Warum Inferenz der Schlüssel zur Ausschöpfung des vollen Potenzials von Daten ist

Durch die Nutzung der Inferenzfunktionen eines Wissensgraphen können Organisationen neue Datenverbindungen extrapolieren und jede neue Verbindung, die sie erstellen, erklären.

Die digitale Transformation ist in aller Munde, und in den meisten Fällen besteht das Ziel der digitalen Transformation darin, Daten wie einen Vermögenswert zu behandeln. In einigen Fällen bedeutet dies, Daten zu monetarisieren, und in anderen besteht das Ziel darin, Daten effizienter zu nutzen, um Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen. In der Realität ist jedoch beides schwer zu erreichen. Die digitale Transformation erfordert schnelle Erkenntnisse aus zunehmend hybriden, vielfältigen und sich ändernden Daten, aber traditionelle Datenintegrationsplattformen wurden nicht für die heutige Umgebung entwickelt. Infolgedessen können Unternehmen weder mit der wachsenden Komplexität der Daten Schritt halten, noch können sie verborgene Beziehungen und Verbindungen zwischen den Daten erkennen, um neue Möglichkeiten aufzudecken. Was zunehmend benötigt wird, ist eine Inferenzfunktion, die es Unternehmen ermöglicht, verschiedene Datensätze zusammenzuführen und zu analysieren, um Erkenntnisse abzuleiten.

Das Vorantreiben von Wachstum und Innovation in der heutigen komplexen Welt der endlosen Datenerfassung ist nur möglich, wenn IT-Teams sich von starren Datenstrukturen und veralteten Integrationsstilen befreien können.

Agilität ist der Schlüssel zum Geschäftserfolg, und Unternehmen möchten Daten unbedingt nutzbar machen, wenn es darauf ankommt, nicht für Antworten morgen oder nächste Woche, sondern für jetzt.

Aber die Ableitung ungenutzter Werte erfordert die Fähigkeit, Daten basierend auf ihrer geschäftlichen Bedeutung zu verknüpfen, unabhängig von Format, Quelle oder zugrunde liegender Technologie. Die schiere Menge an Daten, die aus maschinellem Lernen und anderen Quellen stammen, erfordert die Fähigkeit, verwandte Informationen, die in unterschiedlichen Quellen gespeichert sind, zuzuordnen und dann ein reichhaltiges Netz von Beziehungen anzuwenden, um neue Assoziationen zu entdecken. Dies ist der Schlüssel, um das Versprechen der digitalen Transformation zu verwirklichen. Aber wie erreicht man das?

Wechsel von Prämissen zu logischen Konsequenzen:Wie Datafabrics benötigte Schlussfolgerungen liefern

Unternehmen setzen heute moderne Integrationsansätze wie Data Fabrics ein, um kollaborative, funktionsübergreifende Projekte und Produkte voranzutreiben und reaktiven Arbeitsabläufen zu entgehen. Sie verweben Daten aus internen Silos und externen Quellen und schaffen ein Informationsnetzwerk, das die Geschäftsanwendungen, AI und Analysen unterstützt. Sie unterstützen ganz einfach die gesamte Breite des heutigen komplexen Unternehmens, indem sie Verbindungen zwischen Informationen herstellen, die in unterschiedlichen Quellen gespeichert sind.

Wissensgraphen sind ein integraler Bestandteil einer effektiven Datenstruktur, da sie ein wiederverwendbares Informationsnetzwerk erstellen, Daten verschiedener Strukturen darstellen und mehrere Schemata unterstützen. Wissensgraphen schaffen das semantische Verständnis von Unternehmens- und Drittanbieterdaten und dienen als Kern der Datenstruktur – sie bereichern und beschleunigen bestehende Investitionen und bieten kritischen Zugang zu Geschäftseinblicken. Noch wichtiger ist, dass Wissensgraphen Daten in maschinenverständliches Wissen aus der realen Welt umwandeln, das situationsbedingte Änderungen unterstützt, sodass sich die Bedeutung je nach den Umständen ändert. Einmal eingerichtet, nutzt der Knowledge Graph dieses reichhaltige Beziehungsgeflecht auch, um neue Assoziationen innerhalb der Daten zu entdecken. Diese abgeleiteten Beziehungen schaffen eine reichhaltigere und genauere Ansicht der Daten eines Unternehmens.

Durch die Bereitstellung mehrschichtiger Assoziationen zwischen Konzepten bieten Wissensgraphen ein nuanciertes Verständnis, sodass wissensorientierte Organisationen neue Entdeckungen identifizieren können. Sie liefern auch den Kontext, der in Daten häufig fehlt, da der Wissensgraph speziell entwickelt wurde, um die schwankende Natur des Wissens zu unterstützen. Das Ergebnis ist eine flexiblere Grundlage für den digitalen Betrieb, da die Technologie problemlos neue Daten, Definitionen und Anforderungen akzeptiert.

