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語(yǔ)義人工智能和數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的五大趨勢(shì)

人工智能
在廣泛閱讀分析師預(yù)測(cè)和行業(yè)領(lǐng)袖觀點(diǎn)后,我們總結(jié)了語(yǔ)義人工智能和數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的五大趨勢(shì)。

1、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜成為2022年的主導(dǎo)力量

許多人預(yù)測(cè)圖形數(shù)據(jù)庫(kù)將成為2022年的秘密武器。IDC研究副總裁Carl Olofson預(yù)計(jì),從今年開始,未來10年圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的使用量將增長(zhǎng)600%。在由分析師Dave Vellante撰寫的一篇文章中,總結(jié)了如何利用典型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的用途及其局限之處:  “使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),你可以(找到關(guān)系,看看鏈有多少層),但這需要大量編程。事實(shí)上,你幾乎可以使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)完成上述任何事情,但問題是,你必須對(duì)其進(jìn)行編程。每當(dāng)你要編程時(shí),就意味著你無法追蹤它,無法定義它。就功能而言,你無法發(fā)布它,而且隨著時(shí)間的推移,維護(hù)它真的非常困難。”

在圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中,用戶可以克服關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的常見限制,因?yàn)樗脑O(shè)計(jì)意圖是提供豐富的關(guān)系分析和上下文映射。由于它們實(shí)際上是一個(gè)各種類型數(shù)據(jù)的可視化網(wǎng)絡(luò),可用于跟蹤數(shù)據(jù)中的連接,這樣公司就可以獲得所有數(shù)據(jù)、文檔等的整體概覽。

雖然知識(shí)圖譜很受歡迎,以適應(yīng)2022年的數(shù)據(jù)管理趨勢(shì),但知識(shí)圖譜通常描述起來有點(diǎn)復(fù)雜,這有時(shí)會(huì)讓普通用戶感到不快。數(shù)據(jù)科學(xué)家正呼吁越來越多的人來傳授知識(shí)圖譜是什么以及是如何工作的,以便更多的公司可以采用它們并從中獲益。知識(shí)圖譜是什么?它有什么好處?對(duì)于初學(xué)者來說,它們提供了一種非常聰明的方式,比如:在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間建立豐富的聯(lián)系;定義數(shù)據(jù)對(duì)象的概念及其屬性,以便容易地搜索它們;合并豎井?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使數(shù)據(jù)可以在一個(gè)地方訪問;通過自然語(yǔ)言處理(NLP)解釋非結(jié)構(gòu)化文本,使其具有可操作性。

雖然知識(shí)圖譜看起來復(fù)雜,但它實(shí)際上談?wù)摰氖墙M成它的數(shù)據(jù),通過知識(shí)圖譜可以讓信息以人們自然思考和提問的方式存儲(chǔ)。比如:莉莉是一個(gè)人,她對(duì)達(dá)芬奇很感興趣,達(dá)芬奇畫了蒙娜麗莎,蒙娜麗莎在巴黎的盧浮宮,詹姆斯住在那里,詹姆斯是莉莉的朋友。我們繞了一圈,很容易理解它,因?yàn)槲覀冏裱藬?shù)據(jù)點(diǎn)的方向,從而跟蹤了圖的關(guān)系。對(duì)于跟蹤客戶的采購(gòu)歷史、供應(yīng)鏈操作、人力資源員工架構(gòu)等公司數(shù)據(jù),情況也是如此。

2、關(guān)注非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

知識(shí)圖譜有助于充實(shí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)管理者將繼續(xù)將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)優(yōu)先考慮,這是一件好事。在過去,公司忽視了他們的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因?yàn)樗爆崳y以處理和從中獲得見解,現(xiàn)在人們把它視為一個(gè)分析數(shù)據(jù)不同方面的機(jī)會(huì)。

語(yǔ)義人工智能幫助我們更好解讀非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因?yàn)樗鼘C(jī)器學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)與知識(shí)圖譜相結(jié)合,使算法不僅能夠處理單詞,而且能夠理解潛在的概念及其上下文,從而更好地分析文本。換句話說,語(yǔ)義AI將告訴計(jì)算機(jī),一份汽車采購(gòu)市場(chǎng)文件是關(guān)于豪華汽車品牌Jaguar的,而不是關(guān)于叢林動(dòng)物Jaguar的。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無處不在,因此使用一款能夠從數(shù)百頁(yè)中提取相關(guān)術(shù)語(yǔ)并從中獲取有用信息的軟件,將會(huì)符合用戶的最大利益。?

3. 智能文檔處理與內(nèi)容管理

2022年的另一個(gè)數(shù)據(jù)管理趨勢(shì)是將內(nèi)容管理置于數(shù)據(jù)策略的前沿。如果人們開始關(guān)心他們的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),那么他們自然也會(huì)關(guān)心內(nèi)容管理系統(tǒng)(CMS)是如何工作的。

除了基于文本的內(nèi)容帶來的典型問題(如上面所述的語(yǔ)言歧義)之外,使用它的一個(gè)主要缺點(diǎn)是,如果沒有正確地管理和標(biāo)記內(nèi)容,就會(huì)變得非常難以處理內(nèi)容。搜索特定內(nèi)容非常繁瑣,這就是為什么需要自動(dòng)分類和文檔標(biāo)記來提高典型CMS精準(zhǔn)搜索的能力。

Gartner將智能文檔處理(IDP)定位為未來幾年的必要實(shí)踐,因?yàn)樗軌虿东@、消化并將復(fù)雜的文檔重新處理為可行的數(shù)據(jù),而NLP和知識(shí)圖譜將被廣泛應(yīng)用于這一功能。??

4、數(shù)據(jù)治理

使用語(yǔ)義作為數(shù)據(jù)管理策略的一個(gè)較大優(yōu)勢(shì)是,它優(yōu)先使用元數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單地說,元數(shù)據(jù)是提供關(guān)于其他數(shù)據(jù)的信息的數(shù)據(jù)。比如:小說可以通過體裁、作者、平裝與精裝、出版公司和版權(quán)日期來描述,這些都是各種形式的元數(shù)據(jù)的例子。

分類法、概念標(biāo)簽和知識(shí)圖譜很好地促進(jìn)了元數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和維護(hù),這對(duì)數(shù)據(jù)治理非常重要。數(shù)據(jù)治理是一種基于內(nèi)部數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和策略定義如何處理數(shù)據(jù)的框架,在數(shù)據(jù)管理社區(qū)中備受青睞。

在對(duì)今年趨勢(shì)的預(yù)測(cè)中,Dataversity聲稱“數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)審計(jì)和數(shù)據(jù)質(zhì)量正變得越來越復(fù)雜。因此,組織正在開發(fā)更全面的數(shù)據(jù)治理策略。”

除了幫助遵守法規(guī)和業(yè)務(wù)需求外,數(shù)據(jù)治理還有助于評(píng)估數(shù)據(jù)源中更改的影響。通過建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,安全和風(fēng)險(xiǎn)專業(yè)人員可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和安全需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,從而提前應(yīng)對(duì)潛在問題。?

5、2022年及以后的語(yǔ)義人工智能

 企業(yè)將越來越依賴語(yǔ)義人工智能來滿足他們的需求,特別是在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和修復(fù)數(shù)據(jù)豎井方面。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)和語(yǔ)義人工智能被證明是收集、管理和獲取數(shù)據(jù)的高性能方法,以至于它們不僅將在2022年成為數(shù)據(jù)管理的趨勢(shì),而且將在未來許多年成為主流。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 數(shù)邦客vip
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