Haklı olarak verinin yeni petrol olduğu söyleniyor! Veri olmadan, bir hikaye örmediği sürece anlamsız olabilir. Bilgi grafikleri gibi bilgi yönetimi araçlarını ve platformlarını kullanarak verileri içgörülere dönüştürme becerisi sunar.
InsightsHub
.
Forrester şunu öneriyor Verilerin %60 ila 73’ü hiçbir zaman analitik nedenlerle kullanılmıyor. Bu rakamlar genel olarak araştırmada veri toplama anlamına gelmektedir. Bilgi grafiklerini içgörü yönetimi sürecinizde hayati bir araç olarak kullanarak verilerin gerçek potansiyelinden nasıl yararlanabilirsiniz?
Bilgi grafikleri nedir?
Bilgi grafikleri (KG), gerçek dünya varlıklarını ve bunların ilişkilerini temsil etmek için yapılandırılmış bir veri modelinden yararlanan bir bilgi tabanı olarak tanımlanır. Nesneleri, olayları, durumları ve kavramları içeren çeşitli varlıkların tabanlarındaki verilerle birbirlerine bağlanmasını depolamak için kullanılırlar. Tüm bu birbiriyle bağlantılı veriler, bilgi grafikleri olarak bilinen grafiksel bir modeldir.
Bilgi grafikleri, bağlantı ve anlamsal meta verileri kullanarak verilerdeki bağlamı türetmek için bir yapı ortaya koyar. Bu nedenle, verileri birleştirmek, üzerinde analitik çalıştırmak ve bu verileri içgörüler şeklinde paylaşmak için bir çerçeve sağlarlar.
Tüm bunların ötesinde KG, geleneksel veri modellerinin aksine, insanlardan ve makinelerden çok az manuel müdahale gerektiren veya hiç gerektirmeyen ve zamanla yeniden kalibre edilebilen ve yeniden şekillendirilebilen dinamik bir kavramdır.
Bu tür gelişmiş veri yönetimi teknikleri, verileri daha iyi kullanmak için doğal dil işleme, makine öğrenimi ve semantik gücü kullanarak şirketlerin geleneksel veritabanlarının rutininden çıkmasına yardımcı olabilir. Bunlar, örneğin alan uzmanları tarafından sıfırdan oluşturulabilir, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veri kaynaklarından öğrenilebilir veya mevcut bilgi grafiklerinden bir araya getirilebilir.
Genellikle çeşitli yarı otomatik veya otomatik veri doğrulama ve entegrasyon mekanizmalarıyla desteklenir. Başka bir deyişle, bilgi grafiği, alan uzmanları, veri bağlantısı ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak bilgi alanını modellemek için prosedürel bir yöntemdir.
Verileri tasvir etmenin çevik doğası ve çıkarım ve içgörü elde etme hızı nedeniyle, bilgi grafikleri artık bilgi teknolojilerinin kritik bir parçası haline gelmiştir.
pazar araştırması
süreç. Ayrıca, geçmiş veriler ve içgörüler üzerine inşa ederken, kabile bilgisini ortadan kaldırmaya ve gerçeğin tek bir kaynağını oluşturmaya yardımcı olurlar.
Ontoloji ve bilgi grafiği arasındaki fark
Bilgi grafikleri hakkında konuşurken ontolojilere çok sık atıfta bulunulur, ancak aralarında bir fark vardır. Birbirinin yerine kullanılsa da, aralarında hala bir fark vardır. Her ikisi de düğümler ve kenarlar kullandığından, neyin ontoloji neyin bilgi grafiği olduğu arasındaki karışıklığı artırır.
Ontoloji
Bir ontoloji, yalnızca ekosistemimizdeki şeyleri ve bunları tanımlamak için kullanılan özellikleri tanımlayan katı bir veri modelidir. Bir ontolojide, herhangi bir özel bilgi sağlanmadan paylaşılan özellikler temelinde genelleştirilmiş veri modelleri oluşturulur.
