Grafik pengetahuan, meskipun tidak setenar penawaran manajemen data lainnya, merupakan solusi dinamis dan terukur yang terbukti untuk memenuhi kebutuhan manajemen data perusahaan di beberapa vertikal. Sebagai pusat data, metadata, dan konten, mereka memberikan pandangan data yang terpadu, konsisten, dan tidak ambigu yang tersebar di berbagai sistem. Dengan menggunakan pengetahuan global sebagai konteks interpretasi dan sumber pengayaan, mereka juga mengoptimalkan kepemilikan informasi sehingga organisasi dapat meningkatkan pengambilan keputusan dan menyadari korelasi yang sebelumnya tidak tersedia antara aset data mereka. 

Organisasi sudah mengetahui bahwa data yang perlu mereka kelola terlalu beragam, tersebar, dan dalam jumlah yang tidak dapat diduga pada satu dekade lalu. Hal ini sering kali membuat wawasan dan peluang bisnis hilang di tengah kerumitan data dan konten yang tidak bermakna dan tertutup. Grafik pengetahuan membantu mengatasi tantangan ini dengan menyatukan akses data, menyediakan integrasi data yang fleksibel, dan mengotomatiskan pengelolaan data. Oleh karena itu, penggunaan grafik pengetahuan memiliki pengaruh yang sangat besar pada berbagai sistem dan proses Garner memprediksi bahwa pada tahun 2025, teknologi grafik akan digunakan dalam 80% inovasi data dan analitik, naik dari 10% pada tahun 2021, sehingga memfasilitasi pengambilan keputusan yang cepat di seluruh perusahaan. 

Definisi Grafik Pengetahuan dan Mengapa Semantik (dan Ontologi) Penting

Menurut Wikipedia, grafik pengetahuan adalah basis pengetahuan yang menggunakan model atau topologi data terstruktur grafik untuk mewakili dan mengoperasikan data. Inti dari grafik pengetahuan adalah model pengetahuan – kumpulan deskripsi konsep, entitas, hubungan, dan peristiwa yang saling terkait di mana:

• Deskripsi memiliki semantik formal yang memungkinkan manusia dan komputer memprosesnya secara efisien dan jelas
• Deskripsi berkontribusi satu sama lain, membentuk jaringan, dimana setiap entitas mewakili bagian dari deskripsi entitas yang terkait dengannya
• Beragam data dihubungkan dan dijelaskan oleh metadata semantik sesuai dengan model pengetahuan

Dengan membuat deskripsi semantik umum, grafik pengetahuan memungkinkan tingkat abstraksi yang lebih tinggi yang tidak bergantung pada infrastruktur fisik atau format data. Kadang-kadang disebut sebagai a kain data, ini memberikan cara yang terpadu, ramah manusia, dan bermakna dalam mengakses dan mengintegrasikan data internal dan eksternal. Dengan menggunakan metadata semantik, grafik pengetahuan memberikan pandangan yang konsisten tentang beragam data perusahaan, menghubungkan pengetahuan yang tersebar di berbagai sistem dan pemangku kepentingan. 

Dengan bantuan pemrosesan bahasa alami (NLP), dokumen teks juga dapat diintegrasikan dengan grafik pengetahuan. Mengingat banyak peneliti mengatakan bahwa antara 75-85% pengetahuan organisasi tersimpan dalam dokumen statis, ada banyak nilai dan kebijaksanaan yang terlewatkan. Pipeline NLP mendapatkan manfaat yang sangat besar, karena metode analisis teks yang canggih dapat digunakan saat menggabungkan pembelajaran mesin dengan grafik pengetahuan. Grafik pengetahuan juga penting untuk AI semantik dan strategi AI yang dapat dijelaskan.

Ontologi sama pentingnya, karena mewakili tulang punggung semantik formal grafik pengetahuan. Sebagai skema data grafik, mereka berfungsi sebagai kontrak antara pengembang grafik pengetahuan dan penggunanya mengenai makna data. Pengguna dapat berupa manusia lain atau aplikasi perangkat lunak yang perlu menafsirkan data dengan cara yang andal dan tepat. Ontologi memastikan pemahaman bersama tentang data dan maknanya. Ketika semantik formal digunakan untuk mengekspresikan dan menafsirkan data grafik pengetahuan, ada beberapa instrumen representasi dan pemodelan: 

