Introduzione ai knowledge graph

Il knowledge graph è un metodo per trasformare i dati grezzi in una rete di significati. Traccia un modello di interazioni tra clienti, prodotti, processi ed eventi, creando una base semantica che aiuta le aziende a superare la fase dei dati disconnessi per approdare a quella degli insight fruibili.

Knowledge graph e AI

L'intelligenza artificiale (AI) è valida solo nella misura in cui lo sono i dati che elabora. Senza contesto, i modelli di AI sono soggetti a malfunzionamenti o a errori di output.

Il knowledge graph radica l'AI nel business. Fornisce il contesto e mostra come sono correlate le entità, cosa conta di più e quali schemi sono significativi. Questo radicamento svolge un ruolo fondamentale nel garantire che i modelli di AI forniscano risultati accurati e affidabili, riducendo al contempo significativamente il rischio di allucinazioni.

Questo è il motivo per cui i knowledge graph rappresentano oggi la spina dorsale di numerose applicazioni intelligenti. Dai suggerimenti personalizzati al rilevamento delle frodi, passando per i workflow automatizzati, le imprese si rivolgono ai knowledge graph per:

• Accedere a dati distribuiti senza doverli spostare o replicare
• Consentire un processo decisionale più rapido e affidabile in tutte le funzioni e i processi
• Supportare applicazioni intelligenti e agenti AI con un contesto aziendale per migliorare le prestazioni e snellire i workflow

Come funziona il knowledge graph

Il knowledge graph opera all'interno di un livello di dati semantico che rispecchia le operazioni aziendali del mondo reale. A tale scopo mette in connessione i dati tra cloud, sistemi e domini, acquisendo al contempo le relazioni che conferiscono un significato. Ecco gli elementi che rendono possibile questa connessione:

• Nodi: rappresentano entità quali clienti, prodotti, fornitori, transazioni e ubicazioni
• Bordi: descrivono il modo in cui sono connessi questi nodi, per esempio "acquista da", "possiede", "fornisce", "situato in", ecc.
• Proprietà: dettagli supplementari su ciascuna entità o relazione

Rappresentazione semantica

L'elemento che contraddistingue il knowledge graph è la sua capacità di creare una rappresentazione semantica dei tuoi dati. Anziché trattare “Il Cliente X acquista il Prodotto Y” come una semplice transazione, il grafo modella il significato sottostante e il contesto.

Questo riconoscimento avviene nel quadro di un ecosistema più ampio, da cui emergono insight sui rischi della supply chain, sul comportamento dei clienti o sulle tendenze operative, attraverso la comprensione dei dati e la dimostrazione di come questi si relazionano ad ogni altro aspetto. Il risultato è la creazione di modelli di AI in grado di fornire risposte rapide, accurate e contestualizzate.

Il rapporto tra knowledge graph e ontologia

Grazie al modello di dati semantico, definito ontologia, che lo supporta, il knowledge graph non è una semplice raccolta disorganica di informazioni. Puoi immaginarlo come una planimetria per la comprensione dei tuoi dati capace di definire:

• Entità: quali oggetti esistono (clienti, prodotti, asset, dipendenti, ecc.)
• Relazioni: come sono collegati questi oggetti (acquista, gestisce, fornisce, appartiene a, ecc.)
• Regole: logica di business e vincoli che permettono di preservare coerenza

Nel suo complesso, il knowledge graph diventa una rete ricca, organizzata e potente in grado di guidare modelli di AI, processi decisionali e automazione dei processi.

Come operano in combinazione i knowledge graph e i database vettoriali

Con i modelli di AI impegnati in misura crescente a trattare dati non strutturati come testo, immagini e video, i knowledge graph diventano sempre più importanti se abbinati ai database vettoriali.

I database vettoriali aiutano l'AI a trovare analogie, individuando per esempio documenti, prodotti o immagini simili sulla base di incorporamenti matematici. I knowledge graph aiutano invece l'AI a comprendere le connessioni tra gli oggetti.

Congiuntamente, permettono ai sistemi di AI di essere sia intuitivi (riconoscimento di schemi) che intelligenti (comprensione contestuale), il che si traduce in dati più affidabili, suggerimenti accurati e risultati migliori.

