On dit à juste titre que les données sont le nouveau pétrole ! Sans données, elle peut s’avérer inutile, à moins qu’elle ne tisse une histoire. Les graphiques de connaissances offrent la possibilité de transformer les données en connaissances à l’aide d’outils et de plates-formes de gestion des connaissances tels que
InsightsHub
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Forrester suggère que entre 60 et 73 % des données ne sont jamais utilisées à des fins d’analyse. Ces chiffres se traduisent globalement par une collecte régulière de données dans le domaine de la recherche. Comment exploiter le véritable potentiel des données en utilisant les graphes de connaissances comme un outil essentiel dans votre processus de gestion des connaissances ?
Qu’est-ce qu’un graphe de connaissances ?
Les graphes de connaissances (KG) sont définis comme une base de connaissances qui s’appuie sur un modèle de données structuré pour représenter les entités du monde réel et leurs relations. Ils sont utilisés pour stocker l’interconnexion de diverses entités qui comprennent des objets, des événements, des situations et des concepts avec des données à leur base. Toutes ces données interconnectées constituent un modèle graphique connu sous le nom de « graphes de connaissances ».
Les graphes de connaissances mettent en place une structure permettant de dériver le contexte des données en utilisant des liens et des métadonnées sémantiques. Ils fournissent donc un cadre permettant d’unifier les données, d’effectuer des analyses et de partager ces données sous forme d’informations.
Pour couronner le tout, le KG est un concept dynamique qui nécessite peu ou pas d’intervention manuelle de la part des humains et des machines et qui peut se recalibrer et se remodeler avec le temps, contrairement aux modèles de données traditionnels.
Ces techniques avancées de gestion des données pourraient aider les entreprises à sortir de l’ornière des bases de données conventionnelles, en utilisant le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et la puissance sémantique pour mieux utiliser les données. Ils peuvent être créés de toutes pièces, par exemple par des experts du domaine, appris à partir de sources de données non structurées ou semi-structurées, ou assemblés à partir de graphes de connaissances existants.
Généralement assistée par une variété de mécanismes semi-automatiques ou automatisés de validation et d’intégration des données. En d’autres termes, un graphe de connaissances est une méthode procédurale permettant de modéliser le domaine de connaissances à l’aide d’experts du domaine, de liens entre les données et d’algorithmes d’apprentissage automatique.
En raison de la nature agile de la représentation des données et de la rapidité avec laquelle il est possible d’en tirer des conclusions et des idées, les graphiques de connaissances constituent désormais un élément essentiel de l’étude de marché.
études de marché
processus. Ils contribuent également à éliminer les connaissances tribales et à créer une source unique de vérité, tout en s’appuyant sur les données et les connaissances antérieures.
Différence entre une ontologie et un graphe de connaissances
Les ontologies sont très souvent évoquées lorsqu’il est question de graphes de connaissances, mais il existe une différence entre les deux. Bien qu’ils soient utilisés de manière interchangeable, il existe une différence entre les deux. Comme ils utilisent tous deux des nœuds et des arêtes, la confusion entre ce qu’est une ontologie et ce qu’est un graphe de connaissances est encore plus grande.
Ontologie
Une ontologie est un modèle de données rigide qui définit uniquement les éléments de notre écosystème et les propriétés utilisées pour les décrire. Dans une ontologie, des modèles généralisés de données sont créés sur la base de propriétés partagées sans fournir d’informations spécifiques.
L’ontologie se compose de trois éléments principaux :
- Classes : Toutes les rubriques des éléments qui existent dans les données.
- Les relations : Elle fournit la relation entre une ou plusieurs classes
- Attributs : Ils définissent les propriétés utilisées pour décrire une classe individuelle.
Graphique de connaissances
Un graphe de connaissances utilise l’ontologie comme cadre pour ajouter des données de la vie réelle et leur donner du poids. Vous pouvez ajouter des données granulaires telles que des informations d’identification et des informations qui sont sacro-saintes pour une personne ou une instance particulière. Il existe une représentation absolue des propriétés, des relations, des nœuds et des données dans cette instance.
Grâce à ces informations, il est possible de créer des instances spécifiques de relations ontologiques au sein des données.
Considérons un écosystème de bibliothèques pour signifier la différence entre une ontologie et un graphe de connaissances avec un exemple. différence entre une ontologie et un graphe de connaissances à l’aide d’un exemple.. Dans une ontologie, la bibliothèque consisterait en une représentation tabulaire des livres, des auteurs et des éditeurs sous forme de données structurées, étant donné qu’il existe des parallèles entre les données.
Cependant, lorsque vous souhaitez créer un graphe de connaissances, vous pouvez utiliser la représentation tabulaire de l’ontologie pour élaborer une représentation graphique d’un livre, de l’auteur, de l’éditeur, etc. Il fournit une vue d’ensemble des données structurées et des informations d’identification uniques afin de fournir une vue d’ensemble de l’information.
Pour simplifier, l’ontologie est un cadre pour un graphe de connaissances. Pour simplifier encore, un ontologie + données = graphe de connaissances.
