Grafici della conoscenza: cosa sono e come funzionano

Si dice giustamente che i dati sono il nuovo petrolio! Senza dati, può essere inutile a meno che non tesse una storia. I grafici della conoscenza offrono la possibilità di trasformare i dati in informazioni dettagliate utilizzando strumenti e piattaforme di gestione della conoscenza come InsightsHub .

Forrester suggerisce che tra il 60 e il 73% dei dati non finisce mai per essere utilizzato per ragioni analitiche . Questi numeri si traducono sostanzialmente in una raccolta di dati uniforme nella ricerca. Come puoi sfruttare il vero potenziale dei dati utilizzando i grafici della conoscenza come strumento vitale nel processo di gestione delle informazioni dettagliate?

Cosa sono i grafici della conoscenza?

I grafici della conoscenza (KG) sono definiti come una base di conoscenza che sfrutta un modello di dati strutturato per rappresentare le entità del mondo reale e le loro relazioni. Sono utilizzati per memorizzare l'interconnessione di varie entità che includono oggetti, eventi, situazioni e concetti con dati alla loro base. Tutti questi dati interconnessi sono un modello grafico noto come grafi della conoscenza.

I grafici della conoscenza mettono in atto una struttura per derivare il contesto nei dati utilizzando collegamenti e metadati semantici. Pertanto, forniscono un framework per unificare i dati, eseguire analisi su di essi e condividere questi dati sotto forma di approfondimenti.

Per finire, KG è un concetto dinamico che richiede poco o nessun intervento manuale da parte di uomini e macchine e può ricalibrare e rimodellare nel tempo, a differenza dei tradizionali modelli di dati.

Tali tecniche avanzate di gestione dei dati potrebbero aiutare le aziende a uscire dalla routine dei database convenzionali, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico e il potere della semantica per utilizzare meglio i dati. Possono essere creati da zero, ad esempio, da esperti di dominio, appresi da fonti di dati non strutturati o semi-strutturati o assemblati da grafici di conoscenza esistenti.

Solitamente assistito da una varietà di meccanismi di integrazione e convalida dei dati semiautomatici o automatizzati. In altre parole, un grafo della conoscenza è un metodo procedurale per modellare il dominio della conoscenza utilizzando esperti di dominio, collegamento di dati e algoritmi di apprendimento automatico.

A causa della natura agile della rappresentazione dei dati e della velocità di trarre inferenze e approfondimenti, i grafici della conoscenza sono ora una parte fondamentale del processo di ricerca di mercato . Aiutano anche a eliminare la conoscenza tribale e aiutano a creare un'unica fonte della verità, il tutto basandosi su dati e approfondimenti passati.

Differenza tra ontologia e grafo della conoscenza

Le ontologie sono molto frequentemente citate quando si parla di grafi della conoscenza, ma c'è una differenza tra loro. Sebbene usati in modo intercambiabile, c'è ancora una differenza tra loro. Poiché entrambi usano anche nodi e archi, aumenta la confusione tra cos'è un'ontologia e cos'è un grafo della conoscenza.

Ontologia

Un'ontologia è un modello di dati rigido che definisce solo le cose nel nostro ecosistema e le proprietà utilizzate per descriverle. In un'ontologia vengono creati modelli generalizzati di dati sulla base di proprietà condivise senza fornire alcuna informazione specifica.

Ci sono tre componenti principali dell'ontologia che sono:

• Classi: tutti gli elementi pubblicitari di elementi che esistono nei dati.
• Relazioni: fornisce la relazione tra una o più classi
• Attributi: definiscono le proprietà utilizzate per descrivere una singola classe.

Grafico della conoscenza

Un grafico della conoscenza utilizza l'ontologia come struttura per aggiungere dati di vita reale e aggiungere peso ai dati. È possibile aggiungere dati granulari come informazioni di identificazione e informazioni sacrosante per un particolare individuo o istanza. In questa istanza è presente una rappresentazione assoluta di proprietà, relazioni, nodi e dati.

Utilizzando queste informazioni, è possibile creare istanze specifiche di relazioni ontologiche all'interno dei dati.

Consideriamo un ecosistema di librerie per indicare la differenza tra un'ontologia e un grafo della conoscenza con un esempio . In un'ontologia, la biblioteca consisterebbe in una rappresentazione tabellare di libri, autori ed editori come dati strutturati poiché esistono parallelismi tra i dati.

Tuttavia, quando si desidera creare un grafico della conoscenza, è possibile utilizzare la rappresentazione tabellare dell'ontologia per elaborare una rappresentazione grafica di un libro, dell'autore, dell'editore e altro ancora. Fornisce una visione esaustiva dei dati strutturati e informazioni di identificazione univoche per fornire una visione di alto livello delle informazioni.

