Bilgi grafikleri: Ne oldukları ve nasıl çalıştıkları

Haklı olarak verinin yeni petrol olduğu söylenir! Veri olmadan, bir hikaye örmediği sürece anlamsız olabilir. Bilgi grafikleri , InsightsHub gibi bilgi yönetimi araçlarını ve platformlarını kullanarak verileri içgörülere dönüştürme yeteneği sunar .

Forrester, verilerin %60 ila 73'ünün hiçbir zaman analitik nedenlerle kullanılmadığını öne sürüyor . Bu sayılar genel olarak araştırmalarda veri toplama anlamına gelir. Bilgi yönetimi sürecinizde hayati bir araç olarak bilgi grafiklerini kullanarak verilerin gerçek potansiyelinden nasıl yararlanabilirsiniz?

Bilgi grafikleri nedir?

Bilgi grafikleri (KG), gerçek dünyadaki varlıkları ve bunların ilişkilerini temsil etmek için yapılandırılmış bir veri modelinden yararlanan bir bilgi tabanı olarak tanımlanır. Nesneleri, olayları, durumları ve kavramları içeren çeşitli varlıkların kendi tabanlarındaki verilerle birbirine bağlanmasını depolamak için kullanılırlar. Bu birbirine bağlı verilerin tümü, bilgi grafikleri olarak bilinen bir grafik modeldir.

Bilgi grafikleri, bağlama ve anlamsal meta verileri kullanarak verilerdeki bağlamı türetmek için bir yapı yerleştirir. Bu nedenle, verileri birleştirmek, üzerinde analitik çalıştırmak ve bu verileri içgörü biçiminde paylaşmak için bir çerçeve sağlarlar.

Hepsinden önemlisi, KG, insanlardan ve makinelerden çok az manuel müdahale gerektiren veya hiç gerektirmeyen ve geleneksel veri modellerinin aksine zamanla yeniden kalibre edilip yeniden modellenebilen dinamik bir konsepttir.

​​Bu tür gelişmiş veri yönetimi teknikleri, verileri daha iyi kullanmak için doğal dil işleme, makine öğrenimi ve anlambilim gücünü kullanarak şirketlerin geleneksel veritabanlarının rutininden çıkmasına yardımcı olabilir. Bunlar, örneğin alan uzmanları tarafından sıfırdan oluşturulabilir, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veri kaynaklarından öğrenilebilir veya mevcut bilgi grafiklerinden birleştirilebilir.

Genellikle çeşitli yarı otomatik veya otomatik veri doğrulama ve entegrasyon mekanizmaları tarafından desteklenir. Başka bir deyişle, bilgi grafiği, alan uzmanları, veri bağlantısı ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak bilgi alanını modellemek için prosedürel bir yöntemdir.

Verileri tasvir etmenin çevik doğası ve çıkarımlar ve içgörüler çizme hızı nedeniyle, bilgi grafikleri artık pazar araştırması sürecinin kritik bir parçasıdır. Ayrıca, geçmiş veriler ve içgörüler üzerine inşa ederken, kabile bilgisini ortadan kaldırmaya ve gerçeğin tek bir kaynağını oluşturmaya yardımcı olurlar.

Ontoloji ve bilgi grafiği arasındaki fark

Bilgi grafiklerinden bahsederken ontolojilere çok sık başvurulur, ancak aralarında bir fark vardır. Birbirinin yerine kullanılsa da, aralarında hala bir fark vardır. Her ikisi de düğümleri ve kenarları kullandığından, ontolojinin ne olduğu ile bilgi grafiğinin ne olduğu arasındaki karışıklığı artırır.

Ontoloji

Ontoloji, yalnızca ekosistemimizdeki şeyleri ve bunları tanımlamak için kullanılan özellikleri tanımlayan katı bir veri modelidir. Bir ontolojide, genelleştirilmiş veri modelleri, herhangi bir özel bilgi sağlamadan paylaşılan özellikler temelinde oluşturulur.

Ontolojinin üç ana bileşeni vardır:

• Sınıflar: Veride var olan tüm satır öğeleri.
• İlişkiler: Bu, bir veya daha fazla sınıf arasındaki ilişkiyi sağlar.
• Nitelikler: Bireysel bir sınıfı tanımlamak için kullanılan özellikleri tanımlarlar.

Bilgi grafiği

Bir bilgi grafiği, ontolojiyi gerçek hayattaki verileri eklemek ve verilere ağırlık eklemek için bir çerçeve olarak kullanır. Tanımlayıcı bilgiler ve belirli bir kişi veya örnek için kutsal olan bilgiler gibi ayrıntılı veriler ekleyebilirsiniz. Bu örnekte özelliklerin, ilişkilerin, düğümlerin ve verilerin mutlak bir temsili vardır.

Bu bilgiyi kullanarak, veriler içinde ontolojik ilişkilerin belirli örneklerini yaratmak mümkündür.

Ontoloji ve bilgi grafiği arasındaki farkı bir örnekle belirtmek için bir kütüphane ekosistemini ele alalım . Bir ontolojide, veriler arasında paralellikler olduğundan kütüphane, kitapların, yazarların ve yayıncıların yapılandırılmış veriler olarak tablo şeklinde bir temsilinden oluşacaktır.

Bununla birlikte, bir bilgi grafiği oluşturmak istediğinizde, bir kitabın, yazarın, yayıncının ve daha fazlasının grafiksel bir temsilini oluşturmak için ontolojinin tablo gösterimini kullanabilirsiniz. Üst düzey bir bilgi görünümü sağlamak için yapılandırılmış verilerin kapsamlı bir görünümünü ve benzersiz tanımlayıcı bilgileri sağlar.

