{"id":439414,"date":"2022-09-01T02:00:47","date_gmt":"2022-09-01T09:00:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=439414"},"modified":"2023-02-16T02:29:46","modified_gmt":"2023-02-16T02:29:46","slug":"grafico-de-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/grafico-de-conocimiento\/","title":{"rendered":"Gr\u00e1fico de conocimiento: Qu\u00e9 es y c\u00f3mo funcionan"},"content":{"rendered":"
Se dice, con raz\u00f3n, que los datos son el nuevo petr\u00f3leo. Un gr\u00e1fico de conocimiento te ofrece la posibilidad de convertir los datos en informaci\u00f3n mediante herramientas de gesti\u00f3n del conocimiento y plataformas como los <\/span>repositorios de investigaciones.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n Forrester sugiere que entre el 60 y el 73% de los datos nunca acaban siendo utilizados por razones anal\u00edticas. Estas cifras se traducen en l\u00edneas generales incluso en la <\/span>recolecci\u00f3n de datos<\/span><\/a> de investigaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo puede aprovechar el verdadero potencial de los datos utilizando los gr\u00e1ficos de conocimiento como una herramienta vital en su proceso de gesti\u00f3n de insights?<\/span><\/p>\n Los gr\u00e1ficos de conocimiento se definen como una base de conocimiento que aprovecha un modelo de datos estructurado para representar entidades del mundo real y sus relaciones. Se utilizan para almacenar la interconexi\u00f3n de varias entidades que incluyen objetos, eventos, situaciones y conceptos con datos en su base.\u00a0<\/span><\/p>\n Los gr\u00e1ficos de conocimiento establecen una estructura para derivar el contexto de los datos mediante el uso de enlaces y metadatos sem\u00e1nticos. Por lo tanto, proporcionan un marco para unificar los datos, ejecutar an\u00e1lisis sobre ellos y compartir estos datos en forma de conocimientos.<\/span><\/p>\n Por si fuera poco, el gr\u00e1fico de conocimiento es un concepto din\u00e1mico que requiere poca o ninguna intervenci\u00f3n manual de humanos y m\u00e1quinas y puede recalibrarse y remodelarse con el tiempo, a diferencia de los modelos de datos tradicionales.<\/span><\/p>\n Esta t\u00e9cnica avanzada de gesti\u00f3n de datos podr\u00eda ayudar a las empresas a salir de la rutina de las bases de datos convencionales, utilizando el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje autom\u00e1tico y la potencia sem\u00e1ntica para utilizar mejor los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n Pueden ser creados desde cero, por ejemplo, por expertos, aprendidos a partir de fuentes de datos no estructurados<\/a> o semi estructurados, o ensamblados a partir de gr\u00e1ficos de conocimiento existentes. Suelen estar asistidos por una serie de mecanismos semi automatizados o automatizados de validaci\u00f3n e integraci\u00f3n de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n Debido a la naturaleza \u00e1gil de la representaci\u00f3n de los datos y a la velocidad de extracci\u00f3n de inferencias y conocimientos, los gr\u00e1ficos de conocimiento son ahora una parte fundamental del proceso de <\/span>investigaci\u00f3n de mercado<\/span><\/a>. Tambi\u00e9n contribuyen a eliminar el conocimiento tribal y ayudan a crear una \u00fanica fuente de la verdad, al mismo tiempo que se basan en datos e ideas anteriores.<\/span><\/p>\n Conoce todo sobre la <\/span>gesti\u00f3n de datos de investigaci\u00f3n<\/span><\/a><\/p><\/blockquote>\n Las ontolog\u00edas se mencionan con mucha frecuencia cuando se habla de gr\u00e1ficos de conocimiento, pero hay una diferencia entre ellos. Aunque se utilizan indistintamente, existe una diferencia. Dado que ambas utilizan nodos y aristas, aumenta la confusi\u00f3n entre lo que es una ontolog\u00eda y lo que es un grafo de conocimiento.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Una ontolog\u00eda es un modelo de datos r\u00edgido que s\u00f3lo define las cosas de nuestro ecosistema y las propiedades utilizadas para describirlas. En una ontolog\u00eda se crean modelos generalizados de datos sobre la base de propiedades compartidas, sin proporcionar ninguna informaci\u00f3n espec\u00edfica.