Открывая будущее данных с помощью семантических технологий
Джерард Ребальски Опубликовано 24 июля 2024 г. 0 комментариев
Декоративная графика
Недавно я наткнулся на серию видеороликов на YouTube, демонстрирующих строительство убежищ Судного дня. Заинтригованный тщательным планированием и основными принципами строительства этих убежищ, я не мог не провести параллели между подготовкой к судному дню и проблемами, с которыми организации сталкиваются при подготовке своих данных на будущее.
В эпоху цифровой трансформации организации больше
не довольствуются простой интеграцией существующих структурированных данных. Мы знаем, что львиная доля бизнес-решений основана на структурированных данных; однако мы также знаем, что около 80% информации внутри организации неструктурировано.
Как организации готовятся к будущему данных, если они не принимают во внимание
огромные объемы неструктурированной информации? Идеальное состояние — обогатить эту информацию, сделать ее более полной, доступной и заслуживающей доверия. Но как дойти до этой точки? Войдите в Progress Semaphore — мощный инструмент, предназначенный для упрощения сложных данных с помощью семантики.
Управление знаниями и убежища Судного дня: взаимосвязь
Точно так же, как люди, готовящиеся к судному дню, методично планируют каждый аспект своих убежищ, наши клиенты должны принять меры для лучшей защиты своих данных от неопределенностей и потенциальных катастроф.
С появлением GenAI и других решений ИИ организации часто думают, что эти технологии сделают всю работу за них, в результате чего они упускают из виду ключевые элементы, такие как предвзятость данных и галлюцинации, и подвергают себя большему риску. Могут быть приняты меры безопасности, чтобы помочь предотвратить инциденты, подобные тому, который Доступная нам база данных акционеров представляет собой централизованное хранилище информации о физических или юридических лицах, владеющих акциями компании. Эта база данных обычно включает в себя База данных акционеров подробную информацию об именах акционеров, контактную информацию, количество и тип акций, которыми они владеют, а также любые права голоса, которые они могут иметь. Поддерживая базу данных акционеров, компании могут отслеживать структуру своей собственности. произошел в Zillow, когда алгоритм искусственного интеллекта, который они использовали, чтобы помочь им быстро покупать и продавать дома, завысил стоимость домов и заставил их переплачивать за тысячи покупок домов.
В конечном итоге эта ошибка в данных привела к
финансовым потерям в размере 304 миллионов долларов и сокращению персонала на 25%.
Именно здесