Apakah Anda memanfaatkan sebagian besar data yang dikumpulkan? Data yang Anda kumpulkan melalui produk dan layanan Anda dapat menjadi pengubah permainan bagi organisasi Anda. Bayangkan jika Anda dapat menggunakan informasi itu dengan benar! Grafik Pengetahuan dapat memungkinkan Anda memanfaatkan informasi Anda sebaik mungkin untuk mengakses, mencari, dan menggunakan data untuk kebutuhan pencarian perusahaan Anda.
Apa itu Grafik Pengetahuan?
Grafik Pengetahuan adalah cara progresif pencarian yang saling berhubungan, sistem resolusi pencarian kueri akurat yang menggabungkan entitas seperti orang, objek, dan tempat. Grafik Pengetahuan sangat populer untuk aplikasi ke mesin pencari¹. Ini adalah metode pencarian yang mengarah ke informasi yang paling relevan.
Secara lebih teknis, Grafik Pengetahuan menghubungkan potongan data yang terkait dengan kata kunci kueri pengguna dan maksud di baliknya. Grafik Pengetahuan, bersama dengan Natural Language Processing (NLP), dapat memberikan jawaban yang akurat di seluruh database. Mereka dapat diterapkan untuk mengekstrak Semantic Triples: subjek, predikat, dan objek dari informasi untuk membangun sistem tanya jawab yang efisien².
Bagaimana grafik pengetahuan dapat digunakan untuk pencarian?
Grafik Pengetahuan dapat membangun hubungan kontekstual antara entitas pencarian, menampilkan hasil yang relevan, atau membuat mesin pencari akurat. Khususnya, tujuan inti Grafik Pengetahuan untuk suatu organisasi adalah untuk memungkinkan pengguna menemukan informasi kontekstual dengan upaya minimal. Seluruh proses penerapan Grafik Pengetahuan dapat digeneralisasikan seperti yang diberikan di bawah ini:
1. Siapkan inventaris data untuk Grafik Pengetahuan
Sumber data yang andal merupakan faktor penting dalam menciptakan Grafik Pengetahuan yang efisien. Inventaris data yang berkualitas dapat memungkinkan organisasi untuk memetakan grafik Pengetahuan dengan cara yang dapat dibaca mesin. Seseorang harus menyelam lebih dalam untuk menemukan dan memelihara data yang akurat dalam langkah ini.
Misalnya, ajukan pertanyaan lebih lanjut tentang entitas data hingga informasi yang berguna muncul ke permukaan; itu bisa berupa bidang metadata pada laporan, mengelompokkan hasil, atau mengidentifikasi pengguna yang mengerjakan dokumen. Selanjutnya, pengguna harus mengidentifikasi di mana data ini berada dalam arsitektur sistem dan bagaimana mengekstraknya untuk Grafik Pengetahuan secara efisien. Dalam beberapa kasus, Grafik Pengetahuan memerlukan beberapa sumber data untuk ditautkan.
2. Pemodelan data semantik dengan Ontologi
Setelah sumber data yang andal siap, langkah selanjutnya adalah menentukan bagaimana potongan data dapat menjawab pertanyaan pengguna dengan lebih baik. Di sini, pakar domain menetapkan pandangan holistik data ini dan membangun model untuk memanfaatkannya dengan modularitas Ontologi. Sebuah model dapat memainkan peran kunci dalam interkoneksi data dengan bantuan kelas, atribut, dan hubungan.
Di sini, pakar domain dan pemangku kepentingan dapat mengidentifikasi berbagai jenis informasi, atribut yang relevan, dan hubungan antara potongan data yang berbeda. Praktik desain model ontologi akan memungkinkan Anda menerjemahkan informasi yang relevan ke dalam model data yang dapat diskalakan.
Alat dapat membantu dengan pemodelan data semantik. Sebagai contoh, neo4j memungkinkan entitas untuk diatur dengan tepi yang membantu traversal grafik. Selain itu, grafik RDF menggunakan subjek, predikat, dan objek dengan IRI (alamat web internasional) untuk membentuk grafik yang menawarkan kejelasan semantik dan kemudahan integrasi.
3. Pengalaman pengguna & aksesibilitas Grafik Pengetahuan
Langkah ketiga adalah membangun aplikasi pengguna akhir di mana UI dirancang untuk memanfaatkan kemampuan Grafik Pengetahuan secara maksimal. Memahami cerita pengguna untuk menentukan prioritas dan hasil yang diharapkan adalah cara yang tepat untuk membuat Grafik Pengetahuan dapat diakses.
