Gráficos de conhecimento: o que são e como funcionam

Diz-se com razão que os dados são o novo petróleo! Sem dados, pode ser inútil, a menos que teça uma história. Os gráficos de conhecimento oferecem a capacidade de transformar dados em insights usando ferramentas e plataformas de gerenciamento de conhecimento, como o InsightsHub .

A Forrester sugere que entre 60 e 73% dos dados nunca acabam sendo usados ​​para fins analíticos . Esses números se traduzem amplamente em coleta de dados uniforme na pesquisa. Como você pode aproveitar o verdadeiro potencial dos dados usando gráficos de conhecimento como uma ferramenta vital em seu processo de gerenciamento de insights?

O que são gráficos de conhecimento?

Os gráficos de conhecimento (KG) são definidos como uma base de conhecimento que aproveita um modelo de dados estruturado para representar entidades do mundo real e seus relacionamentos. Eles são usados ​​para armazenar a interligação de várias entidades que incluem objetos, eventos, situações e conceitos com dados em sua base. Todos esses dados interligados são um modelo gráfico conhecido como gráficos de conhecimento.

Os gráficos de conhecimento implementam uma estrutura para derivar o contexto dos dados usando links e metadados semânticos. Portanto, eles fornecem uma estrutura para unificar dados, executar análises sobre eles e compartilhar esses dados na forma de insights.

Para completar, KG é um conceito dinâmico que requer pouca ou nenhuma intervenção manual de humanos e máquinas e pode ser recalibrado e remodelado com o tempo, ao contrário dos modelos de dados tradicionais.

Essas técnicas avançadas de gerenciamento de dados podem ajudar as empresas a sair da rotina dos bancos de dados convencionais, usando processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e poder semântico para utilizar melhor os dados. Eles podem ser criados do zero, por exemplo, por especialistas do domínio, aprendidos de fontes de dados não estruturadas ou semiestruturadas ou montados a partir de gráficos de conhecimento existentes.

Geralmente auxiliado por uma variedade de mecanismos de integração e validação de dados semiautomatizados ou automatizados. Em outras palavras, um gráfico de conhecimento é um método processual para modelar o domínio do conhecimento usando especialistas de domínio, ligação de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Devido à natureza ágil da representação de dados e à velocidade de obtenção de inferências e insights, os gráficos de conhecimento agora são uma parte crítica do processo de pesquisa de mercado . Eles também ajudam a eliminar o conhecimento tribal e ajudam a criar uma única fonte da verdade, ao mesmo tempo em que se baseiam em dados e insights anteriores.

Diferença entre uma ontologia e um gráfico de conhecimento

Ontologias são muitas vezes referenciadas ao falar sobre grafos de conhecimento, mas há uma diferença entre elas. Embora usados ​​​​de forma intercambiável, ainda há uma diferença entre eles. Como ambos também usam nós e arestas, aumenta a confusão entre o que é uma ontologia e o que é um grafo de conhecimento.

Ontologia

Uma ontologia é um modelo de dados rígido que apenas define as coisas em nosso ecossistema e as propriedades usadas para descrevê-las. Em uma ontologia, modelos generalizados de dados são criados com base em propriedades compartilhadas sem fornecer nenhuma informação específica.

Existem três componentes principais da ontologia que são:

• Classes: Todos os itens de linha de coisas que existem nos dados.
• Relacionamentos: fornece o relacionamento entre uma ou várias classes
• Atributos: Eles definem as propriedades que são usadas para descrever uma classe individual.

Gráfico de conhecimento

Um gráfico de conhecimento usa a ontologia como uma estrutura para adicionar dados da vida real e adicionar peso aos dados. Você pode adicionar dados granulares, como informações de identificação e informações sacrossantas para um determinado indivíduo ou instância. Há uma representação absoluta de propriedades, relacionamentos, nós e dados nesta instância.

Usando essas informações, é possível criar instâncias específicas de relacionamentos ontológicos dentro dos dados.

Vamos considerar um ecossistema de biblioteca para significar a diferença entre uma ontologia e um grafo de conhecimento com um exemplo . Em uma ontologia, a biblioteca consistiria em uma representação tabular de livros, autores e editoras como dados estruturados, uma vez que existem paralelos entre os dados.

No entanto, quando você deseja criar um gráfico de conhecimento, pode usar a representação tabular da ontologia para elaborar uma representação gráfica de um livro, do autor, da editora e muito mais. Ele fornece uma visão abrangente dos dados estruturados e informações de identificação exclusivas para fornecer uma visão de alto nível das informações.

Para simplificar, a ontologia é uma estrutura para um grafo de conhecimento. Para simplificar ainda mais, um gráfico de ontologia + dados = conhecimento .

Como funcionam os gráficos de conhecimento

Agora que sabemos como criar grafos de conhecimento a partir de ontologias, é imperativo saber que é impossível fazer inferências sem dados estruturados que sejam marcados e indexados. Os dados brutos precisam ser colocados em uma ferramenta de gerenciamento de conhecimento com as informações de identificação corretas, tags, pepitas de informações, informações de identificação, metadados, detalhes do projeto e muito mais.

Esses dados devem ser criados em uma estrutura que ofereça as melhores chances de sucesso para inteligência artificial e processamento de linguagem natural (NLP) para pesquisar, recuperar e compartilhar dados.

Em organizações com grande quantidade de informações e dados, um processo para criar, marcar e gerenciar dados deve ser bem estabelecido e publicado para que as partes interessadas dos dados de pesquisa e os proprietários do banco de dados de conhecimento estejam bem cientes de suas responsabilidades e da importância de como dados são gerenciados.

Isso elimina o conhecimento tribal, cria uma única fonte da verdade e abriga dados multivariados para fazer inferências, comparar situações também e tomar decisões mais rapidamente.

Os gráficos de conhecimento são criados com base em consultas executadas por usuários em uma ferramenta de gerenciamento de conhecimento. Estas são consultas predefinidas, mas também gráficos vivos baseados em gatilhos inteligentes. Quando uma consulta chega – os esquemas identificaram que correspondem às chaves e os dados são pesquisados ​​por itens com esses esquemas identificados. As informações são devolvidas em formato gráfico para as partes interessadas relevantes.

É rápido e ágil e agrega alto valor no processo de gerenciamento de insights.

Exemplos de gráficos de conhecimento

Embora seja um conceito relativamente novo, os gráficos de conhecimento ainda estão sendo usados ​​por marcas e organizações ao nosso redor. Eles usam dados inerentes e aproveitam o aprendizado de máquina e a IA para inserir variáveis ​​de diferentes campos para fornecer a versão mais precisa da verdade e os dados mais relevantes.

Alguns exemplos de gráficos de conhecimento estão listados abaixo.

Algoritmo de pesquisa do Google

O exemplo perfeito de um gráfico de conhecimento é a pesquisa do Google ou qualquer outro mecanismo de pesquisa. Uma pergunta como “Quantos palitos de fósforo cabem em uma piscina olímpica” seria impossível de responder à pergunta que se poderia pensar. No entanto, o índice de pesquisa do Google pode correlacionar a consulta a várias fontes de dados e chegar a uma conclusão com base em dados relacionais para fornecer um valor numérico.

Um gigante do varejo global usando gráficos de conhecimento para gerenciamento de estoque e cadeia de suprimentos

Como os gigantes do varejo global sabem que querem e precisam de determinados produtos, descontos e muito mais? Ao usar dados históricos multivariados e pepitas de informações de tendências de compras anteriores, comportamento de compras e compradores, pesquisas longitudinais contínuas, descobertas contínuas de fontes demográficas variadas etc.

É possível avaliar a demanda e a oferta e adequar estratégias de marketing, gastos, gestão da cadeia de suprimentos e muito mais para oferecer a melhor experiência possível ao usuário usando os princípios da pesquisa atômica e apoiando-se em ferramentas de gestão do conhecimento.

Recomendações da Netflix sobre o que assistir em seguida!

Com que frequência você se pergunta o que assistir na Netflix? A Netflix usa um mecanismo inteligente para adaptar o conteúdo com base em hábitos de exibição anteriores, classificação de conteúdo, tempo gasto assistindo a conteúdo e muito mais, o que os ajuda a derivar gráficos de conhecimento não apenas em microescala por usuário de forma inteligente, mas também em macroescala com base em informação demográfica.

Mas você também tem recomendações para escolher. Essas recomendações geralmente funcionam para você e você encontra algo que gostaria de assistir.

Tornar os gráficos de conhecimento parte integrante do gerenciamento de insights

Os gráficos de conhecimento estão se tornando parte integrante das equipes de pesquisa e pesquisa, pois fornecem informações do mundo real do modelo, usam IA e aprendizado de máquina para executar raciocínio lógico de retorno rápido, fornecem dados estruturados e reduzem a redundância. Esses gráficos também ajudam na análise e são uma maneira melhor de armazenar e gerenciar informações.

Organizações em todo o mundo estão aproveitando sistemas e ferramentas de gerenciamento de conhecimento, como o InsightsHub , para gerenciar melhor os dados, reduzir o tempo de insights e aumentar a eficiência dos dados anteriores, reduzindo custos e aumentando o ROI.

Incorporar um gráfico de conhecimento em seu processo de pesquisa para gerenciamento de insights é fundamental para ficar à frente da curva e fazer com que os dados façam o trabalho pesado.

Solicite uma demonstração