\u00a0<\/span><\/p>\n Hay tres componentes principales de la ontolog\u00eda que son:<\/span><\/p>\n Un gr\u00e1fico de conocimiento utiliza la ontolog\u00eda como marco para a\u00f1adir datos de la vida real y a\u00f1adir peso a los datos. Se pueden a\u00f1adir datos granulados, como la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n y la informaci\u00f3n que es sagrada para un individuo o instancia en particular. Existe una representaci\u00f3n absoluta de propiedades, relaciones, nodos y datos en esta instancia.<\/span><\/p>\n Utilizando esta informaci\u00f3n, es posible crear instancias espec\u00edficas de relaciones ontol\u00f3gicas dentro de los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n Consideremos un ecosistema de bibliotecas para se\u00f1alar la diferencia entre una ontolog\u00eda y un gr\u00e1fico de conocimiento con un ejemplo. En una ontolog\u00eda, la biblioteca consistir\u00eda en una representaci\u00f3n tabular de libros, autores y editores como datos estructurados, ya que existen paralelos entre los datos.<\/span><\/p>\n Sin embargo, cuando se quiere crear un gr\u00e1fico de conocimiento, se puede utilizar la representaci\u00f3n tabular de la ontolog\u00eda para elaborar una representaci\u00f3n gr\u00e1fica de un libro, el autor, la editorial, etc. La ontolog\u00eda proporciona una visi\u00f3n global de los datos estructurados y de la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n \u00fanica para ofrecer una visi\u00f3n de alto nivel de la informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n En pocas palabras, la ontolog\u00eda es un marco para un gr\u00e1fico de conocimiento. Para simplificarlo a\u00fan m\u00e1s, una ontolog\u00eda + datos = gr\u00e1fico de conocimiento.<\/span><\/p>\n Ahora que sabemos c\u00f3mo crear gr\u00e1ficos de conocimiento a partir de la ontolog\u00eda, es imprescindible saber que es imposible hacer inferencias sin datos estructurados que est\u00e9n etiquetados e indexados.\u00a0<\/span><\/p>\n Los datos en bruto deben introducirse en una herramienta de gesti\u00f3n del conocimiento con la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n correcta, etiquetas, informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n, metadatos, detalles del proyecto, etc.<\/span><\/p>\n Estos datos tienen que crearse en una estructura que ofrezca las mejores posibilidades de \u00e9xito para que la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) busquen, recuperen y compartan los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n En las organizaciones que cuentan con una gran cantidad de informaci\u00f3n y datos, debe establecerse y publicarse un proceso para crear, etiquetar y gestionar los datos, de modo que las partes interesadas en los datos de investigaci\u00f3n y los propietarios de la base de datos de conocimientos conozcan bien sus responsabilidades y la importancia de la gesti\u00f3n de los datos.<\/span><\/p>\n Esto elimina el conocimiento tribal, crea una \u00fanica fuente de la verdad y alberga datos multivariados de los que se pueden extraer inferencias, comparar situaciones y tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidamente.\u00a0<\/span><\/p>\n Los gr\u00e1ficos de conocimiento se crean a partir de consultas realizadas por los usuarios en una herramienta de gesti\u00f3n del conocimiento. Se trata de consultas predefinidas, pero tambi\u00e9n de gr\u00e1ficos vivos basados en activadores inteligentes. Cuando llega una consulta, se identifican los esquemas que coinciden con las claves y se buscan en los datos los elementos que coinciden con estos esquemas identificados. La informaci\u00f3n se devuelve en formato gr\u00e1fico a los interesados.\u00a0<\/span><\/p>\n Es r\u00e1pido y \u00e1gil y aporta un gran valor en el proceso de gesti\u00f3n de conocimientos.\u00a0<\/span><\/p>\n Aunque se trata de un concepto relativamente nuevo, los gr\u00e1ficos de conocimiento siguen siendo utilizados por marcas y organizaciones de todo el mundo. Utilizan datos inherentes y aprovechan el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA para introducir variables de diferentes campos y proporcionar la versi\u00f3n m\u00e1s precisa de la verdad y los datos m\u00e1s relevantes.