データは新しい石油である！ データがなければ、ストーリーを紡がなければ意味がない。 ナレッジグラフのようなナレッジマネジメントツールやプラットフォームを使って、データを洞察に変えることができます。
インサイトハブ
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フォレスターは次のように指摘している。 60%から73%のデータは分析のために使用されることはない。. この数字は、研究におけるデータ収集にも広く反映される。 ナレッジグラフをインサイト管理プロセスの重要なツールとして活用することで、データの真の可能性をどのように引き出すことができるだろうか。
ナレッジグラフとは何か？
ナレッジグラフ（KG）は、実世界の実体とその関係を表現するための構造化データモデルを活用した知識ベースとして定義される。 オブジェクト、イベント、シチュエーション、コンセプトなど、さまざまなエンティティの相互リンクを、データをベースに保存するために使用される。 これらの相互リンクされたデータはすべて、知識グラフとして知られるグラフィカル・モデルである。
ナレッジグラフは、リンクとセマンティック・メタデータを使用することで、データのコンテキストを導き出す構造を備えている。 そのため、データを統合し、分析を実行し、洞察という形でデータを共有するためのフレームワークを提供する。
さらに言えば、KGはダイナミックな概念であり、人間や機械による手動介入をほとんど必要とせず、従来のデータモデルとは異なり、時間とともに再調整や再構築が可能である。
このような高度なデータ管理技術は、企業が従来のデータベースのマンネリ化から脱却し、自然言語処理、機械学習、セマンティクスの力を使ってデータをより有効に活用するのに役立つだろう。 知識グラフは、例えばドメインの専門家によってゼロから作成されたり、非構造化または半構造化データソースから学習されたり、既存の知識グラフから組み立てられたりする。
通常、さまざまな半自動化または自動化されたデータ検証および統合メカニズムによって支援される。 言い換えれば、ナレッジグラフとは、ドメインエキスパート、データリンケージ、機械学習アルゴリズムを用いて知識領域をモデル化するための手続き的手法である。
ナレッジグラフは、データ描写の俊敏性、推論や洞察の引き出しの速さから、現在では市場調査の重要な一部となっています。
市場調査
の処理を行います。 また、部族間の知識を排除し、過去のデータと洞察を基にしながら、真実の単一ソースを作成する手助けをする。
オントロジーとナレッジグラフの違い
オントロジーは、知識グラフについて語る際に非常に頻繁に参照されるが、両者には違いがある。 同じように使われてはいるが、両者にはやはり違いがある。 両者ともノードとエッジを使用するため、何がオントロジーで何が知識グラフなのかの混同を高めている。
オントロジー
オントロジーとは、私たちのエコシステム内の物事と、それらを記述するために使用されるプロパティのみを定義する、厳密なデータモデルである。 オントロジーでは、データの一般化されたモデルは、特定の情報を提供することなく、共有プロパティに基づいて作成されます。
オントロジーには3つの主要な構成要素がある：
- クラス： データの中に存在するすべての物事の行項目。
- 関係：1つまたは複数のクラス間の関係を提供します。
- 属性：個々のクラスを記述するために使用されるプロパティを定義します。
ナレッジグラフ
ナレッジグラフは、オントロジーをフレームワークとして使い、現実のデータを追加し、データに重み付けをする。 識別情報や特定の個人またはインスタンスに神聖な情報など、粒度の細かいデータを追加することができます。 このインスタンスには、プロパティ、リレーションシップ、ノード、データの絶対的な表現がある。
この情報を使って、データ内のオントロジー的関係の特定のインスタンスを作成することができる。
オントロジーとナレッジグラフの違いを示すために、ライブラリーのエコシステムについて考えてみよう。 オントロジーとナレッジグラフの違いを示すために、ライブラリーのエコシステムについて考えてみよう。. オントロジーでは、データ間に並列性があるため、ライブラリは書籍、著者、出版社を構造化データとして表形式で表現したものから構成される。
しかし、ナレッジグラフを作成したい場合、オントロジーの表形式表現を使って、本、著者、出版社などをグラフィカルに表現することができる。 構造化データと固有の識別情報を包括的に表示し、情報のハイレベルなビューを提供する。
簡単に言えば、オントロジーとは知識グラフのフレームワークである。 さらに単純化すると オントロジー＋データ＝ナレッジグラフ.
