Um Guia Prático para Construir Grafos de Conhecimento

Grafos de Conhecimento são ferramentas poderosas que ajudam a conectar diferentes pedaços de informação de uma forma significativa. Eles juntam dados de negócios com conhecimento organizacional usando uma rede de conceitos, propriedades, indivíduos e relacionamentos. Ao ligar informações que antes estavam desconectadas com conhecimento de especialistas, eles oferecem novas percepções e permitem aplicações de negócios mais inteligentes. Porém, criar um grafo de conhecimento demanda um investimento significativo de tempo e recursos, exigindo colaboração entre especialistas do domínio e técnicos.

Este artigo apresenta um guia passo a passo para construir um grafo de conhecimento que conecta dados diversos e conhecimento de especialistas para fins industriais. O modelo se baseia no famoso processo de mineração de dados, adaptando-o para a criação de grafos de conhecimento. O processo começa com a compreensão das necessidades de negócios e dados, abrange tarefas para criar o Modelo de Dados e termina com a Avaliação e a implementação do grafo.

#O que é um Grafo de Conhecimento?

Um grafo de conhecimento é uma forma de organizar dados que enfatiza como diferentes pedaços de informação estão conectados. Isso pode melhorar como as empresas fazem pesquisas, dão recomendações ou analisam dados. Grandes empresas como Google e Microsoft popularizaram grafos de conhecimento ao usá-los para aprimorar seus serviços.

Nos últimos anos, os grafos de conhecimento também foram implementados na manufatura e em outras indústrias. Por exemplo, empresas como Siemens e Bosch aplicaram soluções de grafos de conhecimento para melhorar processos como monitoramento de máquinas e qualidade de produtos.

Grafos de conhecimento são particularmente úteis quando se trata de integrar e gerenciar dados de várias fontes. Eles se destacam em cenários onde as relações entre entidades são críticas, permitindo que as empresas ganhem flexibilidade que modelos de dados tradicionais não têm. Com o tempo, os grafos de conhecimento podem ser aprimorados à medida que mais dados ficam disponíveis e conforme a compreensão aprofunda.

#A Necessidade de um Modelo de Procedimento

Embora existam abordagens gerais para construir grafos de conhecimento, muitas vezes falta orientação para necessidades específicas da indústria. Em resposta, um modelo prático para criar grafos de conhecimento especificamente para aplicações industriais foi desenvolvido. Este modelo combina práticas de projetos de pesquisa e consultoria com parceiros da indústria, oferecendo uma abordagem estruturada para implementar projetos de grafos de conhecimento em vários campos.

O modelo de procedimento consiste em sete etapas distintas. Essas etapas guiam o processo desde a compreensão inicial das necessidades de negócios até a implementação do grafo de conhecimento.

#Etapas na Construção de um Grafo de Conhecimento

#1. Compreensão do Negócio

A primeira etapa é definir o caso de uso da indústria e os objetivos de negócios. Isso envolve trabalhar com especialistas do assunto e usuários potenciais para brainstormar e determinar o que o grafo de conhecimento deve alcançar. Os objetivos, casos de uso e escopo podem evoluir à medida que o projeto avança.

Durante essa etapa, o processo também inclui uma tarefa de descobrir processos de negócios existentes, o que pode ajudar a identificar fontes de dados relevantes. Coletar termos de negócios em um glossário ajuda na criação do modelo de dados mais tarde.

#2. Compreensão dos Dados

A segunda etapa foca em reunir fontes de dados relevantes para o caso de uso escolhido. Isso muitas vezes exige um esforço significativo para identificar e entender as fontes de dados existentes, que podem estar mal documentadas. Os dados podem vir de vários sistemas, como sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou bancos de dados de produção.

Avaliar a qualidade dos dados nesta fase é crucial para identificar possíveis problemas desde cedo. A avaliação verifica a clareza, consistência e completude dos dados.

#3. Preparação dos Dados

Nesta etapa, os dados coletados são preparados para integração no grafo de conhecimento. Isso envolve limpar os dados, mesclar diferentes fontes, reestruturá-los e realizar quaisquer tarefas de pré-processamento necessárias. O objetivo é garantir que os dados estejam em um formato adequado para mapeamento na estrutura do grafo de conhecimento.

#4. Modelagem

A quarta etapa combina todo o conhecimento adquirido nas etapas anteriores para criar um modelo de dados. Esse modelo representa as entidades importantes, suas relações e as propriedades que as definem. Criar um modelo preliminar ajuda a facilitar discussões com especialistas para refinar a ontologia.

Durante essa fase, ontologias existentes podem ser revisadas para possível reutilização, economizando tempo e esforço enquanto se cria um modelo mais robusto.

#5. Configuração do Grafo

Esta etapa é onde o grafo de conhecimento é realmente construído. Os dados preparados são transformados de acordo com o modelo definido, e a estrutura do grafo é criada usando um banco de dados gráfico. Esse banco de dados permite interações dinâmicas com os dados e oferece a capacidade de consultas complexas.

#6. Avaliação

Uma vez que o grafo de conhecimento é criado, ele deve ser avaliado em relação aos objetivos de negócios originais. Essa avaliação verifica quão bem o grafo responde às perguntas de competência definidas na primeira etapa. Cada pergunta é desmembrada em consultas específicas que são testadas contra o grafo de conhecimento.

O feedback da avaliação é crucial, pois orienta atualizações e revisões futuras para melhorar o grafo de conhecimento.

#7. Implementação

A etapa final envolve implantar o grafo de conhecimento para uso contínuo. Isso inclui estabelecer processos para manter e operar o grafo ao longo do tempo. Ao contrário das etapas anteriores, esta não precisa ser repetida em cada iteração, pois a implantação envolve melhorias contínuas enquanto o grafo é utilizado.

#Abordagem de Desenvolvimento Lean e Ágil

Uma das grandes vantagens dos grafos de conhecimento é a sua flexibilidade. Como a estrutura do grafo pode ser modificada sem muito esforço, eles se encaixam bem nas metodologias de desenvolvimento ágil. Este modelo de procedimento incorpora princípios lean ao focar em entregar valor, minimizar esforços desperdiçados e garantir que apenas o trabalho necessário seja feito.

A abordagem ágil permite reavaliações e adaptações frequentes com base no feedback dos usuários. À medida que cada iteração do processo é concluída, objetivos e requisitos podem ser atualizados, garantindo que o produto final atenda de forma eficaz às necessidades dos usuários.

#Conclusão

Construir um grafo de conhecimento para aplicações industriais envolve uma abordagem estruturada que combina insights de negócios e know-how técnico. Cada etapa do processo é essencial para criar uma ferramenta valiosa que melhora a tomada de decisões e a eficiência dentro das organizações.

Seguindo este modelo de procedimento, as empresas podem aproveitar efetivamente o potencial dos grafos de conhecimento para extrair insights significativos de diversas fontes de dados, levando a operações e resultados de negócios melhores. O processo foi projetado para ser flexível e adaptável, tornando-o adequado para diferentes indústrias e casos de uso. À medida que a tecnologia em torno dos grafos de conhecimento continua a evoluir, integrar automação e análises avançadas irá aprimorar ainda mais suas capacidades, abrindo caminho para aplicações mais inteligentes no futuro.