構建知識圖譜的八個好處

知識圖譜是如何工作的？
到目前為止，您知道知識圖將資料轉換為機器可理解的知識，使機器能夠從資料中解釋現實世界的上下文。讓我們簡要討論一下它是如何工作的。
當您為知識圖收集資料時，資料來自不同來源的不同格式。知識圖譜使用機器學習和自然語言處理 (NLP) 從非結構化資料中提取實體，並將所有實體之間的關係對映到圖的模式中。然後，該圖將實體網路及其關係複製為資料模型。資料模型提供了複雜知識層的簡化檢視。對實體和關係的引用儲存在圖形資料庫中，該資料庫是知識圖譜的知識庫。此外，該資料模型可以在查詢時推斷出新的關係。
知識圖的上下文功能使它們能夠在查詢時推斷實體之間的新關聯。因此，知識圖譜不僅僅是一個資料層；它是一個語義資料層。它描述了組織的資料以及資料的分類和連線。

除了將資料轉化為機器可解釋的知識之外，知識圖譜還提供了許多其他好處。以下是任何現代行業都可以從使用知識圖譜中獲得的一些主要好處：

資料統一
知識圖提供的不僅僅是資料組裝和積累。它是一種提供有意義的知識管理的工具，能夠結合來自各種來源的真實世界資料及其相關上下文。無論資料是結構化的還是非結構化的，無論是 SQL 還是 NoSQL 格式，知識圖譜都可以統一各種資料，並充當真實知識的單一來源。 
知識圖譜還充當其他知識圖譜的資訊來源。例如，IBM 的知識圖譜框架允許使用者使用現有的知識圖譜作為基礎來構建他們的知識圖譜。

容易獲得
網際網路擁有海量資訊，其增長速度超過了我們對其進行分類的速度。為了從大量資訊中受益，我們需要能夠幫助我們整理資訊的工具和系統。知識圖是向所有組織團隊提供業務知識的絕佳平臺，因此他們可以協作以收集有意義的見解。 
Facebook 是最受歡迎的全球組織之一，擁有遍佈全球的龐大使用者群。為了全面瞭解其使用者及其關係，Facebook 使用知識圖譜來構建其使用者的社交圖譜。 

語義意義
除了在資料層中統一資料及其關係之外，知識圖譜還有效地反映了現實世界的資料及其複雜的相互聯絡。由知識圖譜建立的資料網路還可以容納新資料並自動錶達相關連線，而無需對圖進行任何返工。 

更容易整合
知識圖譜從新資料中提取實體和上下文，並確切地知道在圖中將新實體擬合到哪裡。一旦知識圖譜被程式設計，它就是一個智慧且靈活的系統，透過自動更新知識庫來響應資料變化。每次發生更改時都無需重新程式設計知識圖譜。

安全互操作性
知識圖譜從不同來源收集資訊的能力涉及資料共享和協作。無論構建知識圖譜涉及多少接觸點，知識圖譜都是為了確保資料安全而設計的。隨著圖表的增長，其級聯安全許可權可確保共享資料的安全，從而確保外部合作伙伴之間的安全協作。

知識流的視覺化
由知識圖譜建立的資料網路是圖中資料實體之間事實流的準確視覺化表示。知識圖的視覺化能力使其非常有利於跟蹤業務工作流程以發現問題區域或隨著時間的推移發現模式。

發現隱藏模式
現代資料驅動的組織使用知識圖來解決資料日益分散的兩個重要問題：資料可用性和訪問。透過解決這兩個問題，知識圖譜為組織開啟了以業務速度整理知識庫並發現資料中隱藏模式的門戶。
為了測試 NLP 工作流中知識發現的速度，IEEE嘗試了一個關係挖掘問題，該問題導致 DSNAPSHOT 實現了136Petaflops/s 的知識圖分析。 

更快的決策
透過消除對大量資料事實進行排序和對每個關係進行上下文化的重大瓶頸，知識圖允許組織跳過廣泛的搜尋並縮小到他們想要的解決方案。
全面瞭解業務知識是組織從資料中獲得最大價值的良好開端。知識圖提供了資料實體、它們的關係以及它們如何與其他實體和關係相關的背景的更大圖景。知識圖的視覺化方面允許分析師按順序檢視工作流程並優先考慮他們的決策，從而得出有見地的結論。