Cuando realizamos una búsqueda de información sobre un tema determinado en el navegador, comprendemos exactamente qué es lo que estamos buscando. Así como también comprendemos las conexiones entre ese tema en particular y otros.
Por ejemplo, si buscamos información sobre leones, sabemos que estamos hablando de un animal salvaje que vive en zonas específicas del planeta y que es similar a otros seres vivos.
Ahora bien, ¿Qué sucede con el buscador en donde encontramos toda esa información? La pregunta en realidad sería si este comprende y relaciona las palabras de nuestra búsqueda con objetos o hechos fácticos, o si, por el contrario, para él son solo una seguidilla de caracteres sin sentido.
Sin duda, el trabajo de cualquier buscador sería más efectivo si este pudiera relacionar con exactitud las palabras con los objetos de la vida real.
De eso precisamente se tratan los gráficos de conocimiento. De recolectar información acerca de diferentes objetos, personas y eventos para volcarla luego en una gran base de datos.
Pero además, se trata de conectar la información de un objeto determinado con otros similares para que la propia base pueda entender más acerca de ellos.
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Origen del gráfico de conocimiento y características claves
Los gráficos de conocimientos surgen a partir de la necesidad de interrelacionar la información volcada en una base de datos.
Cada vez existen más datos y cada vez son más valiosos, pero no son del todo útiles por sí solos, sino que es necesario procesarlos.
Es por esto que el principal objetivo de estos gráficos es dar contexto a un concepto determinado. A partir de dicho concepto, el gráfico permite entender todas aquellas ideas y entidades que están ligadas a él.
Es la propia utilidad de los gráficos de conocimiento lo que le da su origen. Esto es debido a que las grandes bases de conocimiento basadas en datos alcanzan su máxima eficiencia cuando entienden del contexto y la entidad real de las palabras que lo integran.
Fue la gran cantidad de datos que empezaron a almacenarse lo que provocó la necesidad de evolucionar de motores de información a motores de conocimiento.
En otras palabras, los gráficos de conocimiento nacen con el objetivo de transformar datos en información real y relevante.
Algunas de las características clave de los gráficos de conocimiento son el uso de enlace y metadatos semánticos para proporcionarles un contexto a los datos. Básicamente, gracias a ellos tenemos un marco para un correcto análisis de la información.
Por otro lado, estamos hablando de un concepto dinámico cuyo funcionamiento requiere una participación humana casi nula. Es posible crearlos desde cero así como también reestructurarlos cuando sea necesario.
Historia y nacimiento
Los primeros gráficos de conocimientos relevantes aparecieron con bases de datos de conceptos específicos como WordNet que contenía sinónimos y Geonames orientada al ámbito de la geografía.
Luego, como suele suceder, de lo particular se evolucionó a bases de datos más generales, las cuales fueron utilizadas por plataformas como Wikipedia y bases de conocimiento colaborativas como FreeBase.
Pero, los gráficos de conocimiento alcanzaron su punto de relevancia máximo en 2012, año en el cual Google anunció el lanzamiento de su propia base de conocimiento.
Se trató de una revolución en el ámbito de los search engines o motores de búsqueda, así como también en el ámbito del SEO.
Pues el hecho de dar un contexto a las búsquedas permitió que el buscador comenzara a arrojar resultados más atinados en relación con lo que el usuario buscaba.
Por otro lado, si bien los gráficos de conocimiento se popularizaron a través del Google Knowledge Graph, también es cierto que fueron los datos y la necesidad de procesarlos lo que provocó un auge en su uso.
Tanto es así que como veremos más adelante, además de ser utilizados para el ámbito SEO también son muy comunes en el ámbito empresarial.
Implementaciones del gráfico de conocimiento
Un gráfico de conocimiento es una base de conocimiento que utiliza una base de datos e información para representar objetos del mundo real y sus relaciones.
De su propia definición surgen un montón de ámbitos posibles en los cuales se los puede implementar.
Tengamos en cuenta que la visualización de datos en gráficos facilita la detección de patrones, tendencias, estructuras y nos permite observar de qué manera se relaciona la información.
Podemos decir que un ámbito en el cual suelen ser muy utilizados los gráficos de conocimiento es en el de los negocios digitales. Más específicamente en los buscadores y navegadores web.
