构建知识图谱的八个好处

构建知识图谱的八个好处

知识图不仅仅是一个知识库。它是一个图形说明，将组织的知识库反映为数据实体及其关系的数字网络。知识图谱的关键特性包括统一数据、集成数据源以及跨数据实体映射关系。 
知识图谱已被证明对知识管理和数据分析具有革命性意义。知识图谱的主要用户包括希望从组织数据中发现有意义见解的行业。知识图能够以网络规模表示公司数据，使其能够为全球公司提供卓越的商业价值。

知识图谱是如何工作的？
到目前为止，您知道知识图将数据转换为机器可理解的知识，使机器能够从数据中解释现实世界的上下文。让我们简要讨论一下它是如何工作的。
当您为知识图收集数据时，数据来自不同来源的不同格式。知识图谱使用机器学习和自然语言处理 (NLP) 从非结构化数据中提取实体，并将所有实体之间的关系映射到图的模式中。然后，该图将实体网络及其关系复制为数据模型。数据模型提供了复杂知识层的简化视图。对实体和关系的引用存储在图形数据库中，该数据库是知识图谱的知识库。此外，该数据模型可以在查询时推断出新的关系。
知识图的上下文功能使它们能够在查询时推断实体之间的新关联。因此，知识图谱不仅仅是一个数据层；它是一个语义数据层。它描述了组织的数据以及数据的分类和连接。

除了将数据转化为机器可解释的知识之外，知识图谱还提供了许多其他好处。以下是任何现代行业都可以从使用知识图谱中获得的一些主要好处：

数据统一
知识图提供的不仅仅是数据组装和积累。它是一种提供有意义的知识管理的工具，能够结合来自各种来源的真实世界数据及其相关上下文。无论数据是结构化的还是非结构化的，无论是 SQL 还是 NoSQL 格式，知识图谱都可以统一各种数据，并充当真实知识的单一来源。 
知识图谱还充当其他知识图谱的信息来源。例如，IBM 的知识图谱框架允许用户使用现有的知识图谱作为基础来构建他们的知识图谱。

容易获得
互联网拥有海量信息，其增长速度超过了我们对其进行分类的速度。为了从大量信息中受益，我们需要能够帮助我们整理信息的工具和系统。知识图是向所有组织团队提供业务知识的绝佳平台，因此他们可以协作以收集有意义的见解。 
Facebook 是最受欢迎的全球组织之一，拥有遍布全球的庞大用户群。为了全面了解其用户及其关系，Facebook 使用知识图谱来构建其用户的社交图谱。 

语义意义
除了在数据层中统一数据及其关系之外，知识图谱还有效地反映了现实世界的数据及其复杂的相互联系。由知识图谱创建的数据网络还可以容纳新数据并自动表达相关连接，而无需对图进行任何返工。 

更容易集成
知识图谱从新数据中提取实体和上下文，并确切地知道在图中将新实体拟合到哪里。一旦知识图谱被编程，它就是一个智能且灵活的系统，通过自动更新知识库来响应数据变化。每次发生更改时都无需重新编程知识图谱。

安全互操作性
知识图谱从不同来源收集信息的能力涉及数据共享和协作。无论构建知识图谱涉及多少接触点，知识图谱都是为了确保数据安全而设计的。随着图表的增长，其级联安全权限可确保共享数据的安全，从而确保外部合作伙伴之间的安全协作。

知识流的可视化
由知识图谱创建的数据网络是图中数据实体之间事实流的准确可视化表示。知识图的可视化能力使其非常有利于跟踪业务工作流程以发现问题区域或随着时间的推移发现模式。

发现隐藏模式
现代数据驱动的组织使用知识图来解决数据日益分散的两个重要问题：数据可用性和访问。通过解决这两个问题，知识图谱为组织打开了以业务速度整理知识库并发现数据中隐藏模式的门户。
为了测试 NLP 工作流中知识发现的速度，IEEE尝试了一个关系挖掘问题，该问题导致 DSNAPSHOT 实现了136Petaflops/s 的知识图分析。 

更快的决策
通过消除对大量数据事实进行排序和对每个关系进行上下文化的重大瓶颈，知识图允许组织跳过广泛的搜索并缩小到他们想要的解决方案。
全面了解业务知识是组织从数据中获得最大价值的良好开端。知识图提供了数据实体、它们的关系以及它们如何与其他实体和关系相关的背景的更大图景。知识图的可视化方面允许分析师按顺序查看工作流程并优先考虑他们的决策，从而得出有见地的结论。