يقال بحق أن البيانات هي النفط الجديد! بدون بيانات ، يمكن أن يكون بلا جدوى ما لم ينسج قصة. توفر الرسوم البيانية المعرفية القدرة على تحويل البيانات إلى رؤى باستخدام أدوات ومنصات إدارة المعرفة مثل InsightsHub
.
تقترح Forrester أن ما بين 60 و 73٪ من البيانات لا ينتهي بها الأمر إلى استخدامها لأسباب تحليلية. تترجم هذه الأرقام على نطاق واسع إلى جمع البيانات في البحث. كيف يمكنك تسخير الإمكانات الحقيقية للبيانات باستخدام الرسوم البيانية المعرفية كأداة حيوية في عملية إدارة الرؤى الخاصة بك؟
ما هي الرسوم البيانية المعرفية؟
يتم تعريف الرسوم البيانية المعرفية (KG) على أنها قاعدة معرفية تستفيد من نموذج البيانات المنظمة لتمثيل كيانات العالم الحقيقي وعلاقاتها. يتم استخدامها لتخزين الترابط بين الكيانات المختلفة التي تتضمن الكائنات والأحداث والمواقف والمفاهيم مع البيانات في قاعدتها. كل هذه البيانات المترابطة هي نموذج رسومي يعرف باسم الرسوم البيانية المعرفية.
تضع الرسوم البيانية المعرفية هيكلا لاشتقاق السياق في البيانات باستخدام الربط والبيانات الوصفية الدلالية. ومن ثم ، فإنها توفر إطارا لتوحيد البيانات وتشغيل التحليلات عليها ومشاركة هذه البيانات في شكل رؤى.
علاوة على ذلك ، يعد KG مفهوما ديناميكيا لا يتطلب سوى القليل من التدخل اليدوي من البشر والآلات ويمكنه إعادة المعايرة وإعادة التشكيل بمرور الوقت ، على عكس نماذج البيانات التقليدية.
يمكن أن تساعد تقنيات إدارة البيانات المتقدمة هذه الشركات على الخروج من شبق قواعد البيانات التقليدية ، باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم الآلي ، وقوة الدلالات لاستخدام البيانات بشكل أفضل. يمكن إنشاؤها من الصفر ، على سبيل المثال ، من قبل خبراء المجال ، أو تعلمها من مصادر البيانات غير المهيكلة أو شبه المنظمة ، أو تجميعها من الرسوم البيانية المعرفية الحالية.
عادة ما تساعدها مجموعة متنوعة من آليات التحقق من صحة البيانات وتكاملها شبه الآلية أو الآلية. بمعنى آخر ، الرسم البياني المعرفي هو طريقة إجرائية لنمذجة مجال المعرفة باستخدام خبراء المجال وربط البيانات وخوارزميات التعلم الآلي.
نظرا للطبيعة الرشيقة لتصوير البيانات وسرعة رسم الاستدلالات والرؤى ، أصبحت الرسوم البيانية المعرفية الآن جزءا مهما من
أبحاث السوق
عملية. كما أنها تساعد في القضاء على المعرفة القبلية وتساعد في إنشاء مصدر واحد للحقيقة ، كل ذلك مع البناء على البيانات والرؤى السابقة.
الفرق بين الأنطولوجيا والرسم البياني المعرفي
كثيرا ما تتم الإشارة إلى الأنطولوجيات أثناء الحديث عن الرسوم البيانية المعرفية ، ولكن هناك فرق بينهما. أثناء استخدامها بالتبادل ، لا يزال هناك فرق بينهما. نظرا لأن كلاهما يستخدم أيضا العقد والحواف ، فإنه يزيد من الارتباك بين ما هو الأنطولوجيا وما هو الرسم البياني المعرفي.
علم الوجود
الأنطولوجيا هي نموذج بيانات جامد يحدد فقط الأشياء في نظامنا البيئي والخصائص المستخدمة لوصفها. في الأنطولوجيا ، يتم إنشاء نماذج معممة للبيانات على أساس الخصائص المشتركة دون تقديم أي معلومات محددة.
هناك ثلاثة مكونات رئيسية للأنطولوجيا وهي:
- الفئات: جميع عناصر الأشياء الموجودة في البيانات.
- العلاقات: يوفر هذا العلاقة بين فئة واحدة أو عدة فئات
- السمات: تحدد الخصائص المستخدمة لوصف فئة فردية.
الرسم البياني المعرفي
يستخدم الرسم البياني المعرفي الأنطولوجيا كإطار عمل لإضافة بيانات واقعية وإضافة وزن إلى البيانات. يمكنك إضافة بيانات دقيقة مثل تحديد المعلومات والمعلومات المقدسة لفرد أو مثيل معين. يوجد تمثيل مطلق للخصائص والعلاقات والعقد والبيانات في هذه الحالة.
باستخدام هذه المعلومات ، من الممكن إنشاء حالات محددة من العلاقات الأنطولوجية داخل البيانات.
لنفكر في نظام بيئي للمكتبة للدلالة على الفرق بين الأنطولوجيا والرسم البياني المعرفي مع مثال. في الأنطولوجيا ، تتكون المكتبة من تمثيل جدولي للكتب والمؤلفين والناشرين كبيانات منظمة نظرا لوجود توازي بين البيانات.
ومع ذلك ، عندما تريد إنشاء رسم بياني معرفي ، يمكنك استخدام التمثيل الجدولي للأنطولوجيا لوضع تمثيل رسومي لكتاب والمؤلف والناشر والمزيد. يوفر عرضا شاملا للبيانات المنظمة ومعلومات تعريف فريدة لتوفير عرض عالي المستوى للمعلومات.
ببساطة ، الأنطولوجيا هي إطار عمل للرسم البياني المعرفي. لتبسيطها بشكل أكبر ، الأنطولوجيا + البيانات = الرسم البياني المعرفي.
كيف تعمل الرسوم البيانية المعرفية
الآن بعد أن عرفنا كيفية إنشاء الرسوم البيانية المعرفية من الأنطولوجيا ، من الضروري معرفة أنه من المستحيل استخلاص الاستدلالات بدون بيانات منظمة تم تمييزها وفهرستها. يجب وضع البيانات الأولية في ملف
أداة إدارة المعرفة
مع معلومات التعريف الصحيحة ، والعلامات ، وشذرات المعلومات ، ومعلومات التعريف ، والبيانات الوصفية ، وتفاصيل المشروع ، والمزيد.
يجب إنشاء هذه البيانات في هيكل يوفر أفضل فرص النجاح للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) للبحث عن البيانات واسترجاعها ومشاركتها.
في المؤسسات التي لديها كنوز من المعلومات والبيانات ، يجب أن تكون عملية إنشاء البيانات ووضع علامات عليها وإدارتها راسخة ومنشورة حتى يكون أصحاب المصلحة في بيانات البحث وأصحاب قاعدة بيانات المعرفة على دراية جيدة بمسؤولياتهم وأهمية كيفية إدارة البيانات.
هذا يلغي المعرفة القبلية ، ويخلق مصدرا واحدا للحقيقة ، ويضم بيانات متعددة المتغيرات لاستخلاص الاستدلالات منها ، ومقارنة المواقف أيضا ، والوصول إلى القرارات بشكل أسرع.
يتم إنشاء الرسوم البيانية المعرفية استنادا إلى الاستعلامات التي يديرها المستخدمون في أداة إدارة المعرفة. هذه استعلامات محددة مسبقا ولكنها أيضا رسوم بيانية حية تعتمد على المشغلات الذكية. عند ظهور استعلام – حددت المخططات التي تطابق المفاتيح ، ويتم البحث في البيانات عن العناصر التي تحتوي على هذه المخططات المحددة. يتم إرجاع المعلومات في شكل رسوم بيانية إلى أصحاب المصلحة المعنيين.
إنه سريع ورشيق ويوفر قيمة عالية في عملية إدارة الرؤى.
أمثلة على الرسوم البيانية المعرفية
على الرغم من كونه مفهوما جديدا نسبيا ، إلا أن الرسوم البيانية المعرفية لا تزال تستخدم من قبل العلامات التجارية والمؤسسات في كل مكان حولنا. يستخدمون البيانات المتأصلة ويستفيدون من التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي لإدخال المتغيرات من مختلف المجالات لتوفير النسخة الأكثر دقة من الحقيقة والبيانات الأكثر صلة.
بعض الأمثلة على الرسوم البيانية المعرفية مذكورة أدناه.
خوارزمية بحث جوجل
المثال المثالي للرسم البياني المعرفي هو بحث Google أو أي محرك بحث آخر. سؤال مثل “كم عدد أعواد الثقاب التي يمكن وضعها في حمام سباحة بحجم أولمبي” سيكون من المستحيل الإجابة على سؤال قد يعتقده المرء. ومع ذلك ، يمكن لفهرس بحث Google ربط طلب البحث بمصادر بيانات متعددة والتوصل إلى استنتاج يستند إلى البيانات العلائقية لتوفير قيمة عددية.
عملاق عالمي للبيع بالتجزئة يستخدم الرسوم البيانية المعرفية لسلسلة التوريد وإدارة المخزون
كيف يعرف عمالقة البيع بالتجزئة العالميون أنهم يريدون ويحتاجون إلى منتجات وخصومات معينة والمزيد؟ باستخدام البيانات التاريخية متعددة المتغيرات وشذرات المعلومات من اتجاهات الشراء السابقة ، وسلوك التسوق والمتسوقين ، وأبحاث الدراسة الطولية المستمرة ،
الاكتشاف المستمر
من مصادر ديموغرافية متنوعة ، إلخ.
من الممكن قياس الطلب والعرض وتصميم استراتيجيات التسويق والإنفاق وإدارة سلسلة التوريد والمزيد لتقديم أفضل تجربة مستخدم ممكنة باستخدام مبادئ
البحث الذري
والاعتماد على أدوات إدارة المعرفة.
توصيات Netflix حول ما يجب مشاهدته بعد ذلك!
كم مرة تتساءل ماذا بعد المشاهدة على Netflix؟ تستخدم Netflix محركا ذكيا لتخصيص المحتوى بناء على عادات المشاهدة السابقة ، والتقييم على المحتوى ، والوقت الذي يقضيه في مشاهدة المحتوى ، والمزيد ، مما يساعدهم على اشتقاق الرسوم البيانية المعرفية ليس فقط على نطاق صغير لكل مستخدم بذكاء ولكن أيضا على نطاق كلي بناء على المعلومات الديموغرافية.
ولكن لديك أيضا توصيات للاختيار من بينها. غالبا ما تعمل هذه التوصيات من أجلك ، وتجد شيئا ترغب في مشاهدته.
جعل الرسوم البيانية المعرفية جزءا لا يتجزأ من إدارة الرؤى
أصبحت الرسوم البيانية المعرفية جزءا لا يتجزأ من فرق البحث والبحث لأنها توفر معلومات نموذجية في العالم الحقيقي ، وتستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأداء التفكير المنطقي السريع ، وتوفر بيانات منظمة ، وتقلل من التكرار. تساعد هذه الرسوم البيانية أيضا في التحليلات وهي طريقة أفضل لتخزين المعلومات وإدارتها.
تستفيد المؤسسات في جميع أنحاء العالم من أنظمة وأدوات إدارة المعرفة مثل
InsightsHub
لإدارة البيانات بشكل أفضل وتقليل الوقت اللازم للحصول على رؤى وزيادة كفاءة البيانات السابقة مع خفض التكاليف وزيادة عائد الاستثمار.
يعد دمج الرسم البياني المعرفي في عملية البحث الخاصة بك لإدارة الرؤى أمرا بالغ الأهمية للبقاء في الطليعة وجعل البيانات تقوم بالرفع الثقيل.
