시맨틱 AI 및 데이터 관리의 5가지 주요 동향

1. 2022년에는 그래프 데이터베이스와 지식 그래프가 지배적인 힘이 될 것이다

많은 사람들이 2022년에는 그래프 데이터베이스가 비밀 무기가 될 것이라고 예측합니다. IDC의 연구 부사장인 Carl Olofson은 올해부터 그래프 데이터베이스 사용량이 향후 10년 동안 600% 증가할 것으로 예상합니다. 분석가 Dave Vellante가 작성한 기사에서는 일반적인 관계형 데이터베이스의 용도와 한계를 활용하는 방법을 요약했습니다. 실제로 관계형 데이터베이스를 사용하면 위의 거의 모든 작업을 수행할 수 있지만 문제는 프로그래밍해야 할 때마다 추적할 수 없고 기능을 정의할 수 없다는 것입니다. . 게시할 수도 없고 시간이 지나도 유지 관리하기가 정말 어렵습니다."

그래프 데이터베이스에서는 풍부함을 제공하도록 설계되었기 때문에 사용자는 관계형 데이터베이스의 일반적인 한계를 극복할 수 있습니다. 매핑. 실제로는 다양한 유형의 데이터로 구성된 시각적 네트워크이므로 데이터의 연결을 추적하는 데 사용할 수 있으므로 기업은 모든 데이터, 문서 등에 대한 전체적인 개요를 얻을 수 있습니다.

2022년 데이터 관리 트렌드에 맞춰 지식 그래프가 인기를 끌고 있지만, 지식 그래프는 일반적으로 설명하기가 다소 복잡하여 일반 사용자가 기분이 좋지 않을 때도 있습니다. 데이터 과학자들은 더 많은 기업이 이를 채택하고 혜택을 누릴 수 있도록 점점 더 많은 사람들에게 지식 그래프가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 가르쳐 줄 것을 요구하고 있습니다. 지식 그래프란 무엇입니까? 초보자에게 데이터 개체와 해당 속성의 개념을 정의하여 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 매우 스마트한 방법을 제공합니다. 한 곳에서 자연어 처리(NLP)를 통해 구조화되지 않은 텍스트를 해석하여 실행 가능하게 만듭니다.

지식 그래프는 복잡해 보이지만 실제로는 그것을 구성하는 데이터에 대해 이야기하고 있습니다. 지식 그래프를 통해 사람들이 자연스럽게 생각하고 질문하는 방식으로 정보가 저장될 수 있습니다. 예를 들어, Lily는 사람이고 Leonardo da Vinci에 매우 관심이 있고 Leonardo da Vinci는 모나리자를 그렸고 파리 루브르 박물관의 Mona Lisa, James는 그곳에 살았고 James는 Lily의 친구입니다. 우리는 완전한 원을 그리며 데이터 포인트의 방향과 플롯의 관계를 따르기 때문에 이해하기 쉽습니다. 고객의 구매 내역, 공급망 운영, HR 직원 구조 등과 같은 회사 데이터를 추적하는 경우에도 마찬가지입니다.

2. 비정형 데이터에 집중

지식 그래프는 비정형 데이터를 풍부하게 하는 데 도움이 되며, 데이터 관리자는 계속해서 비정형 데이터를 자산으로 우선시할 것이므로 이는 좋은 일입니다. 과거에는 기업들이 비정형 데이터를 처리하고 인사이트를 도출하는 것이 너무 번거롭다는 이유로 무시했지만, 이제는 사람들이 이를 데이터의 다양한 측면을 분석할 수 있는 기회로 보고 있습니다.

