Рекламный пост Объемы данных, генерируемых по всему миру, растут с экспоненциальной скоростью: Statista прогнозирует, что общий объем данных, созданных, захваченных, скопированных и потребленных во всем мире, к 2025 году достигнет впечатляющих 180 зеттабайт.
Согласно новой книге Building Knowledge Graphs: A Practitioner’s Guide, опубликованной нашими хорошими друзьями О’Рейли, не утонуть в этом постоянно растущем потоке данных — серьезная задача, но не непреодолимая. Авторы фолианта, Хесус Барраса и доктор Джим Уэббер, утверждают, что «еще не все потеряно», потому что новая категория технологий, основанная на графиках, может помочь извлечь реальную пользу из того, что в противном случае превратилось бы в неуправляемый цунами данных.
Википедия определяет «граф знаний» как базу знаний, которая использует модель данных или топологию, структурированную графом, для интеграции данных. Графы знаний могут быть очень удобны для хранения и представления взаимосвязанных описаний самых разных вещей, включая объекты, события, ситуации или абстрактные понятия.
В своей новой книге Барраса и Уэббер объясняют, что графы знаний могут лежать в основе всего: от систем, ориентированных на потребителя, таких как навигация и социальные сети, до критически важной инфраструктуры, такой как цепочки поставок и электрические сети.
«Мы написали эту книгу для профессионалов в области технологий, которые заинтересованы в построении и использовании графов знаний в своем бизнесе», — говорят авторы.
Далее они отмечают, что графы знаний ценны, потому что они могут обеспечить контекстуальное понимание данных. Контекст определяется уровнем метаданных (топология графа и другие функции), который обеспечивает правила для структуры и интерпретации. В книге показано, как при подключении этот контекст позволяет специалистам по данным извлекать больше пользы из существующих данных, обеспечивать автоматизацию и оптимизацию процессов, улучшать прогнозы и поддерживать гибкое реагирование на изменяющиеся бизнес-среды.
Построение графиков знаний, практическое руководство был написан специально для удовлетворения потребностей профессионалов в области данных и программного обеспечения, которые собирают сложные информационные системы. Он разделен на два раздела: первая часть посвящена основам графов, включая базы данных графов, языки запросов, обработку данных и науку о графовых данных. Этот начальный раздел предназначен для того, чтобы специалисты по данным быстро освоили основы. Вторая половина книги посвящена случаям «значимого использования графа знаний» и тому, как их реализовать. Чтобы предоставить читателям практический контекст, приводятся исчерпывающие примеры кода и архитектуры системы.
Для высокопоставленных стратегических людей, находящихся на вершине пищевой цепи ИТ (ИТ-директора, мы смотрим на вас здесь), эта книга все еще может быть полезна, поскольку в ней представлен обзор графов знаний и того, как они предоставляются.
При поддержке Neo4j.