Pengenalan entitas bernama dapat mengidentifikasi subjek pencarian tertentu dan memperluas hasil pencarian dengan cara yang dapat diakses. Misalnya, penelusuran Google menampilkan desain laman tertentu saat menelusuri organisasi, selebritas, atau produk untuk dibeli⁴. Implementasi serupa dapat digunakan untuk solusi pencarian perusahaan.
4. Mengisi dan menyerap data ke dalam Grafik Pengetahuan
Setelah data bersumber, disempurnakan, dan dimodelkan, itu akan diterapkan sebagai solusi pencarian Grafik Pengetahuan. Di sini, kita perlu mengintegrasikan Grafik Pengetahuan untuk mengekstrak informasi melalui API atau ekspor. Pengguna harus memperhitungkan kebutuhan pengindeksan untuk jalur data dan jika beberapa sumber data ditautkan melalui NER atau Taksonomi. Seseorang dapat mengatasi tantangan standarisasi data atau kualitas data apa pun dalam langkah ini.
5. Menerapkan dan berimprovisasi
Setelah solusi pencarian dan Grafik Pengetahuan siap dengan data yang diindeks, langkah selanjutnya adalah mengujinya dengan beberapa percontohan untuk mendapatkan umpan balik dan validasi. Sekarang, Anda akan dapat menemukan informasi yang relevan segera tanpa kerumitan. Oleh karena itu, Anda perlu mengulangi Grafik Pengetahuan dengan sumber data yang diperbarui, kueri pengguna baru, implementasi umpan balik yang lebih banyak, dan perubahan fitur dari waktu ke waktu.
Bagaimana Grafik Pengetahuan Dapat Menguntungkan Pencarian Anda:
Berikut adalah beberapa keuntungan menerapkan Grafik Pengetahuan untuk bisnis Anda:
- Menggunakan Grafik Pengetahuan untuk menautkan sumber data:
Informasi perusahaan dibagikan di seluruh departemen, dan dengan demikian, semua informasi itu harus ditautkan untuk memberikan gambaran umum dan wawasan⁵.
- Izinkan pengguna untuk meringkas hubungan dan data hierarkis
Representasi berurutan dari data hierarkis berguna untuk membuat kesimpulan yang berwawasan luas. Grafik Pengetahuan dapat menawarkan kerangka kerja intuitif untuk menghubungkan potongan data dan memvisualisasikan aliran informasi⁵.
- NLP dan Grafik Pengetahuan untuk pemecahan masalah yang lebih baik
Mesin telusur seperti Google memanfaatkan NLP untuk memahami kueri penelusuran dan kemudian memanfaatkan Grafik Pengetahuan untuk membagikan jawaban yang paling relevan secara efisien².
Gunakan Kasus Grafik Pengetahuan:
- Grafik pengetahuan di Google Penelusuran
Google menggunakan Grafik Pengetahuan untuk meningkatkan hasil mesin pencari melalui informasi yang dikumpulkan dari sumber seperti World Factbook, Wikipedia, dan Wikidata. Sesuai Google, Grafik Pengetahuan mereka membawa lebih dari 500 miliar fakta di hampir 5 miliar entitas pada tahun 2020⁶. “Panel Pengetahuan” ini disajikan di sisi kanan hasil pencarian⁷.
Biasanya, Panel Pengetahuan ini menawarkan ikhtisar pencarian cepat untuk kueri pencarian. Mereka biasanya dapat menyertakan ringkasan tentang subjek, gambar kueri yang relevan, Fakta kunci, tautan referensi penting, dan tokoh penting.
- Wawasan eksplorasi luar angkasa NASA
Organisasi besar seperti NASA menyimpan datanya yang besar di antara silo yang berbeda. NASA memanfaatkan Grafik Pengetahuan untuk menghubungkan jutaan node untuk menghubungkan informasi dengan cepat. NASA dapat mengambil manfaat melalui Grafik Pengetahuan untuk mengidentifikasi masalah tentang era Apollo dan Orion dan menyelesaikannya, menghemat satu juta dolar³.
https://medium.com/media/9b35ef88d804ccc0f1539122f67f0f70/href
Ini hanya beberapa contoh populer di antara banyak! Bukankah menarik bahwa bisnis Anda dapat memperoleh manfaat dari Grafik Pengetahuan dengan cara yang sama?