Fonctionnement des graphes de connaissances
Maintenant que nous savons comment créer des graphes de connaissances à partir d’une ontologie, il est impératif de savoir qu’il est impossible de tirer des conclusions sans données structurées, étiquetées et indexées. Les données brutes doivent être placées dans un
outil de gestion des connaissances
avec les informations d’identification correctes, les balises, les pépites d’information, les informations d’identification, les métadonnées, les détails du projet, etc.
Ces données doivent être créées dans une structure qui offre les meilleures chances de succès à l’intelligence artificielle et au traitement du langage naturel (NLP) pour la recherche, l’extraction et le partage des données.
Dans les organisations qui disposent d’une multitude d’informations et de données, un processus de création, d’étiquetage et de gestion des données doit être bien établi et publié afin que les parties prenantes des données de recherche et les propriétaires de la base de données de connaissances soient bien conscients de leurs responsabilités et de l’importance de la manière dont les données sont gérées.
Cela permet d’éliminer les connaissances tribales, de créer une source unique de vérité et d’héberger des données à plusieurs variables à partir desquelles il est possible de tirer des conclusions, de comparer des situations et de prendre des décisions plus rapidement.
Les graphes de connaissances sont créés sur la base des requêtes effectuées par les utilisateurs dans un outil de gestion des connaissances. Il s’agit de requêtes prédéfinies, mais aussi de graphiques vivants basés sur des déclencheurs intelligents. Lorsqu’une requête arrive, les schémas correspondant aux clés sont identifiés et les données sont recherchées pour les éléments correspondant à ces schémas identifiés. Les informations sont renvoyées sous forme de graphiques aux parties prenantes concernées.
Elle est rapide et agile et apporte une grande valeur ajoutée au processus de gestion des informations.
Exemples de graphes de connaissances
Bien qu’il s’agisse d’un concept relativement nouveau, les graphes de connaissances sont toujours utilisés par les marques et les organisations autour de nous. Ils utilisent des données inhérentes et tirent parti de l’apprentissage automatique et de l’IA pour introduire des variables provenant de différents domaines afin de fournir la version la plus exacte de la vérité et les données les plus pertinentes.
Quelques exemples de graphes de connaissances sont énumérés ci-dessous.
Algorithme de recherche de Google
L’exemple parfait d’un graphe de connaissances est la recherche Google ou tout autre moteur de recherche. Une question telle que « Combien d’allumettes peuvent tenir dans une piscine olympique » serait impossible à résoudre. Cependant, l’index de recherche Google peut corréler la requête à plusieurs sources de données et parvenir à une conclusion basée sur des données relationnelles pour fournir une valeur numérique.
Un géant mondial de la distribution utilise des graphes de connaissances pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks
Comment les géants mondiaux de la vente au détail savent-ils qu’ils veulent et ont besoin de certains produits, de réductions, etc. En utilisant des données historiques multi-variées et des pépites d’information sur les tendances d’achat passées, le comportement des acheteurs et des consommateurs, la recherche continue d’études longitudinales,
la découverte continue
à partir de sources démographiques variées, etc.
Il est possible d’évaluer l’offre et la demande et d’adapter les stratégies de marketing, les dépenses, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc. afin d’offrir la meilleure expérience possible aux utilisateurs en utilisant les principes de la recherche atomique.
recherche atomique
et en s’appuyant sur des outils de gestion des connaissances.
Recommandations de Netflix sur ce qu’il faut regarder ensuite !
Combien de fois vous demandez-vous ce que vous allez regarder sur Netflix ? Netflix utilise un moteur intelligent pour adapter le contenu en fonction des habitudes de visionnage, de l’évaluation du contenu, du temps passé à regarder le contenu, etc., ce qui lui permet de dériver des graphiques de connaissances non seulement à une micro-échelle par utilisateur, mais aussi à une macro-échelle basée sur des informations démographiques.
Mais vous avez également la possibilité de choisir parmi des recommandations. Souvent, ces recommandations vous conviennent et vous trouvez quelque chose que vous aimeriez regarder.
Faire des graphes de connaissances une partie intégrante de la gestion des connaissances
Les graphes de connaissances deviennent une partie intégrante de la recherche et des équipes de recherche car ils fournissent des modèles d’informations du monde réel, utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour effectuer un raisonnement logique rapide, fournissent des données structurées et réduisent la redondance. Ces graphiques facilitent également l’analyse et constituent un meilleur moyen de stocker et de gérer les informations.
Les organisations du monde entier tirent parti de systèmes et d’outils de gestion des connaissances tels que
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pour mieux gérer les données, réduire le temps nécessaire à l’obtention d’informations et accroître l’efficacité des données antérieures, tout en réduisant les coûts et en augmentant le retour sur investissement.
L’intégration d’un graphique de connaissances dans votre processus de recherche pour la gestion des connaissances est essentielle pour rester à l’avant-garde et faire en sorte que les données fassent le gros du travail.
