Grafice de cunoștințe: ce sunt și cum funcționează

Pe bună dreptate se spune că datele sunt noul ulei! Fără date, poate fi inutil dacă nu țese o poveste. Graficele de cunoștințe oferă posibilitatea de a transforma datele în informații folosind instrumente și platforme de gestionare a cunoștințelor precum InsightsHub .

Forrester sugerează că între 60 și 73% din date nu ajung niciodată să fie folosite din motive analitice . Aceste cifre se traduc în general prin colectarea uniformă a datelor în cercetare. Cum puteți valorifica adevăratul potențial al datelor utilizând graficele de cunoștințe ca instrument vital în procesul dumneavoastră de gestionare a informațiilor?

Ce sunt graficele de cunoștințe?

Graficele de cunoștințe (KG) sunt definite ca o bază de cunoștințe care folosește un model de date structurate pentru a reprezenta entitățile din lumea reală și relațiile lor. Ele sunt folosite pentru a stoca interconectarea diferitelor entități care includ obiecte, evenimente, situații și concepte cu date la bază. Toate aceste date interconectate sunt un model grafic cunoscut sub numele de grafice de cunoștințe.

Graficele de cunoștințe pun în aplicare o structură pentru a deriva contextul în date prin utilizarea legăturilor și a metadatelor semantice. Prin urmare, oferă un cadru pentru unificarea datelor, pentru a rula analize pe acestea și pentru a partaja aceste date sub formă de informații.

În plus, KG este un concept dinamic care necesită puțină sau deloc intervenție manuală din partea oamenilor și a mașinilor și se poate recalibra și remodela în timp, spre deosebire de modelele tradiționale de date.

Astfel de tehnici avansate de gestionare a datelor ar putea ajuta companiile să iasă din rutina bazelor de date convenționale, folosind procesarea limbajului natural, învățarea automată și puterea semantică pentru a utiliza mai bine datele. Acestea pot fi create de la zero, de exemplu, de către experți în domeniu, învățate din surse de date nestructurate sau semistructurate sau asamblate din grafice de cunoștințe existente.

De obicei, asistat de o varietate de mecanisme de validare și integrare a datelor semi-automatizate sau automatizate. Cu alte cuvinte, un grafic de cunoștințe este o metodă procedurală pentru modelarea domeniului cunoștințelor folosind experți în domeniu, legături de date și algoritmi de învățare automată.

Datorită naturii agile a descrierii datelor și vitezei de a trage concluzii și perspective, graficele de cunoștințe sunt acum o parte critică a procesului de cercetare a pieței . Ele ajută, de asemenea, la eliminarea cunoștințelor tribale și ajută la crearea unei singure surse a adevărului, toate în timp ce se bazează pe date și informații din trecut.

Diferența dintre o ontologie și un grafic de cunoaștere

Ontologiile sunt foarte frecvent referite atunci când se vorbește despre grafice de cunoștințe, dar există o diferență între ele. Deși sunt folosite în mod interschimbabil, există încă o diferență între ele. Deoarece ambele folosesc, de asemenea, noduri și margini, sporește confuzia între ceea ce este o ontologie și ceea ce este un grafic de cunoaștere.

Ontologie

O ontologie este un model de date rigid care definește doar lucrurile din ecosistemul nostru și proprietățile folosite pentru a le descrie. Într-o ontologie, modelele generalizate de date sunt create pe baza proprietăților partajate, fără a furniza informații specifice.

Există trei componente principale ale ontologiei, care sunt:

• Clase: toate elementele rând ale lucrurilor care există în date.
• Relații: Aceasta oferă relația dintre una sau mai multe clase
• Atribute: definesc proprietățile care sunt utilizate pentru a descrie o clasă individuală.

Graficul de cunoștințe

Un grafic de cunoștințe folosește ontologia ca cadru pentru a adăuga date din viața reală și pentru a adăuga pondere datelor. Puteți adăuga date granulate, cum ar fi informații de identificare și informații care sunt sfinte pentru o anumită persoană sau instanță. Există o reprezentare absolută a proprietăților, relațiilor, nodurilor și datelor în acest caz.

Folosind aceste informații, este posibil să se creeze instanțe specifice de relații ontologice în cadrul datelor.

Să luăm în considerare un ecosistem de bibliotecă pentru a semnifica diferența dintre o ontologie și un grafic de cunoaștere cu un exemplu . Într-o ontologie, biblioteca ar consta într-o reprezentare tabelară a cărților, autorilor și editorilor ca date structurate, deoarece există paralele între date.

Cu toate acestea, atunci când doriți să creați un grafic de cunoștințe, puteți utiliza reprezentarea tabelară a ontologiei pentru a întocmi o reprezentare grafică a unei cărți, a autorului, a editorului și multe altele. Oferă o vedere supra-cuprinzătoare a datelor structurate și informații unice de identificare pentru a oferi o imagine de nivel înalt a informațiilor.

Pentru a pune acest lucru simplu, ontologia este un cadru pentru un grafic de cunoștințe. Pentru a simplifica și mai mult, o ontologie + date = cunoaștere grafică .

