Bilgi grafikleri, diğer veri yönetimi teklifleri kadar iyi bilinmese de, çeşitli sektörlerdeki kurumsal veri yönetimi gereksinimlerini karşılamaya yönelik kanıtlanmış dinamik ve ölçeklenebilir bir çözümdür. Veriler, meta veriler ve içerik için bir merkez olarak, farklı sistemlere dağılmış verilerin birleşik, tutarlı ve net bir görünümünü sağlarlar. Yorumlama bağlamı ve zenginleştirme kaynağı olarak küresel bilgiyi kullanarak, kuruluşların karar alma sürecini geliştirebilmesi ve veri varlıkları arasında önceden mevcut olmayan korelasyonları fark edebilmesi için özel bilgileri de optimize ederler. 

Kuruluşlar, yönetmeleri gereken verilerin çok çeşitli, dağınık ve akıl almaz boyutlarda olduğunu yalnızca on yıl önce zaten biliyorlardı. Bu durum çoğu zaman iş öngörülerinin ve fırsatların anlamsız, silolanmış veriler ve içeriklerden oluşan karmaşık bir karmaşıklık arasında kaybolmasına neden olur. Bilgi grafikleri, veri erişimini birleştirerek, esnek veri entegrasyonu sağlayarak ve veri yönetimini otomatikleştirerek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. Bilgi grafiklerinin kullanımının çeşitli sistemler ve süreçler üzerinde çok büyük bir etkisi vardır, bu yüzden Garner tahmin ediyor Grafik teknolojilerinin 2025 yılına kadar veri ve analitik inovasyonlarının %80'inde kullanılacağı, bu oranın 10'de %2021 olacağı ve bunun kurum çapında hızlı karar almayı kolaylaştıracağı öngörülüyor. 

Bilgi Grafiklerinin Tanımlanması ve Anlambilimin (ve Ontolojilerin) Neden Önemli Olduğu

Göre VikipediBilgi grafiği, verileri temsil etmek ve bunlar üzerinde işlem yapmak için grafik yapılı bir veri modeli veya topoloji kullanan bir bilgi tabanıdır. Bilgi grafiğinin kalbi, kavramların, varlıkların, ilişkilerin ve olayların birbiriyle bağlantılı açıklamalarının bir koleksiyonu olan bir bilgi modelidir; burada:

• Açıklamalar, hem insanların hem de bilgisayarların bunları verimli ve açık bir şekilde işlemesine olanak tanıyan biçimsel anlamlara sahiptir.
• Açıklamalar birbirine katkıda bulunarak her varlığın kendisiyle ilgili varlıkların tanımının bir kısmını temsil ettiği bir ağ oluşturur.
• Çeşitli veriler, bilgi modeline göre anlamsal meta verilerle bağlanır ve tanımlanır

Bilgi grafiği, ortak bir anlamsal açıklama oluşturarak, verinin fiziksel altyapısına veya formatına bağlı olmayan daha yüksek düzeyde bir soyutlamaya olanak tanır. Bazen bir olarak anılır veri kumaşı, dahili ve harici verilere erişmenin ve bunları entegre etmenin birleşik, insan dostu ve anlamlı bir yolunu sunar. Anlamsal meta verileri kullanan bilgi grafikleri, farklı sistemlere ve paydaşlara dağılmış bilgileri birbirine bağlayarak çeşitli kurumsal verilere ilişkin tutarlı bir görünüm sağlar. 

Doğal dil işleme (NLP) yardımıyla metin belgeleri bilgi grafikleriyle de entegre edilebilir. Pek çok araştırmacının, bir kuruluşun bilgisinin %75-85'inin statik belgelerde kilitli olduğunu söylediği göz önüne alındığında, muazzam değer ve bilgelik gözden kaçırılıyor. Makine öğrenimini bilgi grafikleriyle birleştirirken gelişmiş metin analizi yöntemleri kullanılabildiğinden, NLP işlem hatları büyük fayda sağlar. Bilgi grafikleri aynı zamanda herhangi bir anlamsal yapay zeka ve açıklanabilir yapay zeka stratejisi için de gereklidir.

