{"id":25083,"date":"2021-10-27T09:09:38","date_gmt":"2021-10-27T15:09:38","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25083"},"modified":"2021-10-27T09:12:30","modified_gmt":"2021-10-27T15:12:30","slug":"por-que-los-cio-recurren-a-los-graficos-de-conocimiento-para-obtener-ayuda-empresarial-fundamental","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/empresa\/por-que-los-cio-recurren-a-los-graficos-de-conocimiento-para-obtener-ayuda-empresarial-fundamental\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 los CIO recurren a los gr\u00e1ficos de conocimiento para obtener ayuda empresarial fundamental"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Le preguntamos a 100 altos ejecutivos de tecnolog\u00eda (CIO, CTO y directores de datos) qu\u00e9 necesitan para salvar los silos de datos, impulsar los proyectos de IA \/ ML y abrir nuevas fuentes de ingresos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Un enorme 88% dijo lo mismo: gr\u00e1ficos de conocimiento. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Dado que estos ejecutivos representan a grandes organizaciones en diferentes verticales que utilizan tecnolog\u00eda de gr\u00e1ficos para una amplia gama de casos de uso, es evidente que algo est\u00e1 sucediendo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 el gr\u00e1fico de conocimiento,\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/cs520\/2020\/notes\/What_is_a_Knowledge_Graph.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">definido<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0por\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.stanford.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">la Universidad de Stanford<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0como &#8220;una abstracci\u00f3n convincente para organizar el conocimiento estructurado del mundo a trav\u00e9s de Internet y una forma de integrar informaci\u00f3n extra\u00edda de m\u00faltiples fuentes de datos&#8221;, se est\u00e1 convirtiendo en un tema tan candente?<\/span><\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los l\u00edderes el valor de sus datos, muy conscientes de que contienen las respuestas a sus preguntas comerciales m\u00e1s urgentes. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Necesitan conocimientos para mejorar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento empresarial. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los gr\u00e1ficos de conocimiento pueden ayudar a estos l\u00edderes porque funcionan como una capa de informaci\u00f3n especial no disruptiva en la parte superior de su panorama de datos existente. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los gr\u00e1ficos de conocimiento impulsan la inteligencia en los datos para mejorar significativamente su valor, sin cambiar nada de la infraestructura de datos existente.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Otro factor clave que explica por qu\u00e9 los l\u00edderes empresariales est\u00e1n recurriendo a esta tecnolog\u00eda es que los gr\u00e1ficos de conocimiento mejoran las tecnolog\u00edas existentes. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">En la d\u00e9cada de 1990, hubo\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=ZJHPpsb3FzM\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">un anuncio conocido de BASF<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0que dec\u00eda: \u201cNo fabricamos muchos de los productos que compras. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Hacemos mejor muchos de los productos que compras \u201d. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los gr\u00e1ficos de conocimiento act\u00faan de la misma manera. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Mejoran las tecnolog\u00edas existentes al proporcionar una mejor gesti\u00f3n de datos, mejores predicciones y una mejor innovaci\u00f3n, en parte porque alimentan la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Y lo que es m\u00e1s importante, los gr\u00e1ficos de conocimiento ayudan a mejorar los productos porque se prestan a m\u00faltiples casos de uso.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">El look &#8216;X 360&#8217;<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Dividamos los casos de uso de gr\u00e1ficos de conocimiento en dos grupos: gesti\u00f3n de datos y an\u00e1lisis de datos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El objetivo del gr\u00e1fico de conocimiento de gesti\u00f3n de datos es impulsar la acci\u00f3n de seguridad o conocimiento. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los gr\u00e1ficos de conocimiento de aseguramiento de datos se centran en la agregaci\u00f3n, validaci\u00f3n y gobernanza de datos, e incluyen ejemplos como linaje de datos, procedencia de datos, gobernanza de datos, cumplimiento y gesti\u00f3n de riesgos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Canalizar todos sus datos en un gr\u00e1fico de conocimiento puede ser un desaf\u00edo.