• Kelas: Seringkali, deskripsi entitas berisi klasifikasi entitas berdasarkan hierarki kelas. Misalnya, ketika membahas berita umum atau informasi bisnis, mungkin ada kelas yang mencakup Orang, Organisasi, dan Lokasi. Orang dan organisasi dapat memiliki agen kelas super yang sama. Lokasi biasanya memiliki banyak sub-kelas, misalnya Negara, Tempat berpenduduk, Kota, dll. 
• Hubungan: Hubungan antar entitas biasanya ditandai dengan tipe, yang memberikan informasi tentang sifat hubungan tersebut, misalnya teman, saudara, pesaing, dll. 
• Kategori: Suatu entitas dapat dikaitkan dengan kategori yang menjelaskan beberapa aspek semantiknya, misalnya, “Empat Besar konsultan” atau “komposer abad XIX.” Sebuah buku dapat termasuk dalam semua kategori berikut secara bersamaan: “Buku tentang Afrika”, “Buku Terlaris”, “Buku karya penulis Italia”, “Buku untuk anak-anak”, dll. Seringkali kategori dideskripsikan dan diurutkan ke dalam taksonomi. 
• Teks Gratis: Dimungkinkan untuk menambahkan “teks ramah manusia” untuk lebih memperjelas maksud desain entitas dan meningkatkan penelusuran.

Grafik Pengetahuan dalam Kerangka Deskripsi Sumber Daya (RDF)

Resource Description Framework adalah standar untuk mendeskripsikan sumber daya web dan pertukaran data, dikembangkan dan distandarisasi dengan World Wide Web Consortium (W3C). Selain RDF, model grafik properti berlabel (LPG) memberikan pengenalan ringan tentang pengelolaan data grafik. LPG sering kali memenangkan hati pengembang jika data perlu dikumpulkan secara ad hoc dan analisis grafik dilakukan selama satu proyek dan grafik kemudian dibuang. Sayangnya, tumpukan teknologi di sekitar LPG tidak memiliki skema standar atau bahasa pemodelan dan bahasa query, dan tidak ada ketentuan untuk spesifikasi semantik dan interoperabilitas formal (misalnya, tidak ada format serialisasi, protokol federasi, dll.).

Meskipun RDF mengizinkan pernyataan dibuat hanya tentang node, RDF-Star mengizinkan seseorang membuat pernyataan tentang pernyataan lain dan dengan cara ini melampirkan metadata untuk mendeskripsikan tepi dalam grafik seperti skor, bobot, aspek temporal, dan asal. Secara keseluruhan, grafik pengetahuan, yang direpresentasikan dalam RDF, memberikan kerangka kerja terbaik untuk integrasi, penyatuan, penautan, dan penggunaan kembali data, karena menggabungkan hal-hal berikut:

1. Ekspresivitas: Standar dalam tumpukan Web Semantik – RDF dan OWL – memungkinkan representasi yang lancar dari berbagai jenis data dan konten: skema data, taksonomi, kosakata, segala jenis metadata, referensi, dan data master. Ekstensi bintang RDF memudahkan pemodelan asal dan metadata terstruktur lainnya. 
2. Semantik formal: Semua standar dalam tumpukan Web Semantik hadir dengan semantik yang ditentukan dengan baik, yang memungkinkan manusia dan komputer untuk menafsirkan skema, ontologi, dan data dengan jelas. 
3. Kinerja: Semua spesifikasi telah dipikirkan dan dibuktikan untuk memungkinkan pengelolaan grafik miliaran fakta dan properti secara efisien.
4. Interoperabilitas: Ada berbagai spesifikasi untuk serialisasi data, akses (Protokol SPARQL untuk titik akhir), manajemen (SPARQL Graph Store), dan federasi. Penggunaan pengenal unik global memfasilitasi integrasi dan penerbitan data. 
5. Standardisasi: Semua hal di atas distandarisasi melalui proses komunitas W3C, untuk memastikan bahwa persyaratan berbagai aktor terpenuhi – mulai dari ahli logika hingga profesional manajemen data perusahaan dan tim operasi sistem. 

Namun, penting untuk diperhatikan bahwa tidak semua grafik RDF merupakan grafik pengetahuan. Misalnya, sekumpulan data statistik, misalnya data PDB suatu negara, yang direpresentasikan dalam RDF bukanlah grafik pengetahuan. Representasi grafik data seringkali berguna, namun mungkin tidak diperlukan untuk menangkap pengetahuan semantik data. Mungkin juga cukup bagi sebuah aplikasi untuk hanya mengasosiasikan string “Italia” dengan string “GDP” dan angka “$1.95 triliun” tanpa perlu menentukan negara apa atau Produk Domestik Bruto suatu negara. 

