تعد الرسوم البيانية المعرفية، على الرغم من أنها ليست معروفة جيدًا مثل عروض إدارة البيانات الأخرى، بمثابة حل ديناميكي وقابل للتطوير مثبت لتلبية متطلبات إدارة بيانات المؤسسة عبر العديد من القطاعات. وباعتبارها مركزًا للبيانات والبيانات التعريفية والمحتوى، فإنها توفر رؤية موحدة ومتسقة لا لبس فيها للبيانات المنتشرة عبر أنظمة مختلفة. باستخدام المعرفة العالمية كسياق للتفسير ومصدر للإثراء، يقومون أيضًا بتحسين معلومات الملكية حتى تتمكن المؤسسات من تعزيز عملية صنع القرار وتحقيق الارتباطات التي لم تكن متاحة سابقًا بين أصول البيانات الخاصة بها. 

تعرف المؤسسات بالفعل أن البيانات التي تحتاج إلى إدارتها شديدة التنوع، ومشتتة، وبأحجام لا يمكن فهمها قبل عقد من الزمن فقط. يؤدي هذا غالبًا إلى فقدان رؤى الأعمال والفرص وسط التعقيد المتشابك للبيانات والمحتوى المنعزل الذي لا معنى له. تساعد الرسوم البيانية المعرفية في التغلب على هذه التحديات من خلال توحيد الوصول إلى البيانات، وتوفير تكامل مرن للبيانات، وأتمتة إدارة البيانات. إن استخدام الرسوم البيانية المعرفية له تأثير هائل على الأنظمة والعمليات المختلفة، وهذا هو السبب ويتوقع غارنر أنه بحلول عام 2025، سيتم استخدام تقنيات الرسم البياني في 80% من ابتكارات البيانات والتحليلات، ارتفاعًا من 10% في عام 2021، مما يسهل اتخاذ القرارات السريعة عبر المؤسسة. 

تعريف الرسوم البيانية المعرفية وسبب أهمية علم الدلالة (والوجود).

وفقًا  ويكيبيديا، الرسم البياني المعرفي هو قاعدة معرفية تستخدم نموذج بيانات منظم للرسم البياني أو طوبولوجيا لتمثيل البيانات والعمل عليها. قلب الرسم البياني المعرفي هو نموذج معرفي - مجموعة من الأوصاف المترابطة للمفاهيم والكيانات والعلاقات والأحداث حيث:

• الأوصاف لها دلالات رسمية تسمح لكل من الأشخاص وأجهزة الكمبيوتر بمعالجتها بكفاءة وبشكل لا لبس فيه
• تساهم الأوصاف مع بعضها البعض، وتشكل شبكة، حيث يمثل كل كيان جزءًا من وصف الكيانات المرتبطة به
• يتم ربط البيانات المتنوعة ووصفها بواسطة البيانات الوصفية الدلالية وفقًا لنموذج المعرفة

من خلال إنشاء وصف دلالي مشترك، يتيح الرسم البياني المعرفي مستوى أعلى من التجريد الذي لا يعتمد على البنية التحتية المادية أو تنسيق البيانات. يشار إليها أحيانًا باسم أ نسيج البياناتفهو يوفر طريقة موحدة وصديقة للإنسان وذات معنى للوصول إلى البيانات الداخلية والخارجية ودمجها. باستخدام البيانات التعريفية الدلالية، توفر الرسوم البيانية المعرفية رؤية متسقة لبيانات المؤسسة المتنوعة، وربط المعرفة التي كانت منتشرة عبر مختلف الأنظمة وأصحاب المصلحة. 

وبمساعدة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن أيضًا دمج المستندات النصية مع الرسوم البيانية المعرفية. وبالنظر إلى أن العديد من الباحثين يقولون إن ما بين 75% إلى 85% من معارف المنظمة محصورة في وثائق ثابتة، فإن ذلك يعني فقدان قيمة وحكمة هائلة. تستفيد خطوط البرمجة اللغوية العصبية بشكل كبير، حيث يمكن استخدام أساليب تحليل النص المتطورة عند الجمع بين التعلم الآلي والرسوم البيانية المعرفية. تعد الرسوم البيانية المعرفية ضرورية أيضًا لأي ذكاء اصطناعي دلالي واستراتيجية ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير.