\u00a0<\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/go.neo4j.com\/wbr-210415-powering-next-gen-applications-with-embedded-graphs-partner.html?ref=pr-&amp;utm_source=information-age&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=knowledge-graphs-UK\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">MANTA<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0, construido sobre un gr\u00e1fico de conocimiento, es una plataforma de linaje automatizada que muestra a los usuarios c\u00f3mo los datos fluyen y se transforman en su viaje a trav\u00e9s de los sistemas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Al incorporar una base de datos de gr\u00e1ficos, los clientes adquieren r\u00e1pidamente una vista m\u00e1s hol\u00edstica y escalable de sus canales de datos, lo que permite una mejor gobernanza, cumplimiento, migraci\u00f3n y activaci\u00f3n de metadatos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Por el contrario, el gr\u00e1fico de conocimiento de la percepci\u00f3n de datos va m\u00e1s all\u00e1 de la visibilidad de la informaci\u00f3n y se centra en la exploraci\u00f3n, la deducci\u00f3n y la inferencia de nuevos conocimientos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los ejemplos incluyen &#8216;Cliente 360&#8217;, &#8216;Paciente 360&#8217;, &#8216;Producto 360&#8217;, &#8216;Agente 360&#8217;, etc. En esta categor\u00eda, tambi\u00e9n est\u00e1 la gesti\u00f3n de identidad y acceso, AML (anti-lavado de dinero), an\u00e1lisis de causa ra\u00edz, recomendaciones y muchos otros.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Un ejemplo destacado es un gr\u00e1fico de conocimiento que rastrea objetos en el espacio, tanto equipo funcional como equipo roto conocido, como basura espacial. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Llamado\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/dataverse.tdl.org\/dataverse\/ASTRIA\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">ASTRIAGraph<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0, el gr\u00e1fico de conocimiento tiene como objetivo ayudar a monitorear los objetos espaciales en la \u00f3rbita terrestre baja con el prop\u00f3sito de la seguridad a largo plazo y la sostenibilidad de los viajes espaciales. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Al utilizar un gr\u00e1fico de conocimiento, el equipo de ASTRIAGraph relaciona y categoriza enormes cantidades de datos de dominio espacial dispares y rastrea objetos desde tel\u00e9fonos m\u00f3viles hasta sat\u00e9lites masivos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El gr\u00e1fico de conocimiento se utiliza para predecir la trayectoria de los objetos y evaluar el riesgo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">ASTRIAGraph proporciona una imagen clara de una realidad enormemente compleja.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico, IoT y gemelos digitales<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">La magia de los gr\u00e1ficos de conocimiento entra en juego a medida que utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico para analizarlos en su conjunto, descubriendo patrones y anomal\u00edas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Ah\u00ed es donde entran en juego los gr\u00e1ficos de conocimiento de an\u00e1lisis de datos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Mejoran las decisiones, los pron\u00f3sticos y las predicciones y prescriben acciones \u00f3ptimas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u00daselos para predecir la deserci\u00f3n y realizar cualquier tipo de an\u00e1lisis hipot\u00e9tico.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Considere el poder de cuentos gr\u00e1ficos de conocimiento en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El Centro Alem\u00e1n para la Investigaci\u00f3n de la Diabetes (\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.dzd-ev.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">DZD<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0) es un ejemplo de ello, ya que acumula una gran cantidad de datos biom\u00e9dicos que no est\u00e1n estructurados, son heterog\u00e9neos y no est\u00e1n conectados. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La DZD se propuso comprender mejor las causas y la prevenci\u00f3n de la diabetes. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">DZDConnect, su gr\u00e1fico de conocimiento, brinda m\u00e1s de 450 cient\u00edficos un acceso r\u00e1pido a toda la informaci\u00f3n relevante. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El gr\u00e1fico de conocimiento les ayuda a hacer preguntas ricas y complejas mientras buscan comprender los tratamientos y las intervenciones en el estilo de vida para esta enfermedad metab\u00f3lica y sus complicaciones a largo plazo.