Lima aliran utama dalam AI semantik dan pengurusan data

1. Pangkalan data graf dan graf pengetahuan akan menjadi kuasa dominan pada tahun 2022

Ramai orang meramalkan bahawa pangkalan data graf akan menjadi senjata rahsia dalam 2022. Carl Olofson, naib presiden penyelidikan di IDC, menjangkakan penggunaan pangkalan data graf akan berkembang 600% dalam tempoh 10 tahun akan datang, mulai tahun ini. Dalam artikel yang ditulis oleh penganalisis Dave Vellante, ringkasan tentang cara memanfaatkan penggunaan dan batasan pangkalan data relasi biasa: "Dengan pangkalan data hubungan, anda boleh [mencari perhubungan, lihat berapa banyak tahap yang terdapat dalam rantaian], tetapi ini Ia memerlukan banyak pengaturcaraan Sebenarnya, anda boleh melakukan hampir mana-mana perkara di atas dengan pangkalan data hubungan, tetapi masalahnya ialah setiap kali anda perlu memprogramnya, ini bermakna anda tidak dapat menjejakinya, anda tidak boleh menentukannya. fungsinya. Anda tidak boleh menerbitkannya, dan sukar untuk mengekalkannya dari semasa ke semasa." Dalam pangkalan data graf, pengguna boleh mengatasi masalah biasa pangkalan data hubungan. Had kerana niat reka bentuknya adalah untuk menyediakan analisis hubungan yang kaya dan pemetaan konteks . Memandangkan ia sebenarnya rangkaian visual pelbagai jenis data, ia boleh digunakan untuk mengesan sambungan dalam data supaya syarikat boleh mendapatkan gambaran keseluruhan holistik semua data, dokumen, dsb.

Walaupun graf pengetahuan popular untuk disesuaikan dengan aliran pengurusan data pada tahun 2022, graf pengetahuan biasanya agak rumit untuk diterangkan, yang kadangkala membuatkan pengguna biasa berasa tidak senang. Para saintis data menyeru agar lebih ramai orang diajar tentang graf pengetahuan dan cara ia berfungsi supaya lebih banyak syarikat boleh menerima pakai dan mendapat manfaat daripadanya. Apakah graf pengetahuan? Apakah faedahnya? Bagi pemula, ia menyediakan cara yang sangat bijak untuk membuat sambungan yang kaya antara titik data dan sifatnya untuk mencarinya dengan mudah; satu tempat; mentafsir teks tidak berstruktur melalui pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk menjadikannya boleh diambil tindakan.

Walaupun graf pengetahuan kelihatan rumit, ia sebenarnya bercakap tentang data yang membentuknya Melalui graf pengetahuan, maklumat boleh disimpan dalam cara orang berfikir dan bertanya secara semula jadi soalan. Contohnya: Lily seorang, dia sangat meminati Leonardo da Vinci, Leonardo da Vinci melukis Mona Lisa, Mona Lisa di Louvre di Paris, James tinggal di sana, James adalah kawan Lily. Kami datang bulatan penuh dan mudah untuk memahaminya kerana kami mengikut arah titik data dan dengan itu hubungan plot. Perkara yang sama berlaku untuk menjejak data syarikat seperti sejarah pembelian pelanggan, operasi rantaian bekalan, struktur kakitangan HR dan banyak lagi.

2. Fokus pada data tidak berstruktur Graf pengetahuan membantu memperkayakan data tidak berstruktur dan pengurus data akan terus mengutamakan data tidak berstruktur sebagai aset , yang merupakan perkara yang baik. Pada masa lalu, syarikat mengabaikan data tidak berstruktur mereka kerana terlalu menyusahkan untuk memproses dan memperoleh cerapan, kini orang ramai melihatnya sebagai peluang untuk menganalisis pelbagai aspek data.