Ontolojinin üç ana bileşeni vardır:
- Sınıflar: Verilerde var olan şeylerin tüm satır öğeleri.
- İlişkiler: Bu, bir veya birçok sınıf arasındaki ilişkiyi sağlar
- Nitelikler: Bireysel bir sınıfı tanımlamak için kullanılan özellikleri tanımlarlar.
Bilgi grafiği
Bir bilgi grafiği, gerçek hayat verilerini eklemek ve verilere ağırlık katmak için ontolojiyi bir çerçeve olarak kullanır. Tanımlayıcı bilgiler ve belirli bir kişi veya örnek için kutsal olan bilgiler gibi granül veriler ekleyebilirsiniz. Bu örnekte özelliklerin, ilişkilerin, düğümlerin ve verilerin mutlak bir temsili vardır.
Bu bilgileri kullanarak, veriler içinde ontolojik ilişkilerin belirli örneklerini oluşturmak mümkündür.
Şunları belirtmek için bir kütüphane ekosistemi düşünelim Bir örnekle ontoloji ve bilgi grafiği arasındaki fark. Bir ontolojide kütüphane, veriler arasında paralellik olduğu için yapılandırılmış veri olarak kitapların, yazarların ve yayıncıların tablo halinde gösteriminden oluşacaktır.
Bununla birlikte, bir bilgi grafiği oluşturmak istediğinizde, bir kitabın, yazarın, yayıncının ve daha fazlasının grafiksel bir temsilini çizmek için ontolojinin tablosal temsilini kullanabilirsiniz. Bilginin üst düzey bir görünümünü sağlamak için yapılandırılmış verilerin ve benzersiz tanımlayıcı bilgilerin kapsamlı bir görünümünü sağlar.
Basitçe ifade etmek gerekirse, ontoloji bilgi grafiği için bir çerçevedir. Daha da basitleştirmek için, bir ontoloji + veri = bilgi grafiği.
Bilgi grafikleri nasıl çalışır?
Artık ontolojiden nasıl bilgi grafikleri oluşturacağımızı bildiğimize göre, etiketlenmiş ve indekslenmiş yapılandırılmış veriler olmadan çıkarım yapmanın imkansız olduğunu bilmek zorunludur. Ham verilerin bir veri tabanına yerleştirilmesi gerekir.
bilgi yönetimi aracı
doğru tanımlayıcı bilgiler, etiketler, bilgi külçeleri, tanımlayıcı bilgiler, meta veriler, proje ayrıntıları ve daha fazlası ile.
Bu veriler, yapay zeka ve doğal dil işlemenin (NLP) verileri araması, alması ve paylaşması için en iyi başarı şansını sunan bir yapıda oluşturulmalıdır.
Bilgi ve veri yığınlarına sahip kuruluşlarda, araştırma verilerinin paydaşlarının ve bilgi veritabanı sahiplerinin sorumluluklarının ve verilerin nasıl yönetildiğinin öneminin farkında olmaları için verilerin oluşturulması, etiketlenmesi ve yönetilmesine yönelik bir süreç iyi bir şekilde oluşturulmalı ve yayınlanmalıdır.
Bu, kabile bilgisini ortadan kaldırır, gerçeğin tek bir kaynağını oluşturur ve çıkarımlar yapmak, durumları karşılaştırmak ve kararlara daha hızlı ulaşmak için çok değişkenli verileri barındırır.
Bilgi grafikleri, bir bilgi yönetimi aracında kullanıcılar tarafından çalıştırılan sorgulara dayalı olarak oluşturulur. Bunlar önceden tanımlanmış sorguların yanı sıra akıllı tetikleyicilere dayalı canlı grafiklerdir. Bir sorgu geldiğinde – anahtarlarla eşleşen şemalar tanımlanır ve veriler bu tanımlanan şemalara sahip öğeler için aranır. Bilgiler ilgili paydaşlara grafiksel bir formatta geri gönderilir.