Tanto Facebook, como Microsoft y lógicamente también Google cuentan con gráficos de conocimiento que le agregan valor y peso a los datos con los que cuenta cada empresa.
Pues para ellos es muy importante el uso de gráficos de conocimiento ya que este les permite aumentar los resultados de búsqueda en sus diferentes navegadores.
Pero además, se trata de plataformas que cuentan con una cantidad innumerable de datos, ya sea recabados por ellos o suministrados por los propios usuarios. Por lo que necesitan de alguna manera organizarlos, segmentarlos y darles valor.
Sin embargo, existen otras implementaciones referidas al ámbito empresarial. Es sabido que existe una creciente cantidad de datos y que las organizaciones disponen de ellas cada vez en mayores cantidades.
Es por esto que muchas compañías eligen procesar los mismos a través de gráficos de conocimiento para poder interrelacionar toda la información empresarial y poder tener un panorama completo de la situación de la empresa.
Esto les permite tomar decisiones de una forma más efectiva porque las mismas estarán basadas en datos contextualizados y además permiten mejorar los algoritmos de aprendizaje automático.
Para las empresas son muy importantes las soluciones que ofrecen los gráficos de conocimiento. Si bien nos tomaremos la tarea de profundizar sobre esto, podemos decir que se trata de un método rentable que mejora la eficiencia de los sistemas de TI.
¿Cómo funciona un gráfico de conocimiento?
Lo primero que hay que saber acerca del funcionamiento de un gráfico de conocimiento es que es necesario que exista una base de datos previa.
Pero además, los datos con los que contemos deben tener una estructura, es decir, deben estar indexados. Es aquí donde aparece un término crucial en materia de gráficos de conocimiento, la ontología.
Si bien nos ocuparemos de profundizar más sobre esta cuestión en los próximos apartados, podemos adelantar que se trata de un modelo de datos rígido. En una ontología hay una segmentación de datos que tiende a ser más general.
Es justamente esa segmentación la que deben tener los datos que añadimos a un gráfico de conocimiento para que estos puedan convertirse en un gran mapa de conexiones.
Ahora bien, la pregunta que puede surgir en cuanto al funcionamiento de un gráfico de conocimiento es de donde provienen los datos. Pues lo cierto es que provienen de diversas fuentes que recopilan información sobre distintos hechos y objetos.
Una vez que tenemos los datos etiquetados y segmentados, es necesario introducirlos dentro de una herramienta de gestión del conocimiento. En esta etapa se le agrega peso y valor a la información y se la comienza a relacionar con otros datos similares.
Es aquí en donde juega un rol importante el lenguaje universal Schema.or a través del cual podemos añadir información adicional a los archivos HTML. Es una manera de que los buscadores entiendan el contenido y devuelvan el resultado acorde a lo que necesita el usuario.
Recordemos que los gráficos de conocimiento están formados por entidades. Esto quiere decir que la información no es solo una serie de palabras, sino que el sistema es capaz de conectar una palabra y su significado con otros conceptos.
Cuando se juntan muchas entidades dentro de una misma base de conocimiento es cuando estamos frente a un gran mapa de conexiones. En estos casos, los gráficos de conocimiento imitan al entendimiento humano y la manera en la que procesa la información.
Ontologías y Semántica Formal
Dos conceptos que sin duda son muy importantes a la hora de hablar de gráficos de conocimiento, son las ontologías y la semántica formal.
Por un lado, por sus propias características, las ontologías son un componente necesario de las bases y gráficos de conocimiento, pues sin ellas no sería posible añadir a los datos la carga suficiente para que se puedan interrelacionar.
Digamos que las ontologías son modelos de datos generales en los cuales se destacan las propiedades que comparten los objetos pero sin proporcionar ningún tipo de información específica.
Se trata de una herramienta utilizada en diferentes áreas como en el campo de la inteligencia artificial, de la ingeniería de sistemas y software e incluso en el de la web semántica.
Disminuir la complejidad de los datos y organizar la información en diferentes segmentos son algunas de las utilidades de esos modelos de datos.
Por el otro lado, tenemos a la semántica formal. Cuando hablamos de gráficos de conocimiento y de bases de datos, es un término que no podemos dejar de mencionar.