Pernyataan penutup!
Grafik Pengetahuan sekarang diakui secara luas untuk solusi pencarian. Ini dapat memungkinkan pengguna Anda untuk menggunakan informasi platform Anda secara alami. Anda juga dapat memanfaatkan kekuatan Grafik Pengetahuan saat Anda mengembangkan kemampuan pencarian perusahaan Anda.
Terhubung dengan kami sekarang, dan mari diskusikan bagaimana kami dapat membantu Anda melalui perjalanan ini!
Mengkomunikasikan Pengetahuan, kemewahan garam.
Referensi:
- https://neilpatel.com/blog/the-beginners-guide-to-the-googles-knowledge-graph/
- https://www.accenture.com/us-en/blogs/search-and-content-analytics-blog/enterprise-search-knowledge-graphs
- https://neo4j.com/blog/top-10-use-cases-knowledge-graphs/
- https://www.searchenginejournal.com/how-google-knowledge-graph-works/400485/#close
- https://engineb.com/2021/02/8-key-benefits-of-knowledge-graphs/
- https://blog.google/products/search/about-knowledge-graph-and-knowledge-panels/
- https://support.google.com/knowledgepanel/answer/9787176?hl=en&ref_topic=9803953
Bagaimana Grafik Pengetahuan Dapat Menguntungkan Pencarian Anda awalnya diterbitkan di Kehidupan Chatbots on Medium, di mana orang-orang melanjutkan pembicaraan dengan menyoroti dan merespons cerita ini.
- "
- &
- Tentang Kami
- Accenture
- mengakses
- dapat diakses
- diakui
- Akun
- tepat
- di seluruh
- alamat
- alamat
- keuntungan
- Semua
- antara
- menjawab
- Lebah
- Aplikasi
- aplikasi
- arsitektur
- atribut
- makhluk
- di bawah
- manfaat
- Milyar
- membangun
- bisnis
- kasus
- Selebriti
- tantangan
- kelas-kelas
- bagaimana
- Terhubung
- memakan
- Percakapan
- Core
- sepasang
- membuat
- kritis
- data
- Basis Data
- lebih dalam
- Mendesain
- dirancang
- desain
- Menentukan
- berbeda
- membahas
- Display
- domain
- efisien
- efisien
- usaha
- aktif
- Mesin
- Enterprise
- entitas
- menetapkan
- berkembang
- contoh
- contoh
- diharapkan
- pengalaman
- ahli
- eksplorasi
- memperpanjang
- Fitur
- umpan balik
- Fields
- aliran
- bentuk
- Kerangka
- penuh
- lebih lanjut
- game-changer
- Cari Google
- membantu
- di sini
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- HTTPS
- mengenali
- mengidentifikasi
- melaksanakan
- implementasi
- mengimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- memasukkan
- informasi
- mengintegrasikan
- integrasi
- interkoneksi
- intuitif
- inventaris
- isu
- IT
- kunci
- pengetahuan
- bahasa
- Memimpin
- Leverage
- memanfaatkan
- LINK
- link
- memelihara
- Membuat
- cara
- peta
- besar-besaran
- medium
- juta
- jutaan
- minimum
- model
- lebih
- paling
- beberapa
- NASA
- Alam
- kebutuhan
- node
- menawarkan
- menawarkan
- Ontologi
- organisasi
- organisasi
- terorganisir
- tertentu
- Konsultan Ahli
- Bermain
- Populer
- kekuasaan
- Mempersiapkan
- Masalah
- proses
- pengolahan
- Produk
- Produk
- progresif
- kualitas
- Cepat
- segera
- hubungan
- Hubungan
- relevan
- dapat diandalkan
- melaporkan
- perwakilan
- membutuhkan
- Hasil
- penghematan
- terukur
- Pencarian
- mesin pencari
- Mesin pencari
- Layanan
- beberapa
- Share
- berbagi
- mirip
- Demikian pula
- larutan
- Solusi
- beberapa
- Space
- toko
- cerita
- subyek
- Permukaan
- sistem
- uji
- Dunia
- karena itu
- Melalui
- waktu
- jenis
- khas
- ui
- memahami
- pemahaman
- us
- menggunakan
- Pengguna
- Penggunaan
- pengesahan
- View
- jaringan
- Wikipedia
- dalam
- tanpa
- bekerja
- dunia
- Youtube