Ontolojiler bir bilgi grafiğinin biçimsel anlambiliminin omurgasını temsil ettikleri için eşit derecede önemlidirler. Grafiğin veri şeması olarak bilgi grafiğinin geliştiricileri ile kullanıcıları arasında verinin anlamına ilişkin bir sözleşme görevi görürler. Kullanıcı, verileri güvenilir ve kesin bir şekilde yorumlamaya ihtiyaç duyan başka bir insan veya yazılım uygulaması olabilir. Ontolojiler, verilerin ve anlamlarının ortak bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Bir bilgi grafiğinin verilerini ifade etmek ve yorumlamak için biçimsel anlambilim kullanıldığında, çeşitli temsil ve modelleme araçları vardır: 

• Sınıflar: Çoğu zaman, bir varlık tanımı varlığın bir sınıf hiyerarşisine ilişkin sınıflandırmasını içerir. Örneğin genel haberler veya iş bilgileriyle uğraşırken Kişi, Organizasyon ve Konum gibi sınıflar olabilir. Kişiler ve kuruluşlar ortak bir süper sınıf aracıya sahip olabilir. Konum genellikle çok sayıda alt sınıfa sahiptir; örneğin Ülke, Nüfuslu yer, Şehir vb. 
• İlişkiler: Varlıklar arasındaki ilişkiler genellikle ilişkinin doğası hakkında bilgi sağlayan türlerle etiketlenir; örneğin arkadaş, akraba, rakip vb. 
• Kategoriler: Bir varlık, anlambiliminin bazı yönlerini tanımlayan kategorilerle ilişkilendirilebilir; örneğin, "Dört Büyük danışman" veya "XIX yüzyıl bestecileri". Bir kitap aynı anda tüm bu kategorilere ait olabilir: "Afrika hakkında kitaplar", "En çok satanlar", "İtalyan yazarların kitapları", "Çocuklar için kitaplar" vb. Kategoriler genellikle bir sınıflandırma halinde tanımlanır ve sıralanır. 
• Ücretsiz Metin: Varlık için tasarım amaçlarını daha da netleştirmek ve aramayı geliştirmek için "insan dostu metin" eklemek mümkündür.

Kaynak Açıklama Çerçevesindeki Bilgi Grafikleri (RDF)

Kaynak Tanımlama Çerçevesi, World Wide Web Konsorsiyumu (W3C) ile geliştirilen ve standartlaştırılan, web kaynaklarını ve veri alışverişini tanımlayan bir standarttır. RDF'nin yanı sıra, etiketli özellik grafiği (LPG) modeli, grafik verilerinin yönetimine hafif bir giriş sağlar. Verilerin geçici olarak toplanması gerekiyorsa ve grafik analitiği tek bir proje sırasında gerçekleştiriliyorsa ve grafik daha sonra atılıyorsa, LPG'ler genellikle geliştiricilerin kalbini kazanır. Ne yazık ki, LPG'leri çevreleyen teknoloji yığını standartlaştırılmış şema veya modelleme dilleri ve sorgulama dillerinden yoksundur ve resmi anlambilim ve birlikte çalışabilirlik spesifikasyonlarına ilişkin hükümler yoktur (örn. serileştirme formatları, federasyon protokolleri vb. yok).

