Fünf große Trends in der semantischen KI und im Datenmanagement

1. Graphdatenbanken und Wissensgraphen werden im Jahr 2022 die dominierende Kraft sein Datenbanken werden im Jahr 2022 zur Geheimwaffe. Carl Olofson, Forschungsvizepräsident bei IDC, erwartet, dass die Nutzung von Graphdatenbanken in den nächsten 10 Jahren ab diesem Jahr um 600 % zunehmen wird. In einem Artikel des Analysten Dave Vellante wird zusammengefasst, wie man die Vorteile und Einschränkungen einer typischen relationalen Datenbank nutzen kann: „Mit einer relationalen Datenbank können Sie [Beziehungen finden und sehen, wie viele Ebenen es in der Kette gibt], aber dies Es erfordert viel Programmieraufwand. Tatsächlich können Sie mit einer relationalen Datenbank fast alles oben Genannte tun, aber das Problem besteht darin, dass Sie es jedes Mal, wenn Sie es programmieren müssen, nicht nachverfolgen und nicht definieren können Die Funktionalität kann nicht veröffentlicht werden, und es ist wirklich schwierig, sie im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Überwindet die allgemeinen Einschränkungen relationaler Datenbanken, da sie für eine umfassende relationale Analyse und kontextbezogene Zuordnung konzipiert ist. Da es sich hierbei eigentlich um ein visuelles Netzwerk verschiedener Datenarten handelt, lassen sich damit Zusammenhänge in den Daten nachvollziehen, sodass Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über alle Daten, Dokumente etc. erhalten.

Während Wissensgraphen beliebt sind, um sich an die Datenmanagement-Trends von 2022 anzupassen, sind Wissensgraphen oft etwas komplex zu beschreiben, was normale Leute manchmal nicht verstehen Der Benutzer ist unzufrieden. Datenwissenschaftler fordern, dass immer mehr Menschen lernen, was Wissensgraphen sind und wie sie funktionieren, damit mehr Unternehmen sie übernehmen und von ihnen profitieren können. Was sind Wissensgraphen? Welche Vorteile bieten sie für Anfänger? an einem Ort; unstrukturierten Text durch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) interpretieren, um ihn umsetzbar zu machen.

Obwohl der Wissensgraph kompliziert aussieht, geht es tatsächlich um die Daten, aus denen er besteht. Durch den Wissensgraphen können die Informationen im erstellt werden Art und Weise, wie Menschen auf natürliche Weise denken und Fragen werden in Form von Fragen gespeichert. Zum Beispiel: Lily ist eine Person, sie interessiert sich sehr für Leonardo da Vinci, der die Mona Lisa gemalt hat,

Mona Lisa im Louvre in Paris, wo James lebte, James ist Lilys Freund. Damit schließt sich der Kreis und es ist leicht zu verstehen, weil wir der Richtung der Datenpunkte und damit den Beziehungen des Diagramms folgen. Das Gleiche gilt für die Verfolgung von Unternehmensdaten wie der Kaufhistorie eines Kunden, Lieferkettenabläufen, der Personalstruktur der Personalabteilung und mehr.

2. Konzentrieren Sie sich auf unstrukturierte Daten Wissensgraphen helfen, unstrukturierte Daten anzureichern, und Datenmanager werden unstrukturierte Daten weiterhin als Vermögenswert priorisieren ist eine gute Sache. In der Vergangenheit ignorierten Unternehmen ihre unstrukturierten Daten, weil es zu umständlich war, sie zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Heute sehen die Menschen darin eine Gelegenheit, verschiedene Aspekte der Daten zu analysieren.

Semantische künstliche Intelligenz hilft uns, unstrukturierte Daten besser zu interpretieren, da sie maschinelles Lernen und NLP-Technologie mit Wissensgraphen kombiniert und es Algorithmen ermöglicht, Wörter nicht nur zu verarbeiten, sondern auch zu verstehen zugrunde liegende Konzepte und deren Kontext, um Texte besser analysieren zu können. Mit anderen Worten: Semantische KI teilt dem Computer mit, dass es in einem Marktdokument zum Autokauf um die Luxusautomarke Jaguar geht und nicht um das Dschungeltier Jaguar.

