セマンティック AI とデータ管理における 5 つの主要なトレンド

1. 2022 年にはグラフ データベースとナレッジ グラフが主流になる

##多くの人が、2022 年にはグラフ データベースが秘密兵器になると予測しています。 。 IDC のリサーチ バイス プレジデントであるカール オロフソン氏は、グラフ データベースの使用量が今年からの今後 10 年間で 600% 増加すると予想しています。アナリストの Dave Vellante が書いた記事では、典型的なリレーショナル データベースの用途と制限を活用する方法が次のようにまとめられています。多くのプログラミングが必要です。実際、リレーショナル データベースを使用すると、上記のほとんどすべてを実行できますが、問題は、それをプログラムしなければならないことです。プログラムする必要があるときは、追跡できないことを意味します。 「それを定義することはできません。機能に関して言えば、公開することもできませんし、長期的に維持することも非常に困難です。」

グラフ データベースでは、ユーザーは設計目的が豊富な関係分析とコンテキスト マッピングを提供することであるため、リレーショナル データベースの一般的な問題である制限を克服できます。これらは実際にはさまざまな種類のデータの視覚的なネットワークであるため、データ内の接続を追跡するために使用でき、企業はすべてのデータ、ドキュメントなどの全体的な概要を把握できます。

ナレッジ グラフは 2022 年のデータ管理トレンドに適応するために人気がありますが、ナレッジ グラフは説明が少し複雑なことが多く、一般のユーザーを不快にさせる場合があります。データサイエンティストは、より多くの企業がナレッジグラフを採用し、その恩恵を受けることができるよう、ナレッジグラフとは何か、そしてその仕組みをより多くの人に教えるよう求めています。ナレッジ グラフとは何ですか?その利点は何ですか?初心者にとって、データ ポイント間の豊富な接続を作成するための非常にスマートな方法を提供します。データ オブジェクトとそのプロパティの概念を定義して簡単に検索し、サイロ化されたデータ構造をマージしてデータにアクセスできるようにします。 1 つの場所で、自然言語処理 (NLP) を通じて非構造化テキストを解釈し、実用的なものにします。

#ナレッジ グラフは複雑に見えますが、実際にはそれを構成するデータについて説明しています。ナレッジ グラフを通じて、人々が自然に考え、質問する方法で情報を保存できます。質問。例: リリーは人間です。彼女はレオナルド ダ ヴィンチにとても興味があります。レオナルド ダ ヴィンチはモナ リザを描きました。

モナ リザ はパリのルーブル美術館にあります。ジェームズはそこに住んでいます。ジェームズはリリーの友達です。データ ポイントの方向に従ってプロットの関係を追跡するため、一周することが簡単に理解できます。顧客の購入履歴、サプライチェーンの運営、人事スタッフの構造などの企業データの追跡にも同じことが当てはまります。 2. 非構造化データに焦点を当てる

ナレッジ グラフは非構造化データを強化するのに役立ち、データ管理者は引き続き非構造化データを資産として優先することになります。これは良いことです。以前は、企業は非構造化データを処理して洞察を引き出すのが面倒すぎるという理由で無視していましたが、今では人々は非構造化データをデータのさまざまな側面を分析する機会と考えています。

セマンティック AI は、機械学習と NLP テクノロジーをナレッジ グラフと組み合わせて、アルゴリズムが単語を処理するだけでなく、基礎となる概念とそのコンテキストをより適切に理解できるようにするため、非構造化データをより適切に解釈するのに役立ちます。テキストを分析します。言い換えれば、セマンティック AI は、自動車購入市場の文書がジャングルの動物ジャガーに関するものではなく、高級車ブランドのジャガーに関するものであることをコンピューターに伝えます。

非構造化データはどこにでも存在するため、数百ページから関連する用語を抽出し、そこから有用な情報を導き出すことができるソフトウェアを使用すると、ユーザーの最大のメリットが得られます。 ##3. インテリジェントなドキュメント処理とコンテンツ管理

2022 年のもう 1 つのデータ管理トレンドは、コンテンツ管理を最上位に置くことです。最前線 データ戦略の最先端。人々が非構造化データを気にし始めると、当然、コンテンツ管理システム (CMS) がどのように機能するかにも関心を持つようになります。

テキストベースのコンテンツに伴う典型的な問題 (前述の言語の曖昧さなど) に加えて、テキストベースのコンテンツを使用する場合の大きな欠点は、コンテンツが適切に管理され、タグ付けされていない場合に発生することです。 、コンテンツの処理が非常に困難になります。特定のコンテンツの検索は面倒であるため、一般的な CMS の正確な検索機能を向上させるために、自動分類とドキュメントのタグ付けが必要です。

ガートナーは、複雑な文書を取得、ダイジェスト、再処理して実用的なデータに変換する機能により、インテリジェント文書処理 (IDP) を今後数年間で必要な実践として位置付けていますが、NLP とナレッジ グラフは広く使用されています。この機能のために。

4. データ ガバナンス

データ管理としてセマンティクスを使用するこの戦略の大きな利点の 1 つは、メタデータを優先することです。簡単に言えば、メタデータは他のデータに関する情報を提供するデータです。たとえば、小説は、ジャンル、著者、ペーパーバックかハードカバーか、出版社、著作権の日付によって説明できます。これらはすべて、さまざまな形式のメタデータの例です。

タクソノミー、概念タグ、ナレッジ グラフにより、データ ガバナンスにとって重要なメタデータの作成と保守が容易になります。データ ガバナンスは、内部のデータ標準とポリシーに基づいてデータの処理方法を定義するフレームワークであり、データ管理コミュニティで非常に人気があります。

今年のトレンドの予測の中で、Dataversity は、「データ セキュリティ、データ監査、データ品質はますます複雑になっています。その結果、組織はより包括的なデータ ガバナンス戦略を開発している」と主張しています。 ."

#データ ガバナンスは、規制やビジネス ニーズへの準拠を支援するだけでなく、データ ソースの変更の影響を評価するのにも役立ちます。標準化されたデータ モデルを確立することで、セキュリティとリスクの専門家はリスクとセキュリティのニーズに基づいてデータを分類し、潜在的な問題に先手を打つことができます。

##5. 2022 年以降のセマンティック人工知能

企業は、ニーズを満たすためにセマンティック人工知能への依存度をますます高めていくでしょう。特に非構造化データやデータサイロの修復に関するニーズに応えます。

グラフ データベースとセマンティック AI は、データの収集、管理、取り込みのための非常に高性能な方法であることが証明されており、2022 年のデータ管理トレンドとなるだけでなく、未来は、何年にもわたって主流になりました。

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