RDF yalnızca düğümler hakkında bildirimde bulunulmasına izin verirken, RDF-Star kişinin diğer ifadeler hakkında bildirimde bulunmasına ve bu şekilde bir grafikteki puanlar, ağırlıklar, zamansal yönler ve köken gibi bir kenarı tanımlamak için meta veriler eklemesine olanak tanır. Sonuç olarak, RDF'de temsil edilen bilgi grafikleri, aşağıdakileri birleştirdikleri için veri entegrasyonu, birleştirme, bağlantı kurma ve yeniden kullanım için en iyi çerçeveyi sağlar:

1. Anlatım: Anlamsal Web yığınındaki standartlar - RDF(ler) ve OWL - çeşitli veri ve içerik türlerinin akıcı bir şekilde temsil edilmesine olanak tanır: veri şeması, sınıflandırmalar, sözlükler, her türlü meta veri, referans ve ana veriler. RDF-yıldız uzantısı, kaynak ve diğer yapılandırılmış meta verileri modellemeyi kolaylaştırır. 
2. Biçimsel anlambilim: Anlamsal Web yığınındaki tüm standartlar, insanların ve bilgisayarların şemayı, ontolojileri ve verileri açık bir şekilde yorumlamasına olanak tanıyan iyi tanımlanmış anlambilimle birlikte gelir. 
3. performans: Tüm spesifikasyonlar, milyarlarca olgu ve özellikten oluşan grafiklerin verimli bir şekilde yönetilmesine olanak sağlayacak şekilde düşünülmüş ve kanıtlanmıştır.
4. Birlikte çalışabilirlik: Veri serileştirme, erişim (uç noktalar için SPARQL Protokolü), yönetim (SPARQL Grafik Deposu) ve birleştirme için bir dizi spesifikasyon vardır. Global olarak benzersiz tanımlayıcıların kullanılması, veri entegrasyonunu ve yayınlanmasını kolaylaştırır. 
5. Standardizasyon: Yukarıdakilerin tümü, mantıkçılardan kurumsal veri yönetimi profesyonellerine ve sistem operasyon ekiplerine kadar farklı aktörlerin gereksinimlerinin karşılandığından emin olmak için W3C topluluk süreci aracılığıyla standartlaştırılmıştır. 

Ancak her RDF grafiğinin bir bilgi grafiği olmadığını unutmamak önemlidir. Örneğin, RDF'de temsil edilen bir dizi istatistiksel veri, örneğin ülkeler için GSYİH verileri, bir bilgi grafiği değildir. Verilerin grafik temsili genellikle faydalıdır ancak verinin anlamsal bilgisini yakalamak gereksiz olabilir. Bir başvuru için, ülkelerin ne olduğunu veya bir ülkenin Gayri Safi Yurtiçi Hasılasının ne olduğunu tanımlamaya gerek kalmadan, yalnızca "İtalya" dizesinin "GSYH" dizisiyle ve "1.95 trilyon dolar" rakamıyla ilişkilendirilmesi de yeterli olabilir. 

Bilgi grafiğini oluşturan, verileri temsil etmek için kullanılan dil değil, bağlantılar ve grafiktir. Bilgi grafiğinin önemli bir özelliği, varlık tanımlarının birbirine bağlanması gerektiğidir. Bir varlığın tanımı başka bir varlığı kapsamaktadır. Bu bağlantı, grafiğin nasıl oluştuğunu gösterir (örneğin, A, B'dir; B, C'dir; C, D'ye sahiptir; A, D'ye sahiptir). Resmi yapısı ve anlambilimi olmayan bilgi tabanları, örneğin bir yazılım ürünü hakkındaki Soru-Cevap “bilgi tabanı” da bir bilgi grafiğini temsil etmez. Grafik olmayan, ancak analizi kolaylaştırmak için bir dizi "eğer-o halde" kuralları gibi otomatik tümdengelimli süreçleri kullanan bir formatta düzenlenmiş bir veri koleksiyonuna sahip bir uzman sisteme sahip olmak mümkündür. 

Bilgi grafikleri de yazılım değildir. Daha ziyade bir bilgi grafiği, kriterleri karşılamak ve belirli amaçlara hizmet etmek için verileri ve meta verileri organize etmenin ve toplamanın bir yoludur ve bu da farklı yazılımlar tarafından kullanılır. Bir bilgi grafiğinin verileri birden fazla bağımsız sistemde farklı amaçlarla kullanılabilir.