Koneksi dan grafiklah yang membuat grafik pengetahuan, bukan bahasa yang digunakan untuk merepresentasikan data. Fitur utama grafik pengetahuan adalah deskripsi entitas harus saling terkait satu sama lain. Yang dimaksud dengan entitas yang satu mencakup entitas yang lain. Tautan inilah yang membentuk grafik (misalnya, A adalah B; B adalah C; C memiliki D; A memiliki D). Basis pengetahuan tanpa struktur formal dan semantik, misalnya, “basis pengetahuan” Tanya Jawab tentang produk perangkat lunak, juga tidak mewakili grafik pengetahuan. Dimungkinkan untuk memiliki sistem pakar yang memiliki kumpulan data yang disusun dalam format yang bukan grafik tetapi menggunakan proses deduktif otomatis seperti seperangkat aturan “jika-maka” untuk memfasilitasi analisis. 

Grafik pengetahuan juga bukan perangkat lunak. Grafik pengetahuan adalah cara untuk mengatur dan mengumpulkan data dan metadata untuk memenuhi kriteria dan melayani tujuan tertentu yang, pada gilirannya, digunakan oleh perangkat lunak yang berbeda. Data dari satu grafik pengetahuan dapat digunakan dalam beberapa sistem independen untuk tujuan berbeda.

Grafik Pengetahuan dan Manajemen Data Real-Time

Tuntutan terhadap data kita telah mendorong pendekatan tradisional terhadap pengelolaan data melewati batasnya. Ada banyak sekali data, semakin banyak setiap hari, dan semuanya perlu diproses, dipahami, dan dimanfaatkan. Hal ini harus dapat diandalkan dan dilakukan secara real-time, terlepas apakah itu berasal dari sumber internal atau eksternal. Bagaimanapun, nilai data bergantung sepenuhnya pada kemampuan memanfaatkan penggunaannya. Ini adalah pelajaran yang dipelajari oleh organisasi dengan cepat ketika mereka berupaya mengurangi biaya pengembangan dan pemeliharaan dan mulai menghargai keuntungan dan pendapatan yang dapat diperoleh dengan mengelola data organisasi secara cerdas. Ekosistem data saat ini juga bersifat global. 

Grafik pengetahuan dapat mengatasi keragaman dan kurangnya kontrol terpusat karena merupakan paradigma yang sesuai dengan ekosistem data global yang mencakup setiap organisasi. Lebih baik lagi, seiring dengan perubahan informasi dan pemahaman serta kebutuhan organisasi akan informasi tersebut, grafik pengetahuan pun ikut berubah. Data yang diwakili oleh grafik pengetahuan memiliki makna formal yang ketat yang dapat diinterpretasikan oleh manusia dan mesin. Artinya membuatnya dapat digunakan oleh manusia namun juga memungkinkan penalaran otomatis untuk memungkinkan komputer meringankan sebagian beban. Dengan grafik pengetahuan, organisasi dapat mengubah, memangkas, dan mengadaptasi skema sekaligus menjaga data tetap sama dan menggunakannya kembali untuk menghasilkan lebih banyak wawasan.

Bertahun-tahun yang lalu, kita beralih dari kata kunci Big Data ke Smart Data. Memiliki jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya mendorong perlunya memiliki model data yang mencerminkan pemahaman kita yang kompleks terhadap informasi. Untuk menjadikan data cerdas, mesin tidak lagi terikat oleh skema data yang tidak fleksibel dan rapuh. Mereka membutuhkan penyimpanan data yang dapat mewakili dunia nyata dan hubungan rumit yang ditimbulkannya. Semua ini perlu dilakukan dengan cara yang dapat dibaca mesin dengan semantik formal untuk memungkinkan penalaran otomatis yang melengkapi dan memfasilitasi keahlian manusia dan pengambilan keputusan. 

Grafik pengetahuan yang diekspresikan dalam RDF menyediakan hal ini serta berbagai aplikasi dalam layanan data dan informasi. Contohnya termasuk konten cerdas, pengemasan, dan penggunaan kembali; rekomendasi konten yang responsif dan sadar konteks; penemuan pengetahuan otomatis; pencarian semantik; dan agen cerdas. Ini juga dapat mendukung hal-hal seperti profil dan pemeringkatan perusahaan; penemuan informasi dalam dokumen peraturan; dan pemantauan literatur farmakvigilance. 

Sederhananya, grafik pengetahuan membantu bisnis membuat keputusan penting berdasarkan model pengetahuan yang selaras dan data yang berasal dari sistem sumber yang terisolasi. Mereka juga menghadirkan skalabilitas dan semantik asli yang memungkinkan pendekatan data yang efisien, spesifik, dan responsif termasuk keamanan dan tata kelola, pengelolaan kepemilikan, dan asal usulnya. 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/knowledge-graphs-101-the-story-and-benefits-behind-the-hype/