Wykresy wiedzy: czym są i jak działają

Słusznie mówi się, że dane to nowy olej! Bez danych może być bezcelowe, chyba że splata historię. Wykresy wiedzy oferują możliwość przekształcania danych w szczegółowe informacje za pomocą narzędzi i platform do zarządzania wiedzą, takich jak InsightsHub .

Forrester sugeruje, że od 60 do 73% danych nigdy nie jest wykorzystywane do celów analitycznych . Liczby te zasadniczo przekładają się na równomierne zbieranie danych w badaniach. Jak wykorzystać prawdziwy potencjał danych, używając wykresów wiedzy jako ważnego narzędzia w procesie zarządzania wglądem?

Czym są wykresy wiedzy?

Wykresy wiedzy (KG) są definiowane jako baza wiedzy, która wykorzystuje ustrukturyzowany model danych do reprezentowania rzeczywistych jednostek i ich relacji. Służą do przechowywania wzajemnych powiązań różnych jednostek obejmujących obiekty, zdarzenia, sytuacje i pojęcia z danymi u ich podstawy. Wszystkie te powiązane ze sobą dane to model graficzny znany jako wykresy wiedzy.

Wykresy wiedzy tworzą strukturę umożliwiającą uzyskanie kontekstu z danych za pomocą metadanych łączących i semantycznych. W związku z tym zapewniają ramy do ujednolicenia danych, prowadzenia na nich analiz i udostępniania tych danych w formie spostrzeżeń.

Co więcej, KG to dynamiczna koncepcja, która wymaga niewielkiej lub żadnej ręcznej interwencji ze strony ludzi i maszyn i może z czasem rekalibrować i przemodelować, w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli danych.

Tak zaawansowane techniki zarządzania danymi mogą pomóc firmom wyjść z rutyny konwencjonalnych baz danych, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i moc semantyki do lepszego wykorzystania danych. Mogą być tworzone od podstaw, na przykład przez ekspertów dziedzinowych, wyciągane z nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych źródeł danych lub składane z istniejących grafów wiedzy.

Zwykle wspomagany przez szereg półautomatycznych lub automatycznych mechanizmów walidacji i integracji danych. Innymi słowy, graf wiedzy jest proceduralną metodą modelowania dziedziny wiedzy przy użyciu ekspertów dziedzinowych, powiązania danych i algorytmów uczenia maszynowego.

Ze względu na zwinny charakter przedstawiania danych oraz szybkość wyciągania wniosków i spostrzeżeń, wykresy wiedzy są obecnie krytyczną częścią procesu badania rynku . Pomagają również wyeliminować wiedzę plemienną i pomagają w tworzeniu jednego źródła prawdy, a wszystko to w oparciu o wcześniejsze dane i spostrzeżenia.

Różnica między ontologią a grafem wiedzy

Mówiąc o grafach wiedzy bardzo często przywołuje się ontologie, ale jest między nimi różnica. Choć używane zamiennie, nadal istnieje między nimi różnica. Ponieważ oba z nich również używają węzłów i krawędzi, pogłębia to zamieszanie między tym, co jest ontologią, a tym, co jest grafem wiedzy.

Ontologia

Ontologia to sztywny model danych, który definiuje tylko rzeczy w naszym ekosystemie i właściwości używane do ich opisu. W ontologii uogólnione modele danych są tworzone na podstawie wspólnych właściwości bez podawania żadnych konkretnych informacji.

Istnieją trzy główne elementy ontologii, którymi są:

• Klasy: wszystkie pozycje rzeczy, które istnieją w danych.
• Relacje: Zapewnia to związek między jedną lub wieloma klasami
• Atrybuty: definiują właściwości używane do opisania poszczególnych klas.

Wykres wiedzy

Wykres wiedzy wykorzystuje ontologię jako podstawę do dodawania rzeczywistych danych i zwiększania wagi danych. Możesz dodać granulowane dane, takie jak informacje identyfikujące i informacje, które są święte dla konkretnej osoby lub instancji. W tym przypadku istnieje absolutna reprezentacja właściwości, relacji, węzłów i danych.

Wykorzystując te informacje, możliwe jest tworzenie konkretnych przykładów relacji ontologicznych w obrębie danych.

Rozważmy ekosystem biblioteczny, aby wskazać różnicę między ontologią a grafem wiedzy na przykładzie . W ontologii biblioteka składałaby się z tabelarycznej reprezentacji książek, autorów i wydawców jako ustrukturyzowanych danych, ponieważ między danymi istnieją paralele.

Jeśli jednak chcesz utworzyć wykres wiedzy, możesz użyć tabelarycznej reprezentacji ontologii, aby narysować graficzną reprezentację książki, autora, wydawcy i nie tylko. Zapewnia całościowy widok uporządkowanych danych i unikalne informacje identyfikujące, aby zapewnić ogólny widok informacji.

Mówiąc prościej, ontologia jest szkieletem grafu wiedzy. Aby jeszcze bardziej uprościć, ontologia + dane = wykres wiedzy .