I vantaggi del knowledge graph per le imprese

• Organizzazione di informazioni eterogenee
  Abbinato a un data fabric semantico, il knowledge graph mette in connessione i dati dove si trovano, senza doverli centralizzare.
• Innalzamento dell'efficienza operativa
  Esegui query su domande complesse in modo rapido senza la necessità di complessi SQL o di codice. I knowledge graph abilitano il processo di automazione in base al comportamento delle entità e alle loro interconnessioni.
• Offerta di customer experience migliori
  I knowledge graph permettono alle organizzazioni di proporre suggerimenti personalizzati, ottimizzare i customer journey e personalizzare le offerte sulla base della comprensione in tempo reale dei clienti e delle loro esigenze.
• Abilitazione di un processo decisionale più smart
  Identifica modelli, dipendenze e opportunità precedentemente nascosti tra fonti di dati scollegate.

Applicazioni del mondo reale

Le organizzazioni stanno adottando i knowledge graph per risolvere sfide di business complesse e fortemente impattanti.

Suggerimenti potenziati dall'AI

Mettendo in connessione il comportamento dei clienti, lo storico degli acquisti e gli attributi dei prodotti, i knowledge graph rendono possibili suggerimenti iper-personalizzati in tempo reale. Che si tratti di retail, commercio digitale o servizi in abbonamento, le organizzazioni possono ritagliare le esperienze a misura dei singoli utenti per aumentarne l'engagement, la conversione e la soddisfazione.

Visione a 360 gradi del cliente

Il knowledge graph può unificare i dati dei clienti presenti nei sistemi di marketing, vendite, assistenza e supporto. Al posto di record isolati in silos, le organizzazioni ottengono una visione unica e arricchita di contesto di ogni interazione con i clienti. Ne consegue un targeting più mirato, risoluzioni più rapide e un processo decisionale più informato in ogni punto di contatto.

Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi

Nelle relazioni tra persone, transazioni e conti si insinuano spesso schemi di frode e rischio. I knowledge graph permettono alle aziende di individuare le connessioni nascoste che sfuggono ai sistemi tradizionali, attivando un rilevamento più rapido dei comportamenti sospetti e una gestione più proattiva dei rischi in aree come il settore bancario, assicurativo e il procurement.

Ottimizzazione della supply chain

Le supply chain chiamano in causa innumerevoli fornitori, prodotti, partner logistici, magazzini e le reciproche relazioni. Il knowledge graph può rappresentare graficamente e analizzare queste connessioni per individuare le interruzioni, ottimizzare gli itinerari, identificare fornitori alternativi e valutare le dipendenze, con conseguente miglioramento dei risultati e dell'efficienza.

Esplorazione e rilevamento dati

Per gli analisti e gli utenti delle aree business, i knowledge graph rendono più semplice muoversi in complesse infrastrutture di dati. Senza fare appello a competenze tecniche approfondite e senza dover cucire manualmente un set di dati all'altro, gli utenti possono esplorare le relazioni per rivelare insight più rapidi e ridurre i tempi delle decisioni.

Come muovere i primi passi con il knowledge graph

• Inizia con un caso d'uso chiave: concentrati su un dominio come clienti, prodotti o supply chain
• Definisci le tue entità e relazioni: crea (o adotta) un'ontologia che rispecchi il tuo business
• Scegli una piattaforma di dati cloud-native con un livello semantico di livello enterprise che supporti i knowledge graph, si integri con carichi di lavoro relazionali e analitici e consenta ai modelli di AI di accedere a dati arricchiti di contesto in tutti i sistemi distribuiti
• Lancia un progetto pilota: inizia con un motore di suggerimenti, il rilevamento delle frodi o un workflow operativo
• Cresci nel tempo: espandi il database di knowledge graph man mano che emergono nuove fonti di dati e casi d'uso

Scalabilità dei knowledge graph a livello enterprise

Il knowledge graph è valorizzato al massimo quando è inserito in un ecosistema di dati più ampio. Ciò è reso possibile grazie a una base dati semantica che si estende a fonti di dati operative, analitiche ed esterne.

Collegando il knowledge graph a questa base, le imprese acquisiscono la certezza che le analisi siano sempre disponibili indipendentemente da dove risiedono i dati. Questo approccio supporta le applicazioni guidate dall'AI e apre la strada alla governance, scalabilità e agilità all'interno dell'azienda.