AI Semantik membantu kami mentafsir data tidak berstruktur dengan lebih baik kerana ia menggabungkan pembelajaran mesin dan teknologi NLP dengan graf pengetahuan, membolehkan algoritma bukan sahaja memproses perkataan, tetapi juga memahami konsep asas dan konteksnya dengan lebih baik. menganalisis teks. Dengan kata lain, Semantic AI akan memberitahu komputer bahawa dokumen pasaran pembelian kereta adalah mengenai jenama kereta mewah Jaguar, bukan mengenai haiwan hutan Jaguar.

Data tidak berstruktur ada di mana-mana, jadi menggunakan perisian yang boleh mengekstrak istilah yang berkaitan daripada beratus-ratus halaman dan memperoleh maklumat berguna daripadanya akan memenuhi keperluan maksimum Faedah pengguna.

​3. Pemprosesan dokumen pintar dan pengurusan kandungan Satu lagi trend pengurusan data pada tahun 2022 ialah meletakkan pengurusan kandungan di barisan hadapan Kemajuan strategi data. Jika orang mula mengambil berat tentang data tidak berstruktur mereka, maka secara semula jadi mereka juga akan mengambil berat tentang cara sistem pengurusan kandungan (CMS) berfungsi.

Selain daripada masalah biasa yang ditimbulkan oleh kandungan berasaskan teks (seperti kekaburan bahasa yang disebutkan di atas), kelemahan utama menggunakannya ialah jika kandungan tidak diurus dan ditanda dengan betul , ia menjadi sangat sukar untuk memproses kandungan. Mencari kandungan tertentu adalah membosankan, itulah sebabnya pengelasan automatik dan penandaan dokumen diperlukan untuk meningkatkan keupayaan CMS biasa untuk mencari dengan tepat.

Gartner meletakkan pemprosesan dokumen pintar (IDP) sebagai amalan yang diperlukan pada tahun-tahun akan datang kerana keupayaannya untuk menangkap, mencerna dan memproses semula dokumen kompleks menjadi data yang boleh diambil tindakan, manakala NLP dan graf pengetahuan akan digunakan secara meluas untuk fungsi ini. ​​

4. Tadbir Urus Data

Gunakan semantik sebagai pengurusan data Salah satu kelebihan besar strategi ialah ia mengutamakan metadata. Ringkasnya, metadata ialah data yang menyediakan maklumat tentang data lain. Contohnya: novel boleh diterangkan mengikut genre, pengarang, kulit kertas lwn kulit keras, syarikat penerbitan dan tarikh hak cipta, yang kesemuanya merupakan contoh pelbagai bentuk metadata.

Taksonomi, teg konsep dan graf pengetahuan memudahkan penciptaan dan penyelenggaraan metadata, yang penting untuk tadbir urus data. Tadbir urus data, rangka kerja yang mentakrifkan cara data dikendalikan berdasarkan piawaian dan dasar data dalaman, sangat digemari dalam komuniti pengurusan data.

Dalam ramalannya untuk arah aliran tahun ini, Dataversity mendakwa bahawa "keselamatan data, pengauditan data dan kualiti data menjadi semakin kompleks Akibatnya, organisasi sedang membangunkan strategi tadbir urus data yang lebih komprehensif . ”

Selain membantu mematuhi peraturan dan keperluan perniagaan, tadbir urus data juga membantu menilai kesan perubahan dalam sumber data. Dengan mewujudkan model data piawai, keselamatan dan profesional risiko boleh mengkategorikan data berdasarkan risiko dan keperluan keselamatan untuk mengatasi potensi isu. ​

5. Semantik AI pada tahun 2022 dan seterusnya

Perusahaan akan semakin bergantung pada AI semantik untuk memenuhi keperluan mereka, terutamanya sekitar data tidak berstruktur dan membaiki silo data.

Pangkalan data graf dan AI semantik terbukti sebagai kaedah berprestasi tinggi untuk mengumpul, mengurus dan memperoleh data yang bukan sahaja akan menjadi trend dalam pengurusan data pada tahun 2022, tetapi juga pada masa hadapan menjadi arus perdana selama bertahun-tahun.

Atas ialah kandungan terperinci Lima aliran utama dalam AI semantik dan pengurusan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!