الأونتولوجي لا تقل أهمية، لأنها تمثل العمود الفقري للدلالات الرسمية للرسم البياني المعرفي. باعتبارها مخطط بيانات الرسم البياني، فهي بمثابة عقد بين مطوري الرسم البياني المعرفي ومستخدميه فيما يتعلق بمعنى البيانات. يمكن أن يكون المستخدم إنسانًا آخر أو تطبيقًا برمجيًا يحتاج إلى تفسير البيانات بطريقة موثوقة ودقيقة. تضمن الأنطولوجيا فهمًا مشتركًا للبيانات ومعانيها. عند استخدام الدلالات الرسمية للتعبير عن بيانات الرسم البياني المعرفي وتفسيرها، هناك العديد من أدوات التمثيل والنمذجة: 

• فئات هي: في أغلب الأحيان، يحتوي وصف الكيان على تصنيف للكيان فيما يتعلق بالتسلسل الهرمي للفئة. على سبيل المثال، عند التعامل مع الأخبار العامة أو معلومات العمل، قد تكون هناك فئات تتضمن الشخص والمؤسسة والموقع. يمكن أن يكون لدى الأشخاص والمنظمات وكيل مشترك من الدرجة الفائقة. يحتوي الموقع عادةً على العديد من الفئات الفرعية، على سبيل المثال، البلد، والمكان المأهول، والمدينة، وما إلى ذلك. 
• العلاقات: يتم عادةً تمييز العلاقات بين الكيانات بأنواع توفر معلومات حول طبيعة العلاقة، على سبيل المثال، صديق، قريب، منافس، وما إلى ذلك. 
• الفئات: يمكن ربط كيان ما بفئات تصف بعض جوانب دلالاته، على سبيل المثال، "الاستشاريون الأربعة الكبار" أو "ملحنو القرن التاسع عشر". يمكن أن ينتمي الكتاب إلى جميع هذه الفئات في وقت واحد: "كتب عن أفريقيا"، "الكتب الأكثر مبيعًا"، "كتب لمؤلفين إيطاليين"، "كتب للأطفال"، وما إلى ذلك. غالبًا ما يتم وصف الفئات وترتيبها في تصنيف. 
• نص مجاني: من الممكن إضافة "نص صديق للإنسان" لمزيد من توضيح نوايا التصميم للكيان وتحسين البحث.

الرسوم البيانية المعرفية في إطار وصف الموارد (قوات الدفاع الرواندية)

يعد إطار وصف الموارد معيارًا لوصف موارد الويب وتبادل البيانات، وقد تم تطويره وتوحيده بواسطة اتحاد شبكة الويب العالمية (W3C). بصرف النظر عن RDF، يوفر نموذج الرسم البياني للخصائص المسمى (LPG) مقدمة خفيفة لإدارة بيانات الرسم البياني. غالبًا ما تفوز غازات البترول المسال بقلوب المطورين إذا كانت هناك حاجة إلى جمع البيانات بشكل مخصص ويتم إجراء تحليلات الرسم البياني في سياق مشروع واحد مع التخلص من الرسم البياني بعد ذلك. لسوء الحظ، تفتقر مجموعة التكنولوجيا حول غاز البترول المسال إلى مخطط موحد أو لغات النمذجة ولغات الاستعلام، ولا توجد أحكام للدلالات الرسمية ومواصفات قابلية التشغيل البيني (على سبيل المثال، لا توجد تنسيقات تسلسلية، وبروتوكولات اتحادية، وما إلى ذلك).