Se encarga, a grandes rasgos, de permitir que los diferentes usuarios puedan encontrar respuestas a sus consultas de una forma más efectiva. Esto se logra a través del machine learning y de las conexiones entre datos.
Pues de eso se trata la semántica web, de darles las herramientas a las máquinas para que puedan procesar la información de una manera más avanzada y contextualizarla.
Uso de grafos de conocimiento
Como hemos marcado previamente, los grafos de conocimiento tienen una variedad de usos, ya sea en el ámbito empresarial como en el de los motores de búsqueda.
El uso principal tiene que ver con la organización de la web en una forma semántica. Esto último, con el objetivo de ofrecer a los usuarios resultados de búsqueda más atinados en relación con sus búsquedas.
Recordemos que dentro de los datos de un gráfico de conocimiento utilizado por motores de búsqueda generales tenemos todo tipo de información acerca de libros, películas, actores, eventos históricos y demás.
Pero además, cuando buscamos información sobre un actor, por ejemplo, el navegador también nos arroja resultados de sus películas y de actores y películas de estilo similar a nuestra búsqueda original.
Esto es gracias a un gráfico de conocimiento que a partir de una data model conecta las palabras con objetos, siendo estas entidades y las relaciona con todo aquello que le sea similar.
El crecimiento del uso de los gráficos de conocimiento es proporcional a la ampliación de las bases de datos específicas. Esa es la razón principal por la cual las empresas que trabajan con motores de búsqueda, como Google, los eligen para optimizar sus resultados.
Soluciones Knowledge Graph
Estamos frente a una etapa en la que ha cambiado el manejo y la importancia de la información. Las empresas cuentan con una cantidad innumerable de datos sin importar del rubro en el cual operen.
Es por eso que necesitan procesar esos datos para transformarlos en parámetros útiles para la toma de decisiones. Pero no se trata simplemente de un aspecto más en el ámbito empresarial, sino de una necesidad imperiosa.
Las organizaciones deben adaptarse al nuevo paradigma de la información y por eso es importante que hagan todo lo que esté a su alcance para lograr que los datos sean lo más efectivos posible.
Más allá de los procesos analíticos que puedan desarrollar las empresas, que en muchos casos operan en condiciones limitadas, es importante conocer acerca de las soluciones de gráfico de conocimiento o soluciones Knowledge Graph en inglés.
En primer lugar, debemos tener en cuenta que la contextualización de las palabras hace que los datos incrementen su valor, pues muchas veces es más importante el contexto que la información en sí misma.
Sobre todo en relación con los diferentes tipos de datos que existen en las áreas de una empresa. Si estos no se relacionan, hay un montón de información valiosa que se está perdiendo.
El análisis de la información debe ser completo, de modo que no debe faltar ningún aspecto esencial. Este es sin duda un reto para las empresas que deben dilucidar de qué manera podrán alcanzar una verdadera digitalización.
Como ya marcamos, los gráficos de conocimiento son una herramienta muy novedosa a la hora de trabajar con datos. Al estar compuestos por entidades que contienen información y que a la vez están unidas entre sí, pueden obtener una verdadera contextualización.
Pues entonces, es una solución más que eficiente para obtener un panorama amplio y rico acerca de toda la información que una empresa puede tener en cada una de sus áreas. De esta manera, será más difícil caer en un mal análisis y sin duda las decisiones basadas en datos serán más efectivas.
La influencia de la relación de los datos de los distintos ámbitos de una empresa se observa de forma clara en el lanzamiento de un nuevo producto. Veremos cómo todas las variables que se relacionan entre sí pueden ser analizadas por un gráfico de conocimiento.
Por un lado, es necesario saber con cuánto stock se cuenta y si es necesario para cubrir la demanda del mercado.
Por otro lado, es importante que si se hizo una promoción del producto en el cual se describieron ciertas características, no falte ninguna de ellas, ya que puede existir un gran problema con los consumidores.
Además, debe estar ubicado en el punto de venta en la forma en la que se previó y debe llegarle al grupo de clientes que según un análisis previo era más propenso a adquirir el producto.
Ejemplos de gráficos de gran conocimiento
A lo largo del artículo, hemos explicado conceptualmente a los gráficos de conocimiento. Es hora de dar algunos ejemplos relacionados también con el machine learning, una novedosa rama de la inteligencia artificial.