Das Datenmodell des Wissensgraphen, oft als Ontologie oder Vokabular bezeichnet, legt gemeinsame Beziehungen zwischen Entitäten dar und ermöglicht es Unternehmen, komplexe Domänen zu beschreiben. Betrachten Sie die Medizin als Beispiel. Um eine neue Therapie zu entwickeln, müssen Pharmaunternehmen Zugriff auf mehrere Fakten, Modellkonstrukte und Geschäftsregeln haben, die alle miteinander interagieren müssen, um neue Verbindungen zu implizieren. Diese Inferenzfähigkeit ermöglicht es Herstellern, Personen über die von ihnen verwendeten Anwendungen mit der Infrastruktur zu verknüpfen. Sie hilft ihnen auch, Kontrollen auf der Grundlage der Ähnlichkeit neuer Vorfälle mit früheren Vorfällen anzuwenden und abgeleitete Verbindungen zwischen Ermittlern und therapeutischen Bereichen basierend auf den untersuchten Bedingungen zu finden im Studium. Und die Liste geht weiter.

Durch die gleichzeitige Anwendung mehrerer Datenmodelle auf eine Datenstruktur können Unternehmen mehrere Anwendungen unterstützen, die unterschiedliche Interpretationen derselben Daten erfordern. Herkömmliche Datenintegrationsansätze wie Data Lakes oder Data Warehouses sind in dieser Hinsicht begrenzt, da sie es schwierig machen, mehr als ein Schema zu unterstützen. Dies ist einer der Gründe, warum Unternehmen für jede neue Anwendung, jedes Projekt oder jede neue Analyse ständig neue Datensilos erstellen müssen. Ein derartiger Ansatz verringert die Fähigkeit, eine Inferenzanalyse durchzuführen.

Ermöglichung der verbundenen Unternehmen – zusätzliche Komponenten einer erfolgreichen Datenstruktur

Durch die Nutzung der Inferenzfunktionen von Acknowledge Graph extrapolieren Organisationen nicht nur neue Datenverbindungen, sondern erklären auch jede neue Verbindung, die sie erstellt. Im Gegensatz zu Black-Box-Empfehlungssystemen, die keine Erklärung oder Begründung für ihre Ergebnisse liefern können, kann der Wissensgraph alle Schlussfolgerungen und Ergebnisse in Bezug auf Daten, Schemata und Geschäftsregeln erklären. Diese erklärende Transparenz ermöglicht es Benutzern, zu überprüfen, wie der Knowledge Graph zu einer Antwort und der dafür referenzierten Geschäftslogik gekommen ist. Dies ist nicht nur wichtig, um vertrauenswürdige Ergebnisse und Rechenschaftspflicht innerhalb einer Organisation bereitzustellen, sondern ist auch für bestimmte gesetzliche und behördliche Anforderungen erforderlich.

Acknowledgement Graph ist zwar der Hauptbestandteil der Datenstruktur, aber nicht das einzige, was ein Unternehmen braucht, um erfolgreich zu sein. Eine effektive Datenstruktur erfordert die Nutzung und Verbindung vorhandener Quellsysteme. Es erfordert auch die Fähigkeit, eine Verbindung zu bestehenden Datenkatalogen, Data Lakes, Datenbanken und anderen Datenverwaltungsplattformen herzustellen. Bei Data-Fabric-Bereitstellungen ist die Nutzung der in Datenkatalogen abgeschlossenen Arbeit der Schlüssel zur Beschleunigung der Datenermittlung und semantischen Anreicherung. Unter Verwendung des Datenkatalogs als Eingabe erstellt der Knowledge Graph eine Datenkarte der Datenbestände eines Unternehmens, die die Data-Fabric-Erstellung durch teilweise automatisiertes Lernen und Auto weiter beschleunigt -Mapping bestehender Quellen.

Die Erstellung eines unternehmensweiten Datenmodells ist eine weitere häufig gestellte Frage bei der Bereitstellung einer Datenstruktur. Viele denken, dass dies eine potenziell teure und zeitaufwändige Voraussetzung für die Initiative ist, aber in Wirklichkeit müssen sie nur so viele Konzepte definieren, wie für ihren anfänglichen Anwendungsfall erforderlich sind. Beginnen Sie mit der Identifizierung eines kritischen Geschäftsproblems, um die umfassendere Data-Fabric-Initiative anzuführen. Gehen Sie die Data-Fabric mit einer MVP-Mentalität an und konzentrieren Sie sich nur auf den minimalen Arbeitsaufwand, der zum Erreichen des ersten Geschäftsziels erforderlich ist.

Organisationen jeder Größe legen einen noch größeren Fokus und Investitionen auf die digitale Transformation. Trotz dieser erneuten Aufmerksamkeit bleiben grundlegende Datenherausforderungen ein Haupthindernis. Die digitale Transformation erfordert Datenbeherrschung und ist dank des Erbes der IT nicht einfach zu erreichen. Es gibt einfach zu viele Dinge zu verwalten:Datenformate, Standards, Datentypen, Geschwindigkeiten, Schemata, Systeme, Datenbanken, Silos, Methoden, Modelle usw. Die schiere Vielfalt der modernen Unternehmens-IT-Landschaft ist entmutigend.

Durch die Nutzung des modernen Ansatzes von Wissensgraphen können Organisationen nicht nur ihre internen Datensilos auf sinnvolle neue Weise verbinden, sondern sie können auch verborgene Fakten und Zusammenhänge durch Schlussfolgerungen entdecken, die sonst in großem Maßstab nicht erfasst werden könnten. Durch die Erfassung der nuancierten Bedeutung, die verschiedene Geschäftsbereiche für dieselbe Einheit haben können, können Organisationen eine wiederverwendbare digitale Grundlage schaffen, die bei anhaltenden Veränderungen auf dem Markt Schritt hält und auf alles vorbereitet ist, was als nächstes kommt.