Hızlı ve çeviktir ve içgörü yönetimi sürecinde yüksek değer sağlar.
Bilgi grafiği örnekleri
Nispeten yeni bir kavram olsa da bilgi grafikleri markalar ve kuruluşlar tarafından kullanılmaya devam ediyor. Gerçeğin en doğru versiyonunu ve en ilgili verileri sağlamak üzere farklı alanlardan değişkenleri girmek için doğal verileri kullanır ve makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanırlar.
Bazı bilgi grafiği örnekleri aşağıda listelenmiştir.
Google arama algoritması
Bilgi grafiğinin mükemmel bir örneği Google araması veya başka bir arama motorudur. “Olimpik büyüklükteki bir havuza kaç kibrit çöpü sığabilir?” gibi bir soruya cevap vermek imkansızdır. Ancak Google arama dizini, sorguyu birden fazla veri kaynağıyla ilişkilendirebilir ve sayısal bir değer sağlamak için ilişkisel verilere dayalı bir sonuca varabilir.
Tedarik zinciri ve envanter yönetimi için bilgi grafiklerini kullanan küresel bir perakende devi
Küresel perakende devleri belirli ürünleri, indirimleri ve daha fazlasını istediklerini ve bunlara ihtiyaç duyduklarını nasıl biliyorlar? Çok değişkenli geçmiş verileri ve geçmiş satın alma eğilimleri, alışveriş ve alışverişçi davranışlarından elde edilen bilgi kırıntılarını kullanarak, devam eden boylamsal çalışma araştırması,
sürekli keşif
çeşitli demografik kaynaklardan, vb.
Talep ve arzı ölçmek ve mümkün olan en iyi kullanıcı deneyimini sunmak için pazarlama stratejilerini, harcamaları, tedarik zinciri yönetimini ve daha fazlasını aşağıdaki ilkeleri kullanarak uyarlamak mümkündür
atomik araştırma
ve bilgi yönetimi araçlarına yaslanmak.
Sırada ne izleyeceğinize dair Netflix önerileri!
Netflix’te sırada ne izleyeceğinizi ne sıklıkla merak ediyorsunuz? Netflix, içeriği geçmiş izleme alışkanlıklarına, içeriğe verilen puanlara, içeriği izlemek için harcanan zamana ve daha fazlasına göre uyarlamak için akıllı bir motor kullanıyor ve bu da bilgi grafiklerini yalnızca kullanıcı başına mikro ölçekte değil, aynı zamanda demografik bilgilere dayalı makro ölçekte de akıllı bir şekilde türetmelerine yardımcı oluyor.
Ancak aralarından seçim yapabileceğiniz tavsiyeleriniz de var. Bu öneriler genellikle işinize yarar ve izlemek istediğiniz bir şey bulursunuz.
Bilgi grafiklerini içgörü yönetiminin ayrılmaz bir parçası haline getirmek
Bilgi grafikleri, model gerçek dünya bilgisi sağladıkları, hızlı geri dönüşlü mantıksal akıl yürütme gerçekleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullandıkları, yapılandırılmış veri sağladıkları ve fazlalığı azalttıkları için araştırma ve araştırma ekiplerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Bu tür grafikler aynı zamanda analitiğe yardımcı olur ve bilgileri depolamak ve yönetmek için daha iyi bir yoldur.
Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar bilgi yönetimi sistemlerinden ve aşağıdaki gibi araçlardan yararlanıyor
InsightsHub
Verileri daha iyi yönetmek, içgörü elde etme süresini kısaltmak ve maliyetleri düşürüp yatırım getirisini artırırken geçmiş verilerin verimliliğini artırmak için.
İçgörü yönetimi için araştırma sürecinize bir bilgi grafiği dahil etmek, eğrinin önünde kalmak ve verilerin ağır işi yapmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.