Semantic AI는 기계 학습과 NLP 기술을 지식 그래프와 결합하여 알고리즘이 단어를 처리할 뿐만 아니라 기본 개념과 맥락을 이해하여 더 효율적으로 텍스트를 잘 분석할 수 있도록 하기 때문에 구조화되지 않은 데이터를 더 잘 해석하는 데 도움이 됩니다. 즉, Semantic AI는 자동차 구매 시장 문서가 정글 동물인 Jaguar에 관한 것이 아니라 고급 자동차 브랜드 Jaguar에 관한 것임을 컴퓨터에 알려줄 것입니다.

구조화되지 않은 데이터는 어디에나 있으므로 수백 페이지에서 관련 용어를 추출하고 그로부터 유용한 정보를 도출할 수 있는 소프트웨어를 사용하는 것이 사용자에게 가장 큰 이익이 될 것입니다. ​

3. 지능형 문서 처리 및 콘텐츠 관리

2022년의 또 다른 데이터 관리 트렌드는 콘텐츠 관리를 데이터 전략의 최전선에 두는 것입니다. 사람들이 구조화되지 않은 데이터에 관심을 갖기 시작하면 자연스럽게 콘텐츠 관리 시스템(CMS)의 작동 방식에도 관심을 가지게 됩니다.

텍스트 기반 콘텐츠에서 발생하는 일반적인 문제(예: 위에서 언급한 언어 모호함) 외에도 이를 사용할 때의 주요 단점은 콘텐츠를 올바르게 관리하고 태그를 지정하지 않으면 콘텐츠를 처리하기가 매우 어려워질 수 있다는 것입니다. . 특정 콘텐츠를 검색하는 것은 지루한 작업이므로 일반적인 CMS의 정확한 검색 기능을 향상시키기 위해서는 자동 분류 및 문서 태깅이 필요합니다.

Gartner는 복잡한 문서를 실행 가능한 데이터로 캡처, 소화 및 재처리하는 기능으로 인해 지능형 문서 처리(IDP)를 향후 필수 실행으로 지정하고 NLP 및 지식 그래프가 이 기능에서 널리 사용될 것입니다. ​​

4. 데이터 거버넌스

의미론을 데이터 관리 전략으로 활용하는 가장 큰 장점 중 하나는 메타데이터 사용을 우선시한다는 것입니다. 간단히 말해서, 메타데이터는 다른 데이터에 대한 정보를 제공하는 데이터입니다. 예를 들어 소설은 장르, 작가, 문고판과 양장본, 출판사, 저작권 날짜로 설명할 수 있으며 이는 모두 다양한 형태의 메타데이터의 예입니다.

분류, 개념 태그 및 지식 그래프는 데이터 거버넌스에 매우 중요한 메타데이터의 생성 및 유지 관리를 용이하게 합니다. 내부 데이터 표준 및 정책에 따라 데이터가 처리되는 방식을 정의하는 프레임워크인 데이터 거버넌스는 데이터 관리 커뮤니티에서 매우 선호됩니다.

Dataversity는 올해 트렌드를 예측하면서 "데이터 보안, 데이터 감사 및 데이터 품질이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 그 결과 조직은 더욱 포괄적인 데이터 거버넌스 전략을 개발하고 있습니다."라고 주장합니다. 또한 데이터 거버넌스는 규정 및 비즈니스 요구 사항을 준수하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 소스 변경의 영향을 평가하는 데도 도움이 됩니다. 표준화된 데이터 모델을 확립함으로써 보안 및 위험 전문가는 위험 및 보안 요구 사항에 따라 데이터를 분류하여 잠재적인 문제를 미리 방지할 수 있습니다.

​ 5. 2022년 이후의 의미 체계 AI 기업은 특히 구조화되지 않은 데이터 및 데이터 사일로 복구와 관련하여 요구 사항을 충족하기 위해 의미 체계 AI에 점점 더 의존하게 될 것입니다.

그래프 데이터베이스와 의미론적 AI는 데이터 수집, 관리, 획득을 위한 고성능 방법임이 입증되어 2022년 데이터 관리 트렌드가 될 뿐만 아니라 앞으로 수년 동안 주류가 될 것입니다.

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