partie intégrante des équipes de recherche et de recherche, car ils fournissent des informations modèles sur le monde réel, utilisent l'IA et l'apprentissage automatique pour effectuer un raisonnement logique rapide, fournissent des données structurées et réduisent la redondance. Ces graphiques facilitent également l'analyse et constituent un meilleur moyen de stocker et de gérer les informations.

Les organisations du monde entier tirent parti des systèmes et des outils de gestion des connaissances tels qu'InsightsHub pour mieux gérer les données, réduire le délai d'obtention d'informations et augmenter l'efficacité des données antérieures tout en réduisant les coûts et en augmentant le retour sur investissement.

L'intégration d'un graphe de connaissances dans votre processus de recherche pour la gestion des informations est essentielle pour garder une longueur d'avance et faire en sorte que les données fassent le gros du travail.

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