Unstrukturierte Daten sind überall, daher ist die Verwendung einer Software, die relevante Begriffe aus Hunderten von Seiten extrahieren und nützliche Informationen ableiten kann, im besten Interesse von Benutzer.

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3. Intelligente Dokumentenverarbeitung und Content-Management

Eine weitere im Jahr 2022 Der Trend im Datenmanagement besteht darin, das Content-Management in den Vordergrund der Datenstrategie zu stellen. Wenn Menschen anfangen, sich um ihre unstrukturierten Daten zu kümmern, dann kümmern sie sich natürlich auch um die Funktionsweise eines Content-Management-Systems (CMS).

Neben den typischen Problemen, die textbasierte Inhalte mit sich bringen (z. B. die oben erwähnte sprachliche Mehrdeutigkeit), besteht ein großer Nachteil bei der Verwendung darin, dass sie nicht korrekt verwendet werden Durch das Verwalten und Markieren von Inhalten wird es sehr schwierig, mit den Inhalten zu arbeiten. Die Suche nach bestimmten Inhalten ist mühsam, weshalb eine automatische Klassifizierung und Dokumentenkennzeichnung erforderlich ist, um die Fähigkeit typischer CMS zur genauen Suche zu verbessern.

Gartner positioniert die intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Dokumente zu erfassen, zu verarbeiten und in umsetzbare Daten umzuwandeln, als eine notwendige Praxis in den kommenden Jahren, während NLP und Knowledge Graphs dies tun werden für diese Funktion weit verbreitet sein. ​​

4. Datenverwaltung

Einer der großen Vorteile der Verwendung von Semantik als Datenverwaltungsstrategie besteht darin, dass sie Metadaten priorisiert. Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Metadaten um Daten, die Informationen über andere Daten liefern. Beispielsweise kann ein Roman nach Genre, Autor, Taschenbuch vs. Hardcover, Verlag und Copyright-Datum beschrieben werden, was alles Beispiele für verschiedene Formen von Metadaten sind.

Taxonomien, Konzept-Tags und Wissensgraphen erleichtern die Erstellung und Pflege von Metadaten, die für die Datenverwaltung wichtig sind. Data Governance, ein Rahmenwerk, das den Umgang mit Daten auf der Grundlage interner Datenstandards und -richtlinien definiert, erfreut sich in der Datenmanagement-Community großer Beliebtheit.

In seinen Prognosen für die diesjährigen Trends behauptet Dataversity, dass „Datensicherheit, Datenprüfung und Datenqualität immer komplexer werden. Dadurch entwickeln sich Organisationen immer umfassender.“ Eine Data-Governance-Strategie. ”

Data Governance hilft nicht nur bei der Einhaltung von Vorschriften und Geschäftsanforderungen, sondern hilft auch bei der Bewertung der Auswirkungen von Änderungen in Datenquellen. Durch die Einrichtung standardisierter Datenmodelle können Sicherheits- und Risikoexperten Daten basierend auf Risiko- und Sicherheitsanforderungen kategorisieren, um potenziellen Problemen einen Schritt voraus zu sein. ​

5. Semantische künstliche Intelligenz im Jahr 2022 und darüber hinaus

Unternehmen werden darüber hinausgehen verlassen sich zunehmend auf semantische KI, um ihre Anforderungen zu erfüllen, insbesondere im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten und der Reparatur von Datensilos.

Graphdatenbanken und semantische KI erweisen sich als so leistungsstarke Methoden zum Sammeln, Verwalten und Erfassen von Daten, dass sie nicht erst im Jahr 2022 zum Datenmanagement-Trend werden Und es wird noch viele Jahre lang zum Mainstream werden.

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