Почему вывод является ключом к реализации полного потенциала данных

Используя возможности вывода графа знаний, организации могут экстраполировать новые подключения к данным и объяснять любое новое подключение, которое они создают.

Цифровая трансформация сейчас в моде, и в большинстве случаев цель цифровой трансформации — относиться к данным как к активу. В некоторых случаях это означает монетизацию данных, а в других цель состоит в том, чтобы более эффективно использовать данные для получения информации для принятия более эффективных решений. Однако на самом деле и то, и другое труднодостижимо. Цифровая трансформация требует быстрого анализа все более гибридных, разнообразных и меняющихся данных, но традиционные платформы интеграции данных не были рассчитаны на сегодняшнюю среду. В результате организации больше не могут идти в ногу с растущей сложностью данных, а также не могут выявлять скрытые взаимосвязи и связи между данными для раскрытия новых возможностей. Все чаще требуется возможность логического вывода, позволяющая компаниям объединять разные наборы данных и анализировать их для получения информации.

Стимулирование роста и инноваций в сегодняшнем сложном мире бесконечного сбора данных возможно только тогда, когда ИТ-команды смогут освободиться от жестких структур данных и устаревших стилей интеграции.

Оперативность является ключом к успеху в бизнесе, и предприятия отчаянно пытаются сделать данные пригодными для использования, когда они важны, не для ответов завтра или на следующей неделе, а прямо сейчас.

Но для получения неиспользованной ценности требуется возможность связывать данные на основе их бизнес-значения, независимо от формата, источника или базовой технологии. Огромное количество данных, полученных с помощью машинного обучения и других источников, требует возможности связывать связанную информацию, хранящуюся в разрозненных источниках, а затем применять богатую сеть отношений для обнаружения новых ассоциаций. Это ключ к реализации перспектив цифровой трансформации. Но как этого добиться?

От предпосылок к логическим следствиям:как фабрики данных обеспечивают необходимые выводы

Сегодня организации применяют современные подходы к интеграции, такие как фабрики данных, для поддержки совместных, кросс-функциональных проектов и продуктов и исключения реактивных рабочих процессов. Соединяя данные из внутренних хранилищ и внешних источников, они создают информационную сеть для поддержки бизнес-приложений, ИИ и аналитики. Проще говоря, они поддерживают всю широту современного сложного предприятия, создавая связи между информацией, хранящейся в разрозненных источниках.

Графы знаний — неотъемлемая часть эффективной структуры данных, поскольку они создают повторно используемую информационную сеть, представляют данные различной структуры и поддерживают несколько схем. Создавая семантическое понимание корпоративных и сторонних данных, графы знаний служат ядром структуры данных, обогащая и ускоряя существующие инвестиции и обеспечивая критический доступ к бизнес-аналитике. Что еще более важно, графы знаний превращают данные в машиночитаемые, реальные знания, которые поддерживают ситуационные изменения, поэтому значение меняется в зависимости от обстоятельств. После создания граф знаний также использует эту богатую сеть отношений для обнаружения новых связей в данных. Эти предполагаемые отношения создают более полное и точное представление корпоративных данных.

Предоставляя многоуровневые связи между концепциями, графы знаний обеспечивают тонкое понимание, поэтому организации, ориентированные на знания, могут идентифицировать новые открытия. Они также обеспечивают контекст, который часто отсутствует в данных, поскольку граф знаний специально создан для поддержки изменчивого характера знаний. Результатом является более гибкая основа для цифровых операций, поскольку технология легко принимает новые данные, определения и требования.

Модель данных графа знаний, которую часто называют онтологией или словарем, устанавливает общие отношения между сущностями и позволяет компаниям описывать сложные домены. Возьмем в качестве примера медицину. Чтобы разработать новую терапию, фармацевтические компании должны иметь доступ к многочисленным фактам, моделям моделирования и бизнес-правилам, которые должны взаимодействовать друг с другом, создавая новые связи. Эта возможность логического вывода позволяет производителям связывать людей с инфраструктурой через приложения, которые они используют. Это также помогает им применять средства контроля, основанные на сходстве новых инцидентов с прошлыми инцидентами, и находить предполагаемые связи между исследователями и терапевтическими областями на основе исследуемых условий. в учебе. И этот список можно продолжить.

Одновременное применение нескольких моделей данных к фабрике данных позволяет организациям поддерживать несколько приложений, требующих различных интерпретаций одних и тех же данных. Традиционные подходы к интеграции данных, такие как озера данных или хранилища данных, ограничены в этой способности, поскольку затрудняют поддержку более одной схемы. Это одна из причин, по которой предприятия должны постоянно создавать новые хранилища данных для каждого нового приложения, проекта или анализа. Такой подход снижает возможность выполнения анализа логического вывода.

Включение подключенных корпоративных дополнительных компонентов успешной структуры данных

Используя возможности логического вывода графа знаний, организации не только экстраполируют новые подключения к данным, но и объясняют любое новое подключение, которое он создает. В отличие от рекомендательных систем «черный ящик», которые не могут дать никакого объяснения или обоснования своих результатов, граф знаний может объяснить все выводы и результаты с точки зрения данных, схемы и бизнес-правил. Эта объяснительная прозрачность позволяет пользователям просматривать, как граф знаний пришел к ответу, и бизнес-логику, на которую ссылаются для этого. Это не только важно для обеспечения надежных результатов и подотчетности внутри организации, но также необходимо для соблюдения определенных юридических и нормативных требований.

Хотя граф знаний является ключевым компонентом структуры данных, это не единственное, что необходимо организации для достижения успеха. Эффективная структура данных требует использования и подключения существующих исходных систем. Также требуется возможность подключения к существующим каталогам данных, озерам данных, базам данных и другим платформам управления данными. При развертывании фабрики данных использование завершенных работ в каталогах данных является ключом к ускорению обнаружения данных и семантического обогащения. Используя каталог данных в качестве входных данных, граф знаний строит карту данных ресурсов данных предприятия, что еще больше ускоряет создание фабрики данных за счет частично автоматизированного обучения и автоматического управления. -сопоставление существующих источников.

Создание модели данных для всего предприятия — еще один распространенный вопрос, связанный с развертыванием структуры данных. Многие считают, что это потенциально дорогостоящее и трудоемкое предварительное условие инициативы, но на самом деле им нужно определить столько концепций, сколько необходимо для их первоначального варианта использования. Начните с определения критической бизнес-проблемы, чтобы возглавить более широкую инициативу структуры данных. Подойдите к структуре данных с мышлением MVP и сосредоточьтесь только на минимальном объеме работы, необходимом для достижения первой бизнес-цели.

Организации всех размеров уделяют еще больше внимания цифровой трансформации и инвестируют ее. Несмотря на это повышенное внимание, фундаментальные проблемы с данными остаются основным препятствием. Цифровая трансформация требует владения данными, и благодаря наследию ИТ добиться этого непросто. Нужно управлять слишком многими вещами:форматами данных, стандартами, типами данных, скоростями, схемами, системами, базами данных, хранилищами, методологиями, моделями и т. д. Само разнообразие ИТ-ландшафта современного предприятия пугает.

Используя современный подход графов знаний, организации могут не только соединить свои внутренние хранилища данных по-новому, но и обнаружить скрытые факты и взаимосвязи с помощью выводов, которые в противном случае не удалось бы уловить в больших масштабах. Улавливая нюансы, которые разные бизнес-подразделения могут иметь для одного и того же объекта, организации могут создать многоразовую цифровую основу, которая будет учитывать постоянные изменения на рынке и быть готовой ко всему, что произойдет дальше.