Bilgi Grafikleri ve Gerçek Zamanlı Veri Yönetimi

Verilerimize yönelik talepler, veri yönetimine yönelik geleneksel yaklaşımları sınırlarının ötesine itti. Çok miktarda veri var ve her geçen gün daha da artıyor ve bunların hepsinin işlenmesi, anlaşılması ve kullanışlı hale getirilmesi gerekiyor. Güvenilir olması ve iç veya dış kaynaklardan gelmesine bakılmaksızın gerçek zamanlı olarak yapılması gerekir. Sonuçta verinin değeri tamamen onun kullanımından yararlanma becerisine bağlıdır. Bu, kuruluşların geliştirme ve bakım maliyetlerini düşürmeye çalışırken ve kurumsal verileri akıllıca yöneterek elde edilecek avantajları ve geliri takdir etmeye çalışırken hızla öğrendikleri bir derstir. Günümüzün veri ekosistemleri de küreseldir. 

Bilgi grafikleri, her organizasyonu içeren küresel veri ekosistemine uygun bir paradigma olduğundan, bunların çeşitliliği ve merkezi kontrol eksikliği ile başa çıkabilir. Daha da iyisi, bilgi ve kuruluşun bu bilgiden edindiği anlayış ve ihtiyaçlar değiştikçe bilgi grafiği de değişir. Bilgi grafiğiyle temsil edilen veriler, hem insanların hem de makinelerin yorumlayabileceği katı bir biçimsel anlama sahiptir. Bu anlam, onu insanlar için kullanılabilir hale getirir, ancak aynı zamanda bilgisayarların yükün bir kısmını hafifletmesine olanak tanıyan otomatik akıl yürütmeye de olanak tanır. Bilgi grafikleri sayesinde kuruluşlar, verileri aynı tutarken ve daha fazla içgörü elde etmek için yeniden kullanırken şemayı değiştirebilir, budayabilir ve uyarlayabilir.

Yıllar önce Büyük Veri'nin moda sözcüğünden Akıllı Veri'ye geçtik. Benzeri görülmemiş miktarda veriye sahip olmak, karmaşık bilgi anlayışımızı yansıtan bir veri modeline sahip olma ihtiyacını doğurdu. Verileri akıllı hale getirmek için makineler artık esnek olmayan ve kırılgan veri şemalarına bağlı olamaz. Gerçek dünyayı ve onun gerektirdiği karmaşık ilişkileri temsil edebilecek veri havuzlarına ihtiyaçları vardı. Tüm bunların, insan uzmanlığını ve karar almayı tamamlayan ve kolaylaştıran otomatik akıl yürütmeyi mümkün kılmak için resmi anlambilimle makine tarafından okunabilir bir şekilde yapılması gerekiyordu. 

RDF'de ifade edilen bilgi grafikleri, veri ve bilgi ağırlıklı hizmetlerdeki çok sayıda uygulamanın yanı sıra bunu da sağlar. Örnekler arasında akıllı içerik, paketleme ve yeniden kullanım; duyarlı ve bağlamsal olarak bilinçli içerik önerisi; otomatik bilgi keşfi; anlamsal arama; ve akıllı ajanlar. Ayrıca şirket profili oluşturma ve sıralama gibi şeyleri de destekleyebilir; düzenleyici belgelerde bilgi keşfi; ve farmakovijilans literatürünün izlenmesi. 

Basitçe söylemek gerekirse, bilgi grafikleri, işletmelerin uyumlu hale getirilmiş bilgi modellerine ve silolanmış kaynak sistemlerinden elde edilen verilere dayanarak kritik kararlar almasına yardımcı olur. Ayrıca güvenlik ve yönetişim, sahiplik yönetimi ve kaynak dahil olmak üzere verilere verimli, spesifik ve duyarlı bir yaklaşım sağlayan yerel ölçeklenebilirlik ve anlambilim de sunarlar. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/knowledge-graphs-101-the-story-and-benefits-behind-the-hype/