Se dice, con razón, que los datos son el nuevo petróleo. Un gráfico de conocimiento te ofrece la posibilidad de convertir los datos en información mediante herramientas de gestión del conocimiento y plataformas como los repositorios de investigaciones.
Forrester sugiere que entre el 60 y el 73% de los datos nunca acaban siendo utilizados por razones analíticas. Estas cifras se traducen en líneas generales incluso en la recolección de datos de investigación. ¿Cómo puede aprovechar el verdadero potencial de los datos utilizando los gráficos de conocimiento como una herramienta vital en su proceso de gestión de insights?
¿Qué son los gráficos de conocimiento?
Los gráficos 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 interconexión de varias entidades que incluyen objetos, eventos, situaciones y conceptos con datos en su base.
Los gráficos de conocimiento establecen una estructura para derivar el contexto de los datos mediante el uso de enlaces y metadatos semánticos. Por lo tanto, proporcionan un marco para unificar los datos, ejecutar análisis sobre ellos y compartir estos datos en forma de conocimientos.
Por si fuera poco, el gráfico de conocimiento es un concepto dinámico que requiere poca o ninguna intervención manual de humanos y máquinas y puede recalibrarse y remodelarse con el tiempo, a diferencia de los modelos de datos tradicionales.
Esta técnica avanzada de gestión de datos podría ayudar a las empresas a salir de la rutina de las bases de datos convencionales, utilizando el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la potencia semántica para utilizar mejor los datos.
Pueden ser creados desde cero, por ejemplo, por expertos, aprendidos a partir de fuentes de datos no estructurados o semi estructurados, o ensamblados a partir de gráficos de conocimiento existentes. Suelen estar asistidos por una serie de mecanismos semi automatizados o automatizados de validación e integración de datos.
Debido a la naturaleza ágil de la representación de los datos y a la velocidad de extracción de inferencias y conocimientos, los gráficos de conocimiento son ahora una parte fundamental del proceso de investigación de mercado. También contribuyen a eliminar el conocimiento tribal y ayudan a crear una única fuente de la verdad, al mismo tiempo que se basan en datos e ideas anteriores.
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Diferencia entre una ontología y un gráfico de conocimiento
Las ontologías se mencionan con mucha frecuencia cuando se habla de gráficos de conocimiento, pero hay una diferencia entre ellos. Aunque se utilizan indistintamente, existe una diferencia. Dado que ambas utilizan nodos y aristas, aumenta la confusión entre lo que es una ontología y lo que es un grafo de conocimiento.
Ontología
Una ontología es un modelo de datos rígido que sólo define las cosas de nuestro ecosistema y las propiedades utilizadas para describirlas. En una ontología se crean modelos generalizados de datos sobre la base de propiedades compartidas, sin proporcionar ninguna información específica.
Hay tres componentes principales de la ontología que son:
- Clases: Todas las partidas de cosas que existen en los datos.
- Relaciones: Proporcionan la relación entre una o varias clases.
- Atributos: Definen las propiedades que se utilizan para describir una clase individual.
Gráfico de conocimiento
Un gráfico de conocimiento utiliza la ontología como marco para añadir datos de la vida real y añadir peso a los datos. Se pueden añadir datos granulados, como la información de identificación y la información que es sagrada para un individuo o instancia en particular. Existe una representación absoluta de propiedades, relaciones, nodos y datos en esta instancia.
Utilizando esta información, es posible crear instancias específicas de relaciones ontológicas dentro de los datos.
Consideremos un ecosistema de bibliotecas para señalar la diferencia entre una ontología y un gráfico de conocimiento con un ejemplo. En una ontología, la biblioteca consistiría en una representación tabular de libros, autores y editores como datos estructurados, ya que existen paralelos entre los datos.
Sin embargo, cuando se quiere crear un gráfico de conocimiento, se puede utilizar la representación tabular de la ontología para elaborar una representación gráfica de un libro, el autor, la editorial, etc. La ontología proporciona una visión global de los datos estructurados y de la información de identificación única para ofrecer una visión de alto nivel de la información.
En pocas palabras, la ontología es un marco para un gráfico de conocimiento. Para simplificarlo aún más, una ontología + datos = gráfico de conocimiento.