Per dirla semplicemente, l'ontologia è una struttura per un grafo della conoscenza. Per semplificare ulteriormente, un grafico ontologia + dati = conoscenza .

Come funzionano i grafici della conoscenza

Ora che sappiamo come creare grafici della conoscenza dall'ontologia, è imperativo sapere che è impossibile trarre inferenze senza dati strutturati contrassegnati e indicizzati. I dati grezzi devono essere inseriti in uno strumento di gestione della conoscenza con le corrette informazioni di identificazione, tag, pepite di informazioni, informazioni di identificazione, metadati, dettagli del progetto e altro ancora.

Questi dati devono essere creati in una struttura che offra le migliori possibilità di successo per l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per cercare, recuperare e condividere dati.

Nelle organizzazioni con grandi quantità di informazioni e dati, un processo per creare, etichettare e gestire i dati deve essere ben definito e pubblicato in modo che le parti interessate dei dati di ricerca e i proprietari del database della conoscenza siano ben consapevoli delle loro responsabilità e dell'importanza di come i dati sono gestiti.

Ciò elimina la conoscenza tribale, crea un'unica fonte di verità e ospita dati multivariati da cui trarre inferenze, confrontare anche situazioni e prendere decisioni più velocemente.

I grafici della conoscenza vengono creati sulla base di query eseguite dagli utenti in uno strumento di gestione della conoscenza. Si tratta di query predefinite ma anche di grafici viventi basati su trigger intelligenti. Quando arriva una query, sono stati identificati gli schemi che corrispondono alle chiavi e i dati vengono cercati per gli elementi con questi schemi identificati. Le informazioni vengono restituite in formato grafico alle parti interessate.

È veloce e agile e fornisce un valore elevato nel processo di gestione delle informazioni dettagliate.

Esempi di grafici della conoscenza

Sebbene sia un concetto relativamente nuovo, i grafici della conoscenza sono ancora utilizzati da marchi e organizzazioni intorno a noi. Usano dati intrinseci e sfruttano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per inserire variabili da campi diversi per fornire la versione più accurata della verità e i dati più rilevanti.

Alcuni esempi di grafici della conoscenza sono elencati di seguito.

Algoritmo di ricerca di Google

L'esempio perfetto di un grafico della conoscenza è la ricerca di Google o qualsiasi altro motore di ricerca. A una domanda come "Quanti fiammiferi possono stare in una piscina olimpionica" sarebbe impossibile rispondere a una domanda che si potrebbe pensare. Tuttavia, l'indice di ricerca di Google può correlare la query a più origini dati e arrivare a una conclusione basata su dati relazionali per fornire un valore numerico.

Un gigante mondiale della vendita al dettaglio che utilizza grafici della conoscenza per la catena di approvvigionamento e la gestione dell'inventario

In che modo i colossi della vendita al dettaglio globale sanno di volere e di aver bisogno di determinati prodotti, sconti e altro? Utilizzando dati storici multivariati e pepite di informazioni da tendenze di acquisto passate, comportamenti di acquisto e di acquisto, ricerche longitudinali in corso, scoperte continue da varie fonti demografiche, ecc.

È possibile misurare la domanda e l'offerta e personalizzare le strategie di marketing, la spesa, la gestione della catena di approvvigionamento e altro per offrire la migliore esperienza utente possibile utilizzando i principi della ricerca atomica e appoggiandosi agli strumenti di gestione della conoscenza.

Consigli Netflix su cosa guardare dopo!

Quante volte ti chiedi cosa guardare dopo su Netflix? Netflix utilizza un motore intelligente per personalizzare i contenuti in base alle abitudini di visione passate, alla valutazione dei contenuti, al tempo trascorso a guardare i contenuti e altro ancora, il che li aiuta a ricavare grafici di conoscenza non solo su una microscala per utente in modo intelligente, ma anche su una scala macro basata su informazione demografica.

Ma hai anche consigli tra cui scegliere. Questi consigli spesso funzionano per te e trovi qualcosa che vorresti guardare.

Rendere i grafici della conoscenza una parte integrante della gestione degli insight

I grafici della conoscenza stanno diventando parte integrante dei team di ricerca e ricerca poiché forniscono informazioni sul modello del mondo reale, utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per eseguire ragionamenti logici rapidi, forniscono dati strutturati e riducono la ridondanza. Tali grafici aiutano anche con l'analisi e sono un modo migliore per archiviare e gestire le informazioni.

Le organizzazioni di tutto il mondo stanno sfruttando sistemi e strumenti di gestione della conoscenza come InsightsHub per gestire meglio i dati, ridurre il tempo per ottenere informazioni dettagliate e aumentare l'efficienza dei dati passati, riducendo i costi e aumentando il ROI.

Incorporare un grafico della conoscenza nel processo di ricerca per la gestione delle informazioni è fondamentale per stare al passo con la curva e fare in modo che i dati facciano il lavoro pesante.

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