지식 그래프: 정의 및 작동 방식

데이터가 새로운 석유라는 말이 옳다! 데이터가 없으면 스토리를 짜지 않는 한 무의미할 수 있습니다. 지식 그래프 는 InsightsHub 와 같은 지식 관리 도구 및 플랫폼을 사용하여 데이터를 통찰력으로 전환하는 기능을 제공합니다 .

Forrester는 데이터의 60~73%가 분석적인 이유로 사용되지 않는다고 제안합니다 . 이 수치는 연구에서 데이터 수집까지 광범위하게 해석됩니다. 통찰력 관리 프로세스에서 지식 그래프를 중요한 도구로 사용하여 데이터의 진정한 잠재력을 어떻게 활용할 수 있습니까?

지식 그래프란 무엇입니까?

지식 그래프(KG)는 구조화된 데이터 모델을 활용하여 실제 엔터티와 해당 관계를 나타내는 지식 기반으로 정의됩니다. 그것들은 객체, 이벤트, 상황 및 개념을 포함하는 다양한 엔터티와 데이터를 기반으로 하는 상호 연결을 저장하는 데 사용됩니다. 이 모든 상호 연결된 데이터는 지식 그래프로 알려진 그래픽 모델입니다.

지식 그래프는 연결 및 의미론적 메타데이터를 사용하여 데이터의 컨텍스트를 도출하는 구조를 배치합니다. 따라서 데이터를 통합하고 이에 대한 분석을 실행하고 이 데이터를 통찰력 형태로 공유하는 프레임워크를 제공합니다.

무엇보다도 KG는 기존 데이터 모델과 달리 사람과 기계의 수동 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않으며 시간이 지남에 따라 재보정 및 리모델링할 수 있는 동적 개념입니다.

​​이러한 고급 데이터 관리 기술은 기업이 데이터를 더 잘 활용하기 위해 자연어 처리, 기계 학습 및 의미 체계를 사용하여 기존 데이터베이스의 틀에서 벗어나는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 도메인 전문가가 처음부터 만들거나, 비정형 또는 반정형 데이터 소스에서 학습하거나, 기존 지식 그래프에서 조합할 수 있습니다.

일반적으로 다양한 반자동 또는 자동화된 데이터 검증 및 통합 메커니즘의 지원을 받습니다. 즉, 지식 그래프는 도메인 전문가, 데이터 연계 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 지식 도메인을 모델링하는 절차적 방법입니다.

데이터를 묘사하는 민첩한 특성과 추론 및 통찰력을 도출하는 속도로 인해 지식 그래프는 이제 시장 조사 프로세스의 중요한 부분입니다. 그들은 또한 과거 데이터와 통찰력을 바탕으로 부족 지식을 제거하고 진실의 단일 소스를 만드는 데 도움을 줍니다.

온톨로지와 지식 그래프의 차이점

온톨로지는 지식 그래프를 말할 때 매우 자주 언급되지만 차이점이 있습니다. 상호 교환 적으로 사용되지만 여전히 차이점이 있습니다. 둘 다 노드와 에지를 사용하기 때문에 온톨로지와 지식 그래프의 혼동을 높인다.

존재론

온톨로지는 우리 생태계의 사물과 그것을 설명하는 데 사용되는 속성만을 정의하는 엄격한 데이터 모델입니다. 온톨로지에서는 특정 정보를 제공하지 않고 공유 속성을 기반으로 일반화된 데이터 모델을 생성합니다.

온톨로지의 세 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 클래스: 데이터에 존재하는 모든 항목.
• 관계: 하나 또는 여러 클래스 간의 관계를 제공합니다.
• 속성: 개별 클래스를 설명하는 데 사용되는 속성을 정의합니다.

지식 그래프

지식 그래프는 실제 데이터를 추가하고 데이터에 가중치를 추가하는 프레임워크로 온톨로지를 사용합니다. 식별 정보 및 특정 개인이나 인스턴스에 대해 중요한 정보와 같은 세분화된 데이터를 추가할 수 있습니다. 이 경우에는 속성, 관계, 노드 및 데이터가 절대적으로 표시됩니다.

이 정보를 사용하여 데이터 내에서 특정 존재론적 관계의 인스턴스를 생성하는 것이 가능합니다.

온톨로지와 지식 그래프의 차이점을 예시 로 나타내기 위해 도서관 생태계를 생각해 보자 . 온톨로지에서 라이브러리는 데이터 사이에 병렬이 있기 때문에 구조화된 데이터로 책, 저자 및 출판사를 표 형식으로 표시하는 것으로 구성됩니다.

그러나 지식 그래프를 만들고 싶을 때 온톨로지의 표 표현을 사용하여 책, 저자, 출판사 등의 그래픽 표현을 그릴 수 있습니다. 구조화된 데이터에 대한 포괄적인 보기와 고유한 식별 정보를 제공하여 정보에 대한 높은 수준의 보기를 제공합니다.

간단히 말해서 온톨로지는 지식 그래프의 프레임워크입니다. 더 단순화하기 위해 온톨로지 + 데이터 = 지식 그래프 .

지식 그래프의 작동 방식

이제 우리는 온톨로지에서 지식 그래프를 만드는 방법을 알았으므로 태그가 지정되고 인덱싱된 구조화된 데이터 없이 추론을 그리는 것이 불가능하다는 것을 알아야 합니다. 원시 데이터 는 정확한 식별 정보, 태그, 정보 덩어리, 식별 정보, 메타데이터, 프로젝트 세부 정보 등 을 포함하는 지식 관리 도구 에 넣어야 합니다 .

이 데이터는 인공 지능과 자연어 처리(NLP)가 데이터를 검색, 검색 및 공유할 수 있는 최고의 성공 기회를 제공하는 구조로 생성되어야 합니다.

정보와 데이터가 풍부한 조직에서는 연구 데이터의 이해 관계자와 지식 데이터베이스 소유자가 자신의 책임과 방법의 중요성을 잘 인식할 수 있도록 데이터를 생성, 태그 지정 및 관리하는 프로세스를 잘 확립하고 게시해야 합니다. 데이터가 관리됩니다.

이것은 부족 지식을 제거하고 진실의 단일 소스를 생성하며 추론을 이끌어내고 상황을 비교하며 더 빨리 결정을 내리기 위한 다변수 데이터를 수용합니다.

지식 그래프는 지식 관리 도구에서 사용자가 실행한 쿼리를 기반으로 생성됩니다. 이는 사전 정의된 쿼리이지만 지능형 트리거를 기반으로 하는 살아있는 그래프이기도 합니다. 쿼리가 실행되면 스키마가 키와 일치하는 항목을 식별하고 데이터에서 이러한 식별된 스키마가 있는 항목을 검색합니다. 정보는 관련 이해 관계자에게 그래픽 형식으로 반환됩니다.

빠르고 민첩하며 통찰력 관리 프로세스에서 높은 가치를 제공합니다.

지식 그래프의 예

비교적 새로운 개념이지만 지식 그래프는 여전히 우리 주변의 브랜드와 조직에서 사용하고 있습니다. 고유 데이터를 사용하고 기계 학습 및 AI를 활용하여 다양한 분야의 변수를 입력하여 가장 정확한 버전의 진실과 가장 관련성 높은 데이터를 제공합니다.

지식 그래프의 몇 가지 예가 아래에 나열되어 있습니다.

구글 검색 알고리즘

지식 그래프의 완벽한 예는 Google 검색 또는 기타 검색 엔진입니다. "올림픽 크기의 수영장에 몇 개의 성냥개비를 넣을 수 있습니까?"와 같은 질문은 생각할 수 있는 질문에 대답하는 것이 불가능합니다. 그러나 Google 검색 색인은 쿼리를 여러 데이터 소스와 연관시키고 관계형 데이터를 기반으로 결론에 도달하여 숫자 값을 제공할 수 있습니다.

공급망 및 재고 관리에 지식 그래프를 사용하는 글로벌 소매 대기업

글로벌 소매 기업이 특정 제품, 할인 등을 원하고 필요로 한다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 다변수 과거 데이터와 과거 구매 동향, 쇼핑 및 구매자 행동, 지속적인 종단 연구, 다양한 인구 통계학적 소스의 지속적인 발견 등의 정보를 사용하여

수요와 공급을 측정하고 마케팅 전략, 지출, 공급망 관리 등을 맞춤화하여 원자 연구 의 원칙을 사용하고 지식 관리 도구에 기대어 최상의 사용자 경험을 제공하는 것이 가능합니다.

다음에 볼만한 넷플릭스 추천!

Netflix에서 다음에 무엇을 볼지 얼마나 자주 궁금하십니까? Netflix는 지능형 엔진을 사용하여 과거 시청 습관, 콘텐츠 등급, 콘텐츠 시청 시간 등을 기반으로 콘텐츠를 맞춤화하여 사용자별 미시적 규모뿐만 아니라 인구 통계 정보.

그러나 선택할 수 있는 권장 사항도 있습니다. 이러한 권장 사항은 종종 귀하에게 효과가 있으며 보고 싶은 것을 찾을 수 있습니다.

지식 그래프를 통찰력 관리의 필수적인 부분으로 만들기

지식 그래프는 모델 실제 정보를 제공하고, AI 및 기계 학습을 사용하여 신속한 논리적 추론을 수행하고, 구조화된 데이터를 제공하고, 중복성을 줄이기 때문에 연구 및 연구 팀의 필수적인 부분이 되었습니다. 이러한 그래프는 분석에 도움이 되며 정보를 저장하고 관리하는 더 나은 방법입니다.

전 세계의 조직은 InsightsHub 와 같은 지식 관리 시스템 및 도구를 활용하여 데이터를 더 잘 관리하고, 통찰력을 얻는 시간을 줄이며, 과거 데이터의 효율성을 높이는 동시에 비용을 낮추고 ROI를 높이고 있습니다.

인사이트 관리를 위해 연구 프로세스에 지식 그래프를 통합하는 것은 시대를 앞서가고 데이터가 무거운 일을 처리하도록 하는 데 매우 중요합니다.

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