مقدمة عن مخططات المعرفة

مخطط المعرفة هو وسيلة لتحويل البيانات الأولية إلى شبكة ذات قيمة. وهو يمثل نموذجًا لكيفية تفاعل العملاء والمنتجات والعمليات والأحداث—وهذا يخلق أساسًا دلاليًا يساعد الشركات على تجاوز البيانات غير المتصلة والاتجاه نحو رؤى قابلة للتنفيذ.

مخططات المعرفة والذكاء الاصطناعي

تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي (AI) على جودة البيانات التي يفهمها. فبدون وجود سياق، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي عرضة للأخطاء أو عدم صحة المخرجات.

يؤسس مخطط المعرفة الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال. فهو يوفر سياقًا، ويوضح كيفية ارتباط الكيانات، والعناصر الأكثر الأهمية، والأنماط التي لها أهمية. وهذا التأسيس له دور هام في ضمان توفير نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة جديرة بالثقة مع تقليل احتمالية حدوث الأخطاء بدرجة كبيرة.

وهذا هو السبب في أن مخططات المعرفة هي الركيزة للعديد من التطبيقات الذكية اليوم. تنتقل الشركات إلى استخدام مخططات المعرفة، وذلك في تقديم التوصيات المخصصة واكتشاف الاحتيال وإجراء تدفقات العمل المؤتمتة من أجل:

• الوصول إلى البيانات الموزعة دون الحاجة إلى نقلها أو نسخها نسخًا متماثلاً
• تمكين اتخاذ قرارات أسرع وأكثر موثوقية على مستوى الوظائف والعمليات
• دعم التطبيقات الذكية والأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال سياق الأعمال لتحسين الأداء وتبسيط تدفقات العمل

كيفية عمل مخطط المعرفة

يعتبر مخطط المعرفة جزءًا من طبقة البيانات الدلالية التي تعكس عمليات الأعمال في الواقع. ويقوم بذلك عن طريق ربط البيانات على مستوى السُحب والأنظمة والمجالات مع تسجيل العلاقات التي تعطيها قيمتها. فيما يلي العناصر التي تجعل هذا الربط ممكنًا:

• العُقد: تمثل هذه الكيانات، مثل العملاء والمنتجات والمورِّدين والمعامَلات والمواقع
• الروابط: هذه تصف كيفية ربط تلك العُقد، ومن الأمثلة، "يشتري من" و"يملك" و"يمد" و"يقع في"، الخ.
• الخصائص: تفاصيل إضافية عن كل كيان أو علاقة

التمثيل الدلالي

ما يميز مخطط المعرفة هو قدرته على إنشاء تمثيل دلالي لبياناتك. بدلاً من التعامل مع "العميل (س) يشتري المنتج (ص)" على أنها معاملة بسيطة، يحدد المخطط المعنى والسياق الأساسيين.

وهو يدرك ذلك باعتباره جزءًا من نظام أوسع نطاقًا، ويبرز الرؤى بشأن مخاطر سلسلة التوريدات أو سلوك العملاء أو الاتجاهات التشغيلية من خلال فهم البيانات وإظهار كيفية ارتباطها بكل شيء آخر. وينتج عن ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن توفر إجابات سريعة ودقيقة وغنية بمعلومات مرتبطة بالسياق.

العلاقة بين مخططات المعرفة وعلم الوجود

لا يتضمن مخطط المعرفة مجموعة من المعلومات غير المنظمة—فهو يعمل بنموذج بيانات دلالي يسمى علم الوجود. ويمكنك اعتباره مخططًا يساعدك على فهم بياناتك. وهو يحدد ما يلي:

• الكيانات: الأشياء الموجودة (العملاء والمنتجات والأصول والموظفون وما إلى ذلك)
• العلاقات: كيفية ربط تلك الأشياء (يشتري ويدير ويمد وينتمي إلى، إلخ.)
• القواعد: منطق الأعمال والقيود التي تساعد في الحفاظ على الاتساق

يصبح مخطط المعرفة مع كل ذلك شبكة غنية ومنظمة وقوية قادرة على قيادة نماذج الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات وأتمتة العمليات.

كيف تعمل مخططات المعرفة وقواعد بيانات المتجهات معًا

نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي يزداد تعاملها مع البيانات غير المنظمة، مثل النص والصور ومقاطع الفيديو، تصبح مخططات المعرفة أكثر أهمية عند إقرانها بقواعد بيانات المتجهات.

تساعد قواعد بيانات المتجهات الذكاء الاصطناعي في العثور على أشياء متشابهة—مثل تحديد مستندات أو منتجات أو صور مماثلة بناءً على عمليات التضمين الرياضية. وتساعد مخططات المعرفة الذكاء الاصطناعي في فهم كيفية ربط الأشياء.

فإنها تمكن معًا أنظمة الذكاء الاصطناعي من أن تتمتع بالسلاسة (التعرف على الأنماط) والذكاء (الفهم السياقي)، وهذا يؤدي إلى توفر بيانات أكثر موثوقية وتوصيات دقيقة ونتائج أفضل.