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Los gr\u00e1ficos de conocimiento absorben cada vez m\u00e1s datos y, al mismo tiempo, los hacen cada vez m\u00e1s \u00fatiles.\u00a0DZDConnect se cre\u00f3 por primera vez en 2017, comenzando con los datos de ensayos cl\u00ednicos propios de DZD y enriqueci\u00e9ndolos con grandes vol\u00famenes de datos de investigaci\u00f3n interdisciplinaria para afecciones como accidente cerebrovascular, ataque card\u00edaco y c\u00e1ncer.\u00a0M\u00e1s recientemente, DZD expandi\u00f3 su gr\u00e1fico de conocimiento con investigaciones m\u00e9dicas publicadas, agregando 30 millones de art\u00edculos de PubMed.\u00a0El gr\u00e1fico de conocimiento de la DZD ahora tiene casi 1.800 millones de nodos y 4.900 millones de relaciones.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Otro ejemplo es\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.tcs.com\/tcs-launches-intelligent-power-plant-solution-to-digitally-transform-utilities-operations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">TCS IP2<\/a>\u00a0, una soluci\u00f3n de planta de energ\u00eda inteligente construida sobre un gr\u00e1fico de conocimiento.\u00a0TCS IP2 se basa en el poder de los gr\u00e1ficos de conocimiento para el diagn\u00f3stico y la optimizaci\u00f3n de la planta de energ\u00eda en tiempo real.\u00a0Al utilizar una combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico, IoT y gemelos digitales junto con gr\u00e1ficos de conocimiento, el sistema puede anticiparse a las fallas, optimizar las operaciones, reducir el consumo de combustible, reducir las emisiones y ofrecer otros beneficios basados \u200b\u200ben datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Lo fascinante es que los clientes nos dicen que sus casos de uso comienzan como gr\u00e1ficos de conocimiento de gesti\u00f3n de datos, pero a menudo se convierten en gr\u00e1ficos de conocimiento de an\u00e1lisis de datos que respaldan la toma de decisiones.\u00a0Por lo general, los equipos comienzan con un gr\u00e1fico de conocimiento de informaci\u00f3n de datos para que puedan explorar relaciones, agregar algoritmos de gr\u00e1ficos para analizar estructuras de red y descubrir patrones y anomal\u00edas, y usar el aprendizaje autom\u00e1tico nativo de gr\u00e1ficos para la predicci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para el aprendizaje autom\u00e1tico, necesita caracter\u00edsticas, y las caracter\u00edsticas que extrae mediante algoritmos de gr\u00e1ficos mejoran sus modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para generar mejores predicciones.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico nativo de gr\u00e1ficos m\u00e1s avanzado aprende del gr\u00e1fico para resaltar los datos y las relaciones que faltan, haciendo conexiones que no sabe que existen e infiriendo datos y relaciones para agregar.\u00a0Con todo esto, no es sorprendente que\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Gartner haya\u00a0<\/a><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/documents\/3996981-top-trends-in-data-and-analytics-for-2021\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">declarado recientemente:<\/a>\u00a0&#8220;Hasta el 50% de las consultas de Gartner sobre el tema de la IA implican un debate sobre el uso de la tecnolog\u00eda gr\u00e1fica&#8221;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">En resumen, puede ver en unos pocos pasos c\u00f3mo hemos pasado de gr\u00e1ficos de conocimiento de informaci\u00f3n sobre datos a gr\u00e1ficos de conocimiento sofisticados que alimentan la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Ese es un viaje t\u00edpico de tecnolog\u00eda de gr\u00e1ficos para nuestros clientes, con gr\u00e1ficos de conocimiento en el centro. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Es una tendencia poderosa que vemos en todas las industrias y en todos los equipos de ciencia de datos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">No es de extra\u00f1ar que la alta direcci\u00f3n est\u00e9 despertando a la posibilidad de los gr\u00e1ficos de conocimiento. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u00bfDeber\u00eda el tuyo?<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Fuente:\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Selecci\u00f3n del editor. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">(2021t, 27 de octubre). <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Por qu\u00e9 los CIO recurren a los gr\u00e1ficos de conocimiento para obtener ayuda empresarial fundamental. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Recuperado 27 de octubre de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/why-cios-are-turning-to-knowledge-graphs-for-critical-business-help-123497453\/<\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le preguntamos a 100 altos ejecutivos de tecnolog\u00eda (CIO, CTO y directores de datos) qu\u00e9 necesitan para salvar los 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