في حين أن RDF يسمح بإنشاء بيانات حول العقد فقط، فإن RDF-Star يسمح للمرء بالإدلاء ببيانات حول بيانات أخرى وبهذه الطريقة إرفاق بيانات وصفية لوصف حافة في رسم بياني مثل الدرجات والأوزان والجوانب الزمنية والمصدر. بشكل عام، توفر الرسوم البيانية المعرفية، الممثلة في RDF، أفضل إطار لتكامل البيانات وتوحيدها وربطها وإعادة استخدامها، لأنها تجمع بين ما يلي:

1. التعبيرية: تسمح المعايير الموجودة في مكدس الويب الدلالي - RDF(s) وOWL - بالتمثيل بطلاقة لأنواع مختلفة من البيانات والمحتوى: مخطط البيانات، والتصنيفات، والمفردات، وجميع أنواع البيانات الوصفية، والمراجع، والبيانات الرئيسية. يجعل امتداد RDF-star من السهل نمذجة المصدر والبيانات التعريفية المنظمة الأخرى. 
2. الدلالات الرسمية: تأتي جميع المعايير الموجودة في حزمة الويب الدلالية مع دلالات محددة جيدًا، والتي تسمح للبشر وأجهزة الكمبيوتر بتفسير المخططات والأنطولوجيات والبيانات بشكل لا لبس فيه. 
3. الأداء: لقد تم التفكير في جميع المواصفات وثبت أنها تسمح بالإدارة الفعالة للرسوم البيانية لمليارات الحقائق والخصائص.
4. العمل المشترك: هناك مجموعة من المواصفات لتسلسل البيانات والوصول (بروتوكول SPARQL للنقاط النهائية) والإدارة (SPARQL Graph Store) والاتحاد. إن استخدام المعرفات الفريدة عالميًا يسهل تكامل البيانات ونشرها. 
5. التقييس: تم توحيد كل ما سبق من خلال عملية مجتمع W3C، للتأكد من تلبية متطلبات الجهات الفاعلة المختلفة - من المنطقيين إلى محترفي إدارة بيانات المؤسسة وفرق عمليات النظام. 

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أنه ليس كل رسم بياني لـ RDF هو رسم بياني معرفي. على سبيل المثال، مجموعة من البيانات الإحصائية، مثل بيانات الناتج المحلي الإجمالي للبلدان، الممثلة في RDF ليست رسمًا بيانيًا معرفيًا. غالبًا ما يكون التمثيل البياني للبيانات مفيدًا، ولكن قد يكون من غير الضروري التقاط المعرفة الدلالية للبيانات. قد يكون كافيًا أيضًا أن يشتمل التطبيق على سلسلة "إيطاليا" المرتبطة بسلسلة "GDP" والرقم "1.95 تريليون دولار" دون الحاجة إلى تحديد ماهية البلدان أو الناتج المحلي الإجمالي لبلد ما. 

إن الروابط والرسم البياني هي التي تشكل الرسم البياني المعرفي، وليس اللغة المستخدمة لتمثيل البيانات. الميزة الرئيسية للرسم البياني المعرفي هي أن أوصاف الكيانات يجب أن تكون مترابطة مع بعضها البعض. تعريف كيان واحد يشمل كيانا آخر. هذا الارتباط هو كيفية تشكيل الرسم البياني (على سبيل المثال، A هو B؛ B هو C؛ C لديه D؛ A لديه D). قواعد المعرفة التي لا تحتوي على بنية رسمية ودلالات، على سبيل المثال، "قاعدة المعرفة" للأسئلة والأجوبة حول منتج برمجي، لا تمثل أيضًا رسمًا بيانيًا معرفيًا. من الممكن أن يكون لديك نظام خبير يحتوي على مجموعة من البيانات منظمة في تنسيق ليس رسمًا بيانيًا ولكنه يستخدم عمليات استنتاجية آلية مثل مجموعة قواعد "إذا - إذن" لتسهيل التحليل. 

الرسوم البيانية المعرفية ليست برامج أيضًا. بل إن الرسم البياني المعرفي هو وسيلة لتنظيم وجمع البيانات والبيانات الوصفية للوفاء بالمعايير وخدمة أغراض محددة والتي بدورها تستخدمها برامج مختلفة. يمكن استخدام بيانات الرسم البياني المعرفي الواحد في أنظمة مستقلة متعددة لأغراض مختلفة.