Cómo funcionan los gráficos de conocimiento
Ahora que sabemos cómo crear gráficos de conocimiento a partir de la ontología, es imprescindible saber que es imposible hacer inferencias sin datos estructurados que estén etiquetados e indexados.
Los datos en bruto deben introducirse en una herramienta de gestión del conocimiento con la información de identificación correcta, etiquetas, información de identificación, metadatos, detalles del proyecto, etc.
Estos datos tienen que crearse en una estructura que ofrezca las mejores posibilidades de éxito para que la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) busquen, recuperen y compartan los datos.
En las organizaciones que cuentan con una gran cantidad de información 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 investigación y los propietarios de la base de datos de conocimientos conozcan bien sus responsabilidades y la importancia de la gestión de los datos.
Esto elimina el conocimiento tribal, crea una única fuente de la verdad y alberga datos multivariados de los que se pueden extraer inferencias, comparar situaciones y tomar decisiones más rápidamente.
Los gráficos de conocimiento se crean a partir de consultas realizadas por los usuarios en una herramienta de gestión del conocimiento. Se trata de consultas predefinidas, pero también de gráficos 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 información se devuelve en formato gráfico a los interesados.
Es rápido y ágil y aporta un gran valor en el proceso de gestión de conocimientos.
Ejemplos de gráficos de conocimiento
Aunque se trata de un concepto relativamente nuevo, los gráficos de conocimiento siguen siendo utilizados por marcas y organizaciones de todo el mundo. Utilizan datos inherentes y aprovechan el aprendizaje automático y la IA para introducir variables de diferentes campos y proporcionar la versión más precisa de la verdad y los datos más relevantes.
A continuación se enumeran algunos ejemplos de gráficos de conocimiento:
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Algoritmo de búsqueda de Google
El ejemplo perfecto de un gráfico de conocimiento es la búsqueda de Google o de cualquier otro motor de búsqueda. El índice de búsqueda de Google puede correlacionar la consulta con múltiples fuentes de datos y llegar a una conclusión basada en datos relacionales.
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Un gigante mundial de la venta al por menor utiliza gráficos de conocimiento para la gestión de la cadena de suministro y el inventario
¿Cómo saben los gigantes mundiales de la venta al por menor que quieren y necesitan determinados productos, descuentos y demás? Utilizando datos históricos multivariados e información procedentes de las tendencias de compra pasadas, del comportamiento de los compradores, de la investigación longitudinal en curso, del descubrimiento continuo de fuentes demográficas variadas, etc.
Es posible calibrar la demanda y la oferta y adaptar las estrategias de marketing, el gasto, la gestión de la cadena de suministro y otros aspectos para ofrecer la mejor experiencia posible al usuario utilizando los principios de la investigación atómica y apoyándose en las herramientas de gestión del conocimiento.
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Recomendaciones de Netflix sobre qué ver a continuación
¿Cuántas veces te preguntas qué es lo próximo que vas a ver en Netflix? Netflix utiliza un motor inteligente para adaptar los contenidos en función de los hábitos de consumo anteriores, la valoración de los contenidos, el tiempo que se ha pasado viendo los contenidos, etc., lo que les ayuda a obtener gráficos de conocimiento no sólo a microescala por usuario de forma inteligente, sino también a macroescala en función de la información demográfica.
Pero también tienen recomendaciones para elegir. Estas recomendaciones suelen funcionar para ti, y encuentras algo que te gustaría ver.
Usa gráficos de conocimiento para la gestión de tus insights
Los gráficos de conocimiento se están convirtiendo en una parte integral de los equipos de investigación y búsqueda, ya que proporcionan información modelo del mundo real, utilizan la IA y el aprendizaje automático para realizar razonamientos lógicos de rápida respuesta, proporcionan datos estructurados y reducen la redundancia. Estos gráficos también ayudan a la analítica y son una mejor manera de almacenar y gestionar la información.
Organizaciones de todo el mundo están aprovechando los sistemas de gestión del conocimiento y herramientas como un software para repositorios de investigación te ayudan a gestionar mejor los datos, reducir el tiempo de obtención de información y aumentar la eficiencia de los datos anteriores, al tiempo que se reducen los costes y se aumenta el retorno de la inversión.
Incorporar un gráfico de conocimiento en tu proceso de investigación para la gestión de insights es fundamental para mantenerse a la vanguardia y hacer que los datos hagan el trabajo pesado.
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