Knowledge graphs zijn gestructureerde, graph-based representaties van data-entiteiten en hun onderlinge relaties. Ze kunnen overweg met elke combinatie van gestructureerde en ongestructureerde data én transformeren alle losstaande datasilo’s binnen grote organisaties tot één enkele databron die besluitvormers voorziet van bruikbare informatie. Knowledge graphs vormen de verbindende laag bovenop cloud-dataplatforms. Ze voorzien de gestructureerde en ongestructureerde data binnen het platform van context. Hierdoor kunnen mensen, en AI-algoritmes, de enorme hoeveelheid complexe data begrijpen, analyseren en daar waardevolle inzichten uit halen.
Belangrijkste uitdagingen
Laten we kort kijken naar de uitdagingen rondom ongestructureerde data, zoals de enorme hoeveelheid e-mails binnen een groot bedrijf, chatgeschiedenis met klanten en intern gebruik, PDF’s, afbeeldingen en vele andere informatietypen. Werken met ongestructureerde data vereist veel meer dan alleen het opschonen van data, zoals je dat doet bij informatie in relationele databases of spreadsheets. Alleen al het automatiseren van het interpreteren, categoriseren, taggen en samenvatten van ongestructureerde data is onmogelijk zonder de juiste technologie.
Schaalbaarheid en prestaties
Het juiste knowledge graph-systeem voor jouw organisatie moet schaalbaar genoeg zijn om alle data aan te kunnen die in de komende jaren beschikbaar komt. Het begrip "schaalbaarheid" is in deze context niet triviaal, gezien de enorme hoeveelheid data. Denk aan de tijd die nodig is om data te laden en transformeren, en aan de latency-vereisten voor complexe zoekopdrachten. Kijk hoe de graph gebruikmaakt van massively parallel processing (MPP)-technieken om de benodigde rekenkracht aan te kunnen. Het juiste systeem moet ook je bestaande (meta) datamodellen en datagovernance-processen gebruiken om de constructie van de knowledge graph te automatiseren. Een goed platform voorkomt handmatige verwerking en maakt automatisch gebruik van relationele databaseschema’s.
Gebruikerservaring
Het is cruciaal dat je op knowledge graph gebaseerde systeem toegankelijk is voor executives, productmanagers, R&D-leads en andere stakeholders. Zij moeten het systeem begrijpen, zelf zoekopdrachten kunnen uitvoeren en bruikbare inzichten verkrijgen zonder hulp van IT. Zorg ervoor dat je begrijpt hoe de software van de leverancier werkt bij het opzetten en gebruiken van een knowledge graph, en controleer of het proces duidelijk en eenvoudig is. Zorg er ook voor dat je technische team de knowledge graph net zo gemakkelijk leert bouwen en beheren als ze nu omgaan met tabellen, datasets en dataproducten binnen je huidige cloud-dataplatform. Verifieer of zakelijke gebruikers hun vertrouwde tools kunnen blijven gebruiken voor een soepele integratie in hun workflows.
Beveiliging, privacy en compliance
Het is essentieel dat het systeem gevoelige data beschermt met robuuste toegangscontrole, uitgebreide audit-trails en naleving van regelgeving zoals de GDPR, HIPAA en andere, afhankelijk van jouw sector. Onderzoek hoe de leverancier omgaat met beveiligingsrisico’s en bestaande beveiligingsprotocollen, en hoe de software ondersteuning biedt aan je interne governance- en compliance-eisen.
Gebruik van ontologieën
Ontologieën zijn fundamenteel voor hoe knowledge graphs werken en cruciaal voor de ontwikkeling van effectieve en nauwkeurige generatieve AI-toepassingen. Ze beschrijven data in zakelijke termen, ondersteunen data-interoperabiliteit en bevorderen transparantie en vertrouwen. Wanneer je een leverancier van knowledge graphs kiest, zorg er dan voor dat je begrijpt hoe de software ontologieën gebruikt om jouw data te beschrijven, dat deze ondersteuning biedt voor de industriestandaarden die jij nodig hebt, en dat je ermee kunt omgaan met zowel je huidige als toekomstige vereisten.
Ondersteuning voor geavanceerde AI via Graph RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een populaire techniek die de antwoorden van generatieve AI beperkt tot geverifieerde informatie. Graph RAG (ook wel GRAG genoemd) gaat een stap verder en gebruikt contextuele data uit een knowledge graph om hallucinerende antwoorden te minimaliseren. Hierdoor leveren gebruikersinterfaces op basis van natuurlijke taal nóg nauwkeurigere en completere antwoorden. Graph RAG is ideaal voor elke combinatie van gestructureerde en ongestructureerde data, en verhoogt de waarde van je dataplatform voor je organisatie.
Hoe lang duurt het voordat je positieve ROI ziet?
Het allerbelangrijkste is om te beoordelen hoe snel het systeem kan worden geïmplementeerd en waarde begint te leveren aan je organisatie. Het is niet voldoende om simpelweg een aantal afvinklijstjes te doorlopen. Besluitvormers moeten het systeem effectief kunnen gebruiken en vertrouwen op de output. Zodra dat gebeurt, kun je de ROI meten van je totale investering in het dataplatform én de knowledge graph en je focussen op waar het echt om draait: het runnen van je bedrijf.
Klik om meer te leren: altair.com/knowledge-graphs.