الرسوم البيانية المعرفية وإدارة البيانات في الوقت الحقيقي

لقد دفعت المتطلبات على بياناتنا الأساليب التقليدية لإدارة البيانات إلى ما هو أبعد من حدودها. هناك كميات وفيرة من البيانات، تتزايد كل يوم، وكلها تحتاج إلى معالجتها وفهمها وجعلها مفيدة. يجب أن تكون موثوقة ويتم تنفيذها في الوقت الفعلي بغض النظر عما إذا كانت قادمة من مصادر داخلية أو خارجية. ففي نهاية المطاف، تعتمد قيمة البيانات بشكل كامل على القدرة على الاستفادة من استخدامها. وهذا هو الدرس الذي تتعلمه المؤسسات بسرعة أثناء سعيها لتقليل تكاليف التطوير والصيانة وإدراك المزايا والإيرادات التي يمكن الحصول عليها من خلال إدارة البيانات التنظيمية بذكاء. تعتبر الأنظمة البيئية للبيانات اليوم عالمية أيضًا. 

يمكن أن تتعامل الرسوم البيانية المعرفية مع تنوعها والافتقار إلى التحكم المركزي لأنها نموذج مناسب للنظام البيئي العالمي للبيانات الذي يشمل كل منظمة. والأفضل من ذلك، أنه مع تغير المعلومات وفهم المنظمة واحتياجاتها من تلك المعلومات، يتغير الرسم البياني للمعرفة أيضًا. البيانات التي يمثلها الرسم البياني المعرفي لها معنى رسمي صارم يمكن لكل من البشر والآلات تفسيره. هذا المعنى يجعلها قابلة للاستخدام من قبل الإنسان ولكنه يسمح أيضًا بالتفكير الآلي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من تخفيف بعض العبء. باستخدام الرسوم البيانية المعرفية، يمكن للمؤسسات تغيير المخطط وتهذيبه وتكييفه مع الحفاظ على البيانات كما هي وإعادة استخدامها لتحقيق المزيد من الرؤى.

منذ سنوات مضت، انتقلنا من العبارة الطنانة "البيانات الضخمة" إلى "البيانات الذكية". إن وجود كميات غير مسبوقة من البيانات دفعنا إلى الحاجة إلى وجود نموذج بيانات يعكس فهمنا المعقد للمعلومات. ولجعل البيانات ذكية، لم يعد من الممكن تقييد الآلات بمخططات بيانات غير مرنة وهشة. لقد كانوا بحاجة إلى مستودعات بيانات يمكنها أن تمثل العالم الحقيقي والعلاقات المتشابكة التي ينطوي عليها. وكان لابد من القيام بكل هذا بطريقة يمكن قراءتها آليًا باستخدام دلالات رسمية لتمكين التفكير الآلي الذي يكمل ويسهل الخبرة البشرية وعملية اتخاذ القرار. 

توفر الرسوم البيانية المعرفية المعبر عنها في RDF هذا بالإضافة إلى العديد من التطبيقات في خدمات البيانات والمعلومات الثقيلة. تشمل الأمثلة المحتوى الذكي والتعبئة وإعادة الاستخدام؛ توصية محتوى سريعة الاستجابة ومدركة للسياق؛ اكتشاف المعرفة الآلي؛ البحث الدلالي. والوكلاء الأذكياء. ويمكنه أيضًا دعم أشياء مثل ملفات تعريف الشركة وتصنيفها؛ اكتشاف المعلومات في الوثائق التنظيمية؛ ومراقبة الأدبيات المتعلقة بالتيقظ الدوائي. 

ببساطة، تساعد الرسوم البيانية المعرفية الشركات على اتخاذ قرارات حاسمة بناءً على نماذج المعرفة المنسقة والبيانات المستمدة من أنظمة المصدر المنعزلة. كما أنها توفر قابلية التوسع والدلالات الأصلية التي تتيح اتباع نهج فعال ومحدد وسريع الاستجابة للبيانات بما في ذلك الأمان والحوكمة وإدارة الملكية والمصدر. 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/knowledge-graphs-101-the-story-and-benefits-behind-the-hype/