Bunu basitçe söylemek gerekirse, ontoloji bir bilgi grafiği için bir çerçevedir. Daha da basitleştirmek için bir ontoloji + veri = bilgi grafiği .

Bilgi grafikleri nasıl çalışır?

Artık ontolojiden bilgi grafiklerinin nasıl oluşturulacağını bildiğimize göre, etiketlenmiş ve indekslenmiş yapılandırılmış veriler olmadan çıkarımlar yapmanın imkansız olduğunu bilmek zorunludur. Ham verilerin doğru tanımlayıcı bilgiler, etiketler, bilgi parçacıkları, tanımlayıcı bilgiler, meta veriler, proje ayrıntıları ve daha fazlasıyla bir bilgi yönetimi aracına yerleştirilmesi gerekir.

Bu verilerin yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) için veri arama, alma ve paylaşma için en iyi başarı şansını sunan bir yapıda oluşturulması gerekmektedir.

Bilgi ve veri hazinesi olan kuruluşlarda, araştırma verilerinin paydaşları ve bilgi veri tabanı sahiplerinin sorumluluklarının ve nasıl yapılacağının öneminin farkında olmaları için veri oluşturma, etiketleme ve yönetme süreci iyi bir şekilde oluşturulmalı ve yayınlanmalıdır. veriler yönetilir.

Bu, kabile bilgisini ortadan kaldırır, gerçeğin tek bir kaynağını oluşturur ve çıkarımlar yapmak, durumları karşılaştırmak ve kararlara daha hızlı ulaşmak için çok değişkenli verileri barındırır.

Bilgi grafikleri, bir bilgi yönetimi aracında kullanıcılar tarafından yürütülen sorgulara dayalı olarak oluşturulur. Bunlar önceden tanımlanmış sorgulardır, aynı zamanda akıllı tetikleyicilere dayalı canlı grafiklerdir. Bir sorgu geldiğinde - anahtarlarla eşleşen şemalar belirlenir ve veriler, bu tanımlanmış şemalara sahip öğeler için aranır. Bilgiler, ilgili paydaşlara grafiksel bir formatta döndürülür.

Hızlı ve çeviktir ve içgörü yönetimi sürecinde yüksek değer sağlar.

Bilgi grafikleri örnekleri

Nispeten yeni bir kavram olmasına rağmen, bilgi grafikleri hala etrafımızdaki markalar ve kuruluşlar tarafından kullanılmaktadır. Gerçeğin en doğru sürümünü ve en alakalı verileri sağlamak için doğal verileri kullanırlar ve farklı alanlardan değişkenleri girmek için makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanırlar.

Bazı bilgi grafiği örnekleri aşağıda listelenmiştir.

Google arama algoritması

Bilgi grafiğinin mükemmel örneği, Google araması veya başka bir arama motorudur. “Olimpik bir havuza kaç kibrit çöpü sığar” gibi bir soruya, insanın aklına gelebilecek soruya cevap vermek imkansız olurdu. Ancak, Google arama dizini, sorguyu birden çok veri kaynağıyla ilişkilendirebilir ve sayısal bir değer sağlamak için ilişkisel verilere dayalı bir sonuca varabilir.

Tedarik zinciri ve envanter yönetimi için bilgi grafiklerini kullanan küresel bir perakende devi

Küresel perakende devleri belirli ürünler, indirimler ve daha fazlasını istediklerini ve ihtiyaç duyduklarını nasıl biliyorlar? Çok değişkenli geçmiş verileri ve geçmiş satın alma trendlerinden, alışveriş ve alışveriş davranışından, devam eden uzunlamasına araştırmadan, çeşitli demografik kaynaklardan sürekli keşif vb.

Atomik araştırma ilkelerini kullanarak ve bilgi yönetimi araçlarına dayanarak mümkün olan en iyi kullanıcı deneyimini sunmak için talebi ve arzı ölçmek ve pazarlama stratejilerini, harcamaları, tedarik zinciri yönetimini ve daha fazlasını uyarlamak mümkündür .

Daha sonra ne izleyeceğinize dair Netflix önerileri!

Netflix'te ne sıklıkta izleyeceğinizi merak ediyorsunuz? Netflix, içeriği geçmiş izleme alışkanlıklarına, içeriğe göre derecelendirmeye, içeriği izlemek için harcanan zamana ve daha fazlasına göre uyarlamak için akıllı bir motor kullanır; bu, yalnızca kullanıcı başına mikro ölçekte değil, aynı zamanda demografik bilgiler.

Ancak aralarından seçim yapabileceğiniz önerileriniz de var. Bu öneriler genellikle işinize yarar ve izlemek isteyeceğiniz bir şey bulursunuz.

Bilgi grafiklerini içgörü yönetiminin ayrılmaz bir parçası haline getirme

Bilgi grafikleri, model gerçek dünya bilgileri sağladıkları, hızlı geri dönüşlü mantıksal akıl yürütme gerçekleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullandıkları, yapılandırılmış veriler sağladığı ve fazlalığı azalttığı için araştırma ve araştırma ekiplerinin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Bu tür grafikler ayrıca analitikte yardımcı olur ve bilgileri depolamanın ve yönetmenin daha iyi bir yoludur.

Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar , verileri daha iyi yönetmek, öngörü süresini azaltmak ve geçmiş verilerin verimliliğini artırırken maliyetleri düşürürken ve yatırım getirisini artırırken InsightsHub gibi bilgi yönetimi sistemleri ve araçlarından yararlanıyor .

İçgörü yönetimi için araştırma sürecinize bir bilgi grafiğini dahil etmek, eğrinin önünde kalmak ve verilerin ağır yükü kaldırmasını sağlamak için çok önemlidir.

Demo Talep Et