Knowledge Graphs, graficando el conocimiento

Los resultados de las SERPS de Google cada vez son más precisos y nos ofrecen la información a niveles altamente detallados.

Muchos de los algoritmos que Google ha introducido con el pasar del tiempo en su algoritmo central, hace que estas SERPS sean más eficientes.

Por supuesto como usuarios del buscador más grande de todos, nos encanta que funcione todo de una manera más optima y limpia.

Muchas veces nuestras búsquedas no solo dependen de una palabra clave sino también de un contexto o una emoción.

Entonces es ahí cuando Google decide crear un Knowledge Graph para realizar tareas muy específicas y ayudarnos a encontrar esos resultados tan preciados para nuestra búsqueda.

Aquí es donde entre el tan famoso Knowledge Graph de Google, y hoy queremos hablarte un poco de él

¿Qué es un Knowledge Graphs o Gráfico de conocimiento?

Un gráfico de conocimiento es un modelo de dominio de conocimiento creado por expertos en la materia con la ayuda de algoritmos inteligentes de aprendizaje automático.

Proporciona una estructura y una interfaz común para todos sus datos y permite la creación de relaciones multilaterales inteligentes en todas sus bases de datos.

Estructurado como una capa de datos virtual adicional, el Gráfico de conocimiento se encuentra en la parte superior de sus bases de datos o conjuntos de datos existentes para vincular todos sus datos a escala.

¿Cuál es la diferencia entre un Knowledge Graph y una Graph Database?

Los gráficos de conocimiento son datos.

Deben almacenarse, gestionarse, ampliarse, garantizarse la calidad y pueden consultarse.

Esto requiere bases de datos y componentes, que generalmente se implementan en la búsqueda semántica.

Este «se asienta» en la base de datos y al mismo tiempo ofrece puntos finales de servicio para la integración con sistemas de terceros.

Por lo tanto, las bases de datos de gráficos forman la base de cada gráfico de conocimiento.

¿En qué se diferencia un gráfico de conocimiento empresarial del gráfico de conocimiento de Google?

Los gráficos de conocimiento están en todas partes: Facebook, Microsoft, Google, todos ellos operan sus propios gráficos de conocimiento como parte de su data.

Google presentó en mayo de 2012 su propia versión e interpretación de un Gráfico de conocimiento.

Desde entonces, la noción de un «Gráfico de conocimiento» se hizo cada vez más popular.

En la superficie, la información de Google Knowledge Graph se utiliza para aumentar los resultados de búsqueda.

Además de eso, el Google Knowledge Graph también mejora su Inteligencia Artificial (IA) al responder preguntas orales directas en el Asistente de Google y las consultas de voz de Google Home.

Detrás de escena y, a cambio, Google usa su Knowledge Graph para mejorar sus algoritmos de aprendizaje automático.

Aquí es donde entran en juego los gráficos de conocimiento empresarial.

Los gráficos de conocimiento empresarial ayudan a las empresas a crear su red de conocimiento específica que representa su propio dominio.

Como resultado, pueden desglosar sin problemas de datos para usar los activos de información de una manera ágil.

Además, es una solución rentable que no reemplaza, sino que aumenta los sistemas de TI existentes.

Los gráficos de conocimiento empresarial cumplen los requisitos actuales para procesar fuentes de información en tiempo real.

Dos razones por las que un gráfico de conocimiento empresarial puede ayudarte

1.- Reúne datos estructurados y no estructurados

Acumular datos no significa simplemente ensamblar documentos y hojas de Excel.

La tecnología Knowledge Graph significa poder conectar diferentes tipos de datos de manera significativa y admitir servicios de datos más ricos que la mayoría de los sistemas de gestión del conocimiento.

Luego, estos se utilizarán con esta tecnología para extraer y descubrir patrones más profundos y sutiles con la ayuda de la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

2.- Toma mejores decisiones encontrando cosas más rápido

Incluso antes de las computadoras, buscar información significaba excavar entre montones de documentos para encontrar una oración, número, etc.

Actualmente el uso de la tecnología Knowledge Graph mitiga esto al brindarle resultados de búsqueda más enriquecidos y profundos.

Lo que ayuda a proporcionar hechos relevantes y respuestas contextualizadas a sus preguntas específicas, en lugar de un resultado de búsqueda amplio.

Con todos estos vínculos, un Knowledge Graph completo puede proporcionar a las empresas una infraestructura sólida y una base para cualquier aplicación inteligente.

Algunos ejemplos de implementaciones de Knowledge Graphs empresarial son:

1.- Industria farmacéutica

Una de las 20 principales empresas de la industria farmacéutica utiliza las amplias capacidades de Knowledge Graphs para proporcionar una visión unificada de todas sus actividades de investigación.

2.- TI y servicios de TI

Una gran empresa de servicios de TI utiliza Knowledge Graphs para ayudarlos a vincular todos los documentos no estructurados a sus datos estructurados.

Ayudando a la empresa a evaluar de manera inteligente los riesgos que a menudo están ocultos en documentos legales comunes de manera automatizada.

3.- Telecomunicaciones

Una empresa global de telecomunicaciones se beneficia del poder de Knowledge Graphs, lo que ayuda a generar chatbots basados ​​en documentos semiestructurados.

4.- Gobierno

Una gran organización gubernamental proporciona información de salud confiable para sus ciudadanos mediante el uso de varios gráficos de conocimiento estándar de la industria.

La plataforma gubernamental de salud vincula más de 200 fuentes confiables de información médica que ayudan a enriquecer los resultados de búsqueda y brindan respuestas precisas.

Si tienes más dudas o quieres ayuda con tu redes, comunícate con algún miembro de nuestro equipo.