ナレッジグラフの仕組み
オントロジーからナレッジグラフを作成する方法がわかったところで、タグ付けされインデックス付けされた構造化データなしでは推論を導き出すことは不可能であることを知っておく必要がある。 生データを
ナレッジ・マネジメント・ツール
正しい識別情報、タグ、ナゲット情報、識別情報、メタデータ、プロジェクトの詳細などを含む。
このようなデータは、人工知能や自然言語処理（NLP）がデータを検索、取得、共有するのに最適な構造で作成されなければならない。
情報やデータの宝庫である組織では、データを作成し、タグ付けし、管理するプロセスを確立し、研究データの利害関係者と知識データベースの所有者が、それぞれの責任とデータ管理方法の重要性をよく認識できるように公表しなければならない。
これにより、部族間の知識を排除し、真実の単一のソースを作成し、推論を導き出し、状況を比較し、意思決定を迅速に行うための多変量データを収容する。
ナレッジグラフは、ナレッジマネジメントツールでユーザーが実行したクエリに基づいて作成されます。 これらは事前に定義されたクエリーであるが、インテリジェントなトリガーに基づいたリビンググラフでもある。 クエリが来ると、キーにマッチするスキーマが特定され、特定されたスキーマを持つアイテムが検索される。 この情報は、関連する利害関係者にグラフィカルなフォーマットで返される。
迅速かつ俊敏であり、インサイト管理プロセスにおいて高い価値を提供する。
知識グラフの例
ナレッジグラフは比較的新しい概念ではあるが、私たちの身の回りのブランドや組織ではまだ使われている。 彼らは固有のデータを使用し、機械学習とAIを活用してさまざまな分野から変数を入力し、最も正確な真実のバージョンと最も関連性の高いデータを提供する。
以下にナレッジグラフの例をいくつか挙げる。
グーグル検索アルゴリズム
ナレッジグラフの完璧な例は、グーグル検索やその他の検索エンジンである。 オリンピックサイズのプールにマッチ棒が何本入るか」というような質問に答えるのは不可能だろう。 しかし、グーグルの検索インデックスは、クエリを複数のデータソースに関連付け、関係データに基づいて結論を導き出し、数値を提供することができる。
ナレッジグラフをサプライチェーンと在庫管理に活用する世界的な大手小売企業
世界的な巨大小売企業は、特定の商品や割引などのニーズや必要性をどのように把握しているのだろうか？ 多変量の履歴データと、過去の購買傾向、買い物や買い物客の行動から得た情報のナゲットを使用することで、継続的な縦断的調査研究を行う、
継続的な発見
多様な人口統計学的情報源などからの
の原則を用いることで、需要と供給を測定し、マーケティング戦略、支出、サプライチェーン管理などを調整し、可能な限り最高のユーザー体験を提供することができる。
アトミック・リサーチ
ナレッジ・マネジメント・ツールを活用することで
Netflixが次に何を見るべきか推薦する！
Netflixで次に何を観ようかと悩むことはよくあるだろうか？ ネットフリックスは、インテリジェントなエンジンを使って、過去の視聴習慣、コンテンツに対する評価、コンテンツの視聴時間などに基づいてコンテンツを調整し、ユーザーごとのミクロなスケールだけでなく、人口統計情報に基づくマクロなスケールでもナレッジグラフをスマートに導き出すのに役立っている。
しかし、あなたにはお薦めもある。 このようなお薦めは往々にして自分にとって有効であり、観たいと思うものを見つけることができる。
ナレッジグラフをインサイトマネジメントの不可欠な一部にする
ナレッジグラフは、実世界の情報をモデル化し、AIや機械学習を使って論理的推論を迅速に実行し、構造化されたデータを提供し、冗長性を削減するため、研究や研究チームに不可欠なものとなっている。 このようなグラフは分析にも役立ち、情報を保存・管理するためのより良い方法である。
世界中の組織が、以下のようなナレッジマネジメントシステムやツールを活用している。
インサイトハブ
のようなナレッジマネジメントシステムやツールを活用しています。
インサイト・マネジメントのためのリサーチ・プロセスにナレッジ・グラフを組み込むことは、常に時代の最先端を走り続け、データに力仕事をさせるために非常に重要である。
