Cinq grandes tendances de l’IA sémantique et de la gestion des données

1. Les bases de données graphiques et les graphiques de connaissances deviendront la force dominante en 2022

Beaucoup de gens prédisent que les bases de données graphiques deviendront l'arme secrète en 2022. Carl Olofson, vice-président de la recherche chez IDC, s'attend à ce que l'utilisation des bases de données graphiques augmente de 600 % au cours des 10 prochaines années, à compter de cette année. Dans un article rédigé par l'analyste Dave Vellante, un résumé de la façon de tirer parti des utilisations et des limites d'une base de données relationnelle typique : « Avec une base de données relationnelle, vous pouvez (trouver des relations, voir combien de niveaux comporte la chaîne), mais cela nécessite beaucoup de programmation. En fait, vous pouvez faire presque tout ce qui précède avec une base de données relationnelle, mais le problème est que chaque fois que vous devez la programmer, cela signifie que vous ne pouvez pas la suivre, vous ne pouvez pas définir les fonctionnalités. . Vous ne pouvez pas le publier, et il est vraiment difficile de le maintenir dans le temps. "

Dans une base de données graphique, les utilisateurs peuvent surmonter les limites courantes des bases de données relationnelles car elles sont conçues pour apporter de la richesse. Analyse des relations et contexte. cartographie. Puisqu’il s’agit en fait d’un réseau visuel de différents types de données, ils peuvent être utilisés pour tracer les connexions entre les données afin que les entreprises puissent avoir une vue d’ensemble globale de toutes les données, documents, etc.

Bien que les graphes de connaissances soient populaires pour s'adapter aux tendances de gestion des données de 2022, les graphes de connaissances sont généralement un peu compliqués à décrire, ce qui rend parfois les utilisateurs ordinaires mécontents. Les data scientists demandent que de plus en plus de personnes apprennent ce que sont les graphes de connaissances et comment ils fonctionnent afin que davantage d'entreprises puissent les adopter et en bénéficier. Que sont les graphiques de connaissances ? Quels sont leurs avantages ? Pour les débutants, ils offrent un moyen très intelligent de créer des connexions riches entre les points de données ; de définir les concepts des objets de données et leurs propriétés pour les rechercher facilement ; un seul endroit ; interpréter le texte non structuré via le traitement du langage naturel (NLP) pour le rendre exploitable.

Bien que le graphe de connaissances semble compliqué, il parle en réalité des données qui le composent. Grâce au graphe de connaissances, les informations peuvent être stockées de la manière dont les gens pensent et posent naturellement des questions. Par exemple : Lily est une personne, elle s'intéresse beaucoup à Léonard de Vinci, Léonard de Vinci a peint la Joconde, Mona Lisa au Louvre à Paris, James y a vécu, James est l'ami de Lily. Nous bouclons la boucle et il est facile de le comprendre car nous suivons la direction des points de données et donc les relations de l'intrigue. Il en va de même pour le suivi des données de l’entreprise telles que l’historique des achats d’un client, les opérations de la chaîne d’approvisionnement, la structure du personnel RH, etc.

2. Focus sur les données non structurées

Les graphiques de connaissances aident à enrichir les données non structurées, et les gestionnaires de données continueront à donner la priorité aux données non structurées comme un atout, ce qui est une bonne chose. Dans le passé, les entreprises ignoraient leurs données non structurées parce qu'elles étaient trop lourdes à traiter et à en tirer des informations. Aujourd'hui, les gens y voient une opportunité d'analyser différents aspects des données.

L'IA sémantique nous aide à mieux interpréter les données non structurées car elle combine l'apprentissage automatique et la technologie PNL avec des graphiques de connaissances, permettant aux algorithmes non seulement de traiter les mots, mais également de comprendre les concepts sous-jacents et leur contexte, ce qui rend plus efficace l'analyse du texte. En d’autres termes, l’IA sémantique indiquera à l’ordinateur qu’un document de marché d’achat de voiture concerne la marque de voiture de luxe Jaguar, et non l’animal de la jungle Jaguar.

Les données non structurées sont partout, il serait donc dans le meilleur intérêt de l'utilisateur d'utiliser un logiciel capable d'extraire les termes pertinents de centaines de pages et d'en tirer des informations utiles. ​

3. Traitement intelligent des documents et gestion de contenu

Une autre tendance en matière de gestion des données en 2022 consiste à placer la gestion de contenu au premier plan de la stratégie de données. Si les gens commencent à se soucier de leurs données non structurées, ils se soucieront naturellement du fonctionnement d'un système de gestion de contenu (CMS).

Outre les problèmes typiques liés au contenu textuel (comme l'ambiguïté linguistique mentionnée ci-dessus), un inconvénient majeur de son utilisation est que si le contenu n'est pas géré et balisé correctement, il peut devenir très difficile à gérer. . La recherche de contenu spécifique est fastidieuse, c'est pourquoi la classification automatique et le marquage des documents sont nécessaires pour améliorer la capacité d'un CMS classique à effectuer une recherche précise.

Gartner positionne le traitement intelligent des documents (IDP) comme une pratique nécessaire dans les années à venir en raison de sa capacité à capturer, digérer et retraiter des documents complexes en données exploitables, et la PNL et les graphiques de connaissances seront largement utilisés dans cette fonction. ​​

4. Gouvernance des données

L'un des plus grands avantages de l'utilisation de la sémantique comme stratégie de gestion des données est qu'elle donne la priorité à l'utilisation des métadonnées. En termes simples, les métadonnées sont des données qui fournissent des informations sur d'autres données. Par exemple : un roman peut être décrit par genre, auteur, livre de poche ou livre relié, maison d'édition et date de copyright, qui sont tous des exemples de diverses formes de métadonnées.

Les taxonomies, les balises conceptuelles et les graphiques de connaissances facilitent la création et la maintenance des métadonnées, ce qui est très important pour la gouvernance des données. La gouvernance des données, un cadre qui définit la manière dont les données sont traitées en fonction des normes et politiques de données internes, est très appréciée dans la communauté de gestion des données.

Dans ses prévisions sur les tendances de cette année, Dataversity affirme que « la sécurité des données, l'audit et la qualité des données deviennent de plus en plus complexes. En conséquence, les organisations développent des stratégies de gouvernance des données plus complètes

In. En plus d'aider à se conformer aux réglementations et aux exigences commerciales, la gouvernance des données permet également d'évaluer l'impact des modifications apportées aux sources de données. En établissant des modèles de données standardisés, les professionnels de la sécurité et du risque peuvent catégoriser les données en fonction des besoins en matière de risque et de sécurité afin d'anticiper les problèmes potentiels. ​

5. L'IA sémantique en 2022 et au-delà

Les entreprises s'appuieront de plus en plus sur l'IA sémantique pour répondre à leurs besoins, notamment lorsqu'il s'agit de données non structurées et de réparation des silos de données.

Les bases de données graphiques et l'IA sémantique s'avèrent être des méthodes si performantes de collecte, de gestion et d'acquisition de données qu'elles deviendront non seulement une tendance en matière de gestion de données en 2022, mais qu'elles deviendront courantes pendant de nombreuses années à venir.

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