Cum funcționează graficele de cunoștințe

Acum că știm cum să creăm grafice de cunoștințe din ontologie, este imperativ să știm că este imposibil să tragem inferențe fără date structurate care sunt etichetate și indexate. Datele brute trebuie introduse într-un instrument de gestionare a cunoștințelor cu informații de identificare corecte, etichete, pepite de informații, informații de identificare, metadate, detalii de proiect și multe altele.

Aceste date trebuie create într-o structură care oferă cele mai bune șanse de succes pentru inteligența artificială și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a căuta, a prelua și a partaja date.

În organizațiile cu abundență de informații și date, un proces de creare, etichetare și gestionare a datelor trebuie să fie bine stabilit și publicat, astfel încât părțile interesate ale datelor de cercetare și proprietarii bazei de date de cunoștințe să fie bine conștienți de responsabilitățile lor și de importanța modului în care datele sunt gestionate.

Acest lucru elimină cunoștințele tribale, creează o singură sursă a adevărului și găzduiește date cu mai multe variante din care să tragă inferențe, să compare și situații și să ajungi mai rapid la decizii.

Graficele de cunoștințe sunt create pe baza interogărilor efectuate de utilizatori într-un instrument de management al cunoștințelor. Acestea sunt interogări predefinite, dar și grafice vii bazate pe declanșatoare inteligente. Când apare o interogare – s-au identificat scheme care se potrivesc cu cheile, iar datele sunt căutate pentru articole cu aceste scheme identificate. Informațiile sunt returnate într-un format grafic părților interesate relevante.

Este rapid și agil și oferă o valoare ridicată în procesul de gestionare a informațiilor.

Exemple de grafice de cunoștințe

Deși este un concept relativ nou, graficele de cunoștințe sunt încă folosite de mărcile și organizațiile din jurul nostru. Ei folosesc date inerente și valorifică învățarea automată și AI pentru a introduce variabile din diferite domenii pentru a oferi cea mai precisă versiune a adevărului și cele mai relevante date.

Câteva exemple de grafice de cunoștințe sunt enumerate mai jos.

Algoritm de căutare Google

Exemplul perfect de grafic al cunoștințelor este căutarea Google sau orice alt motor de căutare. O întrebare de genul „Câte bețe de chibrit pot încăpea într-o piscină de dimensiune olimpică” ar fi imposibil de răspuns la întrebarea pe care cineva s-ar crede. Cu toate acestea, indexul de căutare Google poate corela interogarea cu mai multe surse de date și poate ajunge la o concluzie bazată pe date relaționale pentru a furniza o valoare numerică.

Un gigant global de retail care folosește grafice de cunoștințe pentru lanțul de aprovizionare și gestionarea stocurilor

Cum știu giganteștii din comerțul cu amănuntul la nivel mondial că își doresc și au nevoie pentru anumite produse, reduceri și multe altele? Prin utilizarea datelor istorice cu mai multe variante și a informațiilor din tendințele anterioare de cumpărare, cumpărături și comportamentul cumpărătorilor, cercetare longitudinală continuă, descoperire continuă din surse demografice variate etc.

Este posibil să măsurați cererea și oferta și să personalizați strategiile de marketing, cheltuielile, managementul lanțului de aprovizionare și multe altele pentru a oferi cea mai bună experiență posibilă pentru utilizator, folosind principiile cercetării atomice și bazându-vă pe instrumentele de management al cunoștințelor.

Recomandări Netflix despre ce să vizionezi în continuare!

Cât de des te întrebi ce urmează să urmărești pe Netflix? Netflix folosește un motor inteligent pentru a adapta conținutul în funcție de obiceiurile anterioare de vizionare, evaluarea conținutului, timpul petrecut vizionând conținut și multe altele, ceea ce îi ajută să obțină grafice de cunoștințe nu doar la o scară micro-perspectivă pentru fiecare utilizator, ci și la o scară macro bazată pe informații demografice.

Dar ai și recomandări din care să alegi. Aceste recomandări funcționează adesea pentru dvs. și găsiți ceva ce ați dori să vizionați.

Faceți din graficele de cunoștințe o parte integrantă a managementului informațiilor

Graficele de cunoștințe devin o parte integrantă a echipelor de cercetare și cercetare, deoarece oferă informații model din lumea reală, folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a efectua raționament logic de răspuns rapid, oferă date structurate și reduce redundanța. Astfel de grafice ajută și la analize și reprezintă o modalitate mai bună de a stoca și gestiona informații.

Organizațiile de pe tot globul folosesc sisteme și instrumente de management al cunoștințelor, cum ar fi InsightsHub , pentru a gestiona mai bine datele, pentru a reduce timpul până la informații și pentru a crește eficiența datelor anterioare, reducând în același timp costurile și sporind rentabilitatea investiției.

Încorporarea unui grafic de cunoștințe în procesul dvs. de cercetare pentru gestionarea informațiilor este esențială pentru a rămâne în fruntea curbei și pentru a face ca datele să facă treaba grea.

Solicitați o demonstrație