Jak działają wykresy wiedzy

Teraz, gdy wiemy, jak tworzyć grafy wiedzy na podstawie ontologii, konieczne jest, aby wiedzieć, że nie można wyciągnąć wniosków bez ustrukturyzowanych danych, które są oznakowane i zindeksowane. Surowe dane należy umieścić w narzędziu do zarządzania wiedzą z prawidłowymi informacjami identyfikacyjnymi, tagami, bryłkami informacji, informacjami identyfikacyjnymi, metadanymi, szczegółami projektu i nie tylko.

Dane te muszą być tworzone w strukturze, która daje największe szanse powodzenia dla sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego (NLP) w celu wyszukiwania, pobierania i udostępniania danych.

W organizacjach dysponujących skarbnicą informacji i danych proces tworzenia, oznaczania danych i zarządzania nimi musi być dobrze ugruntowany i opublikowany, tak aby interesariusze danych badawczych i właściciele bazy wiedzy byli świadomi swoich obowiązków i znaczenia tego, w jaki sposób dane są zarządzane.

Eliminuje to wiedzę plemienną, tworzy jedno źródło prawdy i przechowuje dane o wielu odmianach, z których można wyciągać wnioski, porównywać sytuacje i szybciej podejmować decyzje.

Wykresy wiedzy są tworzone na podstawie zapytań uruchamianych przez użytkowników w narzędziu do zarządzania wiedzą. Są to predefiniowane zapytania, ale także żywe wykresy oparte na inteligentnych wyzwalaczach. Po nadejściu zapytania — zidentyfikowane schematy pasujące do kluczy, a dane są przeszukiwane pod kątem elementów z tymi zidentyfikowanymi schematami. Informacje są zwracane w formie graficznej do odpowiednich interesariuszy.

Jest szybki i zwinny i zapewnia wysoką wartość w procesie zarządzania wglądami.

Przykłady wykresów wiedzy

Chociaż jest to stosunkowo nowa koncepcja, wykresy wiedzy są nadal używane przez otaczające nas marki i organizacje. Wykorzystują nieodłączne dane i wykorzystują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, aby wprowadzać zmienne z różnych dziedzin, aby zapewnić najdokładniejszą wersję prawdy i najistotniejsze dane.

Poniżej wymieniono niektóre przykłady wykresów wiedzy.

Algorytm wyszukiwania Google

Doskonałym przykładem wykresu wiedzy jest wyszukiwarka Google lub dowolna inna wyszukiwarka. Pytanie typu „Ile zapałek może zmieścić się w basenie olimpijskim” byłoby niemożliwe do udzielenia odpowiedzi na pytanie, które można by pomyśleć. Jednak indeks wyszukiwania Google może skorelować zapytanie z wieloma źródłami danych i wyciągnąć wnioski na podstawie danych relacyjnych w celu dostarczenia wartości liczbowej.

Globalny gigant handlu detalicznego wykorzystujący wykresy wiedzy do zarządzania łańcuchem dostaw i zapasami

Skąd globalne giganty handlu detalicznego wiedzą, że chcą i potrzebują określonych produktów, rabatów i nie tylko? Korzystając z wielu zmiennych danych historycznych i bryłek informacji z poprzednich trendów zakupowych, zakupów i zachowań kupujących, ciągłych badań podłużnych, ciągłych odkryć z różnych źródeł demograficznych itp.

Możliwe jest mierzenie popytu i podaży oraz dostosowywanie strategii marketingowych, wydatków, zarządzania łańcuchem dostaw i nie tylko, aby oferować możliwie najlepsze wrażenia użytkownika, stosując zasady badań atomowych i opierając się na narzędziach zarządzania wiedzą.

Rekomendacje Netflix dotyczące tego, co obejrzeć dalej!

Jak często zastanawiasz się, co dalej oglądać na Netflixie? Netflix wykorzystuje inteligentny silnik do dostosowywania treści w oparciu o przeszłe nawyki oglądania, oceny treści, czas spędzony na oglądaniu treści i nie tylko, co pomaga im w inteligentnym uzyskiwaniu wykresów wiedzy nie tylko w mikroskali na użytkownika, ale także w skali makro opartej na informacje demograficzne.

Ale masz też rekomendacje do wyboru. Te rekomendacje często działają dla Ciebie i znajdziesz coś, co chcesz obejrzeć.

Tworzenie wykresów wiedzy jako integralnej części zarządzania wglądami

Grafy wiedzy stają się integralną częścią zespołów badawczych i badawczych, ponieważ dostarczają modelowych informacji ze świata rzeczywistego, wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do szybkiego logicznego rozumowania, dostarczają uporządkowanych danych i zmniejszają nadmiarowość. Takie wykresy pomagają również w analityce i są lepszym sposobem przechowywania informacji i zarządzania nimi.

Organizacje na całym świecie wykorzystują systemy i narzędzia zarządzania wiedzą, takie jak InsightsHub , do lepszego zarządzania danymi, skrócenia czasu uzyskiwania wglądu i zwiększenia wydajności danych z przeszłości przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji.

Włączenie wykresu wiedzy do procesu badawczego w celu zarządzania wglądami ma kluczowe znaczenie dla wyprzedzania krzywych i sprawiania, że ​​dane będą wymagały ciężkiej pracy.

Poproś o demo