Cabe aclarar que el objetivo de los gráficos de conocimiento tiene mucho que ver con el aprendizaje automático de máquinas. De hecho, se busca que los gráficos puedan pensar las palabras como objetos y entenderlos.
Pues, es en el campo de los machine learning algorithms y de los motores de búsqueda que se encuentra Google.
El buscador de la empresa más importante de internet es quizá el ejemplo más claro de gráficos de conocimiento. Posee miles de millones de datos que permiten que ante cada búsqueda se produzcan una vasta cantidad de conexiones que arrojen la información más relevante.
Otro ejemplo de un gráfico de conocimiento es la red social Linkedin. Orientada al uso empresarial, pone en contacto a miles de profesionales alrededor del mundo que comparten sus experiencias laborales.
Linkedin goza de una base de conocimiento enorme con datos provistos por los propios usuarios que muestran allí sus títulos, sus trabajos, sus capacidades, los cursos que realizaron y la ciudad donde desempeñan sus actividades.
Asimismo, Netflix también trabaja con un gráfico de conocimiento para garantizar a sus usuarios la mejor experiencia posible.
Probablemente, muchas veces hayas querido mirar una película o serie en esta plataforma y estuviste un largo tiempo hasta decidirte. Es por eso que Netflix realiza recomendaciones personalizadas basadas en lo que los usuarios suelen ver.
Estas recomendaciones están hechas a partir de bases de conocimiento. No solo las personalizadas que utilizan los datos de la experiencia individual, sino también otras más generales que utilizan gráficos a macro escala.
Gráficos de conocimiento y bases de datos RDF
Si hablamos de gráficos de conocimiento, debemos detenernos para analizar y explicar a las bases de datos del marco de descripción de recursos o conocida por sus siglas RDF.
RDF es un método que permite descentralizar el conocimiento, muy efectivo para la interfaz de los datos y las consultas semánticas. Es, de hecho, una pieza muy importante de la web semántica que permite que las máquinas puedan distinguir entre significados.
Las consultas sobre datos realizadas en RDF son hechas a través del lenguaje Sparql. Se trata de un servicio muy útil para los desarrolladores debido a que permite tener mucha flexibilidad en la construcción de aplicaciones.
El funcionamiento de las bases RDF gira en torno a lo que se conoce como triples. Estos no son nada más ni nada menos que recursos expresados como sujeto-predicado-objeto sobre los cuales se realizan declaraciones.
Tanto los gráficos de conocimiento como las bases RDF ofrecen una amplia variedad de ventajas a la hora de realizar consultas. Entre ellas, podemos destacar la posibilidad de integrar datos y reutilizar ontologías.
Además, la separación física de los recursos informáticos y la posibilidad de utilizar datos wiki en otras aplicaciones hace que las bases de datos RDF sean una opción muy efectiva.
Sin embargo, también debemos mencionar algunas limitaciones o desventajas de las bases de datos RDF.
En primer lugar, se necesita un espacio de almacenamiento mayor debido a que los datos, en las bases de datos RDF, solo se duplican, pero no se eliminan de SQL.
Por otro lado, la administración de la base de datos requiere un mantenimiento adicional. Además, si bien se trata de una tecnología reconocida, todavía hay ciertas dudas sobre su rendimiento y estabilidad.
¿Para qué se utiliza un gráfico de conocimiento?
Tal como hemos explicado a lo largo del artículo, los gráficos de conocimiento permiten darle más relevancia a los datos.
Ya sea que los estemos utilizando para un uso empresarial, ámbito en el cual tendremos una mejor posición para la toma de decisiones o para los motores de búsqueda, ámbito en el cual nos optimizará los resultados.
Con los gráficos de conocimiento podemos aspirar a que los sistemas aprendan a procesar la información y a relacionarla identificando a los datos como entidades y no como una simple concatenación de caracteres.
Claro está que para ello, será necesario contar con una base de conocimiento lo suficientemente amplia como para abastecer todas las búsquedas y permitir el gran mapa de conexiones que se aspira a tener.
En conclusión, hemos hecho un análisis profundo acerca de los gráficos de conocimiento y su relación con el procesamiento de datos. Lo cierto es que se trata de una tecnología en evolución muy innovadora que puede optimizar las consultas de todo tipo.
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