مزايا مخطط المعرفة للشركات

• تنظيم المعلومات المتباينة
  يربط مخطط المعرفة الذي يقترن ببنية بيانات دلالية بين البيانات أينما كانت دون الحاجة إلى إضفاء طابع مركزي عليها.
• تحسين الكفاءة التشغيلية
  يمكنك الاستعلام عن الأسئلة المعقدة بسرعة دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية أو لغة SQL معقدة. تمكِّن مخططات المعرفة عملية الأتمتة على أساس كيفية اتصال الكيانات وإجراءاتها.
• تقديم تجارب أفضل للعملاء
  تتيح مخططات المعرفة للمؤسسات تقديم توصيات مخصصة وتحسين رحلات العملاء وتخصيص العروض بناءً على فهم العملاء ومتطلباتهم في الوقت الفعلي.
• تمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً
  يمكنك تحديد الأنماط والتبعيات واكتشاف الفرص التي لم تكن واضحة مسبقًا بسبب عدم اتصال مصادر البيانات.

تطبيقات عملية

تستخدم المؤسسات مخططات المعرفة لمواجهة تحديات الأعمال المعقدة وعالية التأثير.

التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

توفر مخططات المعرفة من خلال ربط سلوك العملاء وسجل الشراء وسمات المنتجات توصيات مخصصة بدرجة كبيرة في الوقت الفعلي. ويمكن للمؤسسات تخصيص التجارب للمستخدمين الفرديين لزيادة التفاعل وتعزيز فرصة الحصول على عميل فعلي وتعزيز الرضا سواء في مجال البيع بالتجزئة أو التجارة الرقمية أو خدمات الاشتراك.

نظرات شاملة على العملاء

يمكن لمخطط المعرفة توحيد بيانات العملاء على مستوى أنظمة التسويق والمبيعات والخدمات والدعم. فبدلاً من السجلات المنفصلة، تحصل المؤسسات على عرض واحد عني بالمعلومات المرتبطة بالسياق لكل تفاعل من تفاعلات العملاء. وهذا يتيح استهداف أفضل وحل أسرع واتخاذ قرارات أكثر استنارة عند كل نقطة اتصال.

الكشف عن الاحتيال وتحليل المخاطر

وغالبًا ما تكمن أنماط الاحتيال والمخاطر في العلاقات بين الأشخاص والمعامَلات والحسابات. وتتيح مخططات المعرفة للشركات إمكانية تحديد الروابط المخفاة التي تفتقدها الأنظمة التقليدية، وهذا يتيح الكشف بشكل أسرع عن السلوك المشكوك به وإدارة المخاطر الأكثر استباقية في مجالات، مثل الخدمات البنكية والتأمين والإعداد للشراء.

تحسين سلسلة التوريدات

تتضمن سلاسل التوريدات عددًا لا يحصى من المورِّدين والمنتجات وشركاء العمليات اللوجستية والمستودعات والعلاقات بينها. ويمكن لمخطط المعرفة تصور هذه الروابط وتحليلها لتحديد الاضطرابات وتحسين المسارات وتحديد المورِّدين البدلاء وتقييم التبعيات، وهذا يؤدي إلى تحسين النتائج ورفع مستوى الكفاءة.

اكتشاف البيانات واستكشافها

بالنسبة إلى المحللين ومستخدمي الأعمال، تسهل مخططات المعرفة التعامل مع البُنى الأساسية للبيانات المعقدة. وبدلاً من الحاجة إلى مهارات تقنية عميقة أو تجميع مجموعات البيانات معًا يدويًا، يمكن للمستخدمين استكشاف العلاقات للحصول على رؤى أسرع وتقليل وقت اتخاذ القرار.

كيفية البدء في استخدام مخطط المعرفة

• البدء بحالة استخدام أساسية: يمكنك التركيز على مجال، مثل العملاء أو المنتجات أو سلاسل التوريدات
• تحديد الكيانات والعلاقات الخاصة بك: يمكنك بناء (أو اعتماد) علم وجود يعكس أعمالك
• يمكنك اختيار نظام أساسي للبيانات مصمم للسحابة بطبقة دلالية متوافقة مع المؤسسة تدعم مخططات المعرفة وتتكامل مع أحمال العمل الارتباطية والتحليلية وتتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات الغنية بالمعلومات المرتبطة بالسياق على مستوى الأنظمة الموزعة
• تشغيل الإصدار التجريبي: يمكنك البدء بمحرك التوصيات أو اكتشاف احتيال أو تدفق عمل تشغيلي
• التوسع على مدار الوقت: يمكنك توسيع قاعدة بيانات مخطط المعرفة مع ظهور حالات استخدام ومصادر بيانات جديدة

توسيع نطاق مخططات المعرفة على مستوى المؤسسة

يقدم مخطط المعرفة القيمة القصوى عندما يكون جزءًا من نظام بيانات أوسع نطاقًا. إن البنية الأساسية للبيانات الدلالية التي تشمل مصادر البيانات التشغيلية والتحليلية والخارجية تجعل ذلك ممكنًا.

ويمكن للشركات ضمان توفر الرؤى دائمًا بغض النظر عن مكان وجود البيانات من خلال ربط مخطط المعرفة بهذه البنية الأساسية. ويدعم هذا الأسلوب التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ويتيح الإدارة وقابلية التوسع والمرونة داخل المؤسسة.