\u00a0<\/span><\/p>\n A continuaci\u00f3n se enumeran algunos ejemplos de gr\u00e1ficos de conocimiento:\u00a0<\/span><\/p>\n El ejemplo perfecto de un gr\u00e1fico de conocimiento es la b\u00fasqueda de Google o de cualquier otro motor de b\u00fasqueda. El \u00edndice de b\u00fasqueda de Google puede correlacionar la consulta con m\u00faltiples fuentes de datos y llegar a una conclusi\u00f3n basada en datos relacionales.\u00a0<\/span><\/p>\n \u00bfC\u00f3mo saben los gigantes mundiales de la venta al por menor que quieren y necesitan determinados productos, descuentos y dem\u00e1s? Utilizando datos hist\u00f3ricos multivariados e informaci\u00f3n procedentes de las tendencias de compra pasadas, del comportamiento de los compradores, de la <\/span>investigaci\u00f3n longitudinal<\/span><\/a> en curso, del descubrimiento continuo de fuentes demogr\u00e1ficas variadas, etc.<\/span><\/p>\n Es posible calibrar la demanda y la oferta y adaptar las estrategias de marketing, el gasto, la gesti\u00f3n de la cadena de suministro y otros aspectos para ofrecer la mejor experiencia posible al usuario utilizando los principios de la <\/span>investigaci\u00f3n at\u00f3mica<\/span><\/a> y apoy\u00e1ndose en las herramientas de gesti\u00f3n del conocimiento.<\/span><\/p>\n \u00bfCu\u00e1ntas veces te preguntas qu\u00e9 es lo pr\u00f3ximo que vas a ver en Netflix? Netflix utiliza un motor inteligente para adaptar los contenidos en funci\u00f3n de los h\u00e1bitos de consumo anteriores, la valoraci\u00f3n de los contenidos, el tiempo que se ha pasado viendo los contenidos, etc., lo que les ayuda a obtener gr\u00e1ficos de conocimiento no s\u00f3lo a microescala por usuario de forma inteligente, sino tambi\u00e9n a macroescala en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica.<\/span><\/p>\n Pero tambi\u00e9n tienen recomendaciones para elegir. Estas recomendaciones suelen funcionar para ti, y encuentras algo que te gustar\u00eda ver.<\/span><\/p>\n Los gr\u00e1ficos de conocimiento se est\u00e1n convirtiendo en una parte integral de los equipos de investigaci\u00f3n y b\u00fasqueda, ya que proporcionan informaci\u00f3n modelo del mundo real, utilizan la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico para realizar razonamientos l\u00f3gicos de r\u00e1pida respuesta, proporcionan datos estructurados y reducen la redundancia. Estos gr\u00e1ficos tambi\u00e9n ayudan a la anal\u00edtica y son una mejor manera de almacenar y gestionar la informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Organizaciones de todo el mundo est\u00e1n aprovechando los sistemas de gesti\u00f3n del conocimiento y herramientas como un <\/span>software para repositorios de investigaci\u00f3n<\/span><\/a> te ayudan a gestionar mejor los datos, reducir el tiempo de obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n y aumentar la eficiencia de los datos anteriores, al tiempo que se reducen los costes y se aumenta el retorno de la inversi\u00f3n.<\/span><\/p>\n Incorporar un gr\u00e1fico de conocimiento en tu proceso de investigaci\u00f3n para la gesti\u00f3n de insights es fundamental para mantenerse a la vanguardia y hacer que los datos hagan el trabajo pesado.<\/span><\/p>\n Si quieres conocer m\u00e1s de los <\/span>repositorios de insights<\/span><\/a> de QuestionPro, solicita una demostraci\u00f3n \u00a1ahora!<\/span><\/p>\n\u00bfQu\u00e9 son los gr\u00e1ficos de conocimiento?<\/span><\/h2>\n
Diferencia entre una ontolog\u00eda y un gr\u00e1fico de conocimiento<\/span><\/h2>\n
Ontolog\u00eda\u00a0<\/span><\/h3>\n
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Gr\u00e1fico de conocimiento\u00a0<\/span><\/h3>\n
C\u00f3mo funcionan los gr\u00e1ficos de conocimiento<\/span><\/h2>\n
Ejemplos de gr\u00e1ficos de conocimiento<\/span><\/h2>\n
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Algoritmo de b\u00fasqueda de Google<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Un gigante mundial de la venta al por menor utiliza gr\u00e1ficos de conocimiento para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro y el inventario<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Recomendaciones de Netflix sobre qu\u00e9 ver a continuaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Usa gr\u00e1ficos de conocimiento para la gesti\u00f3n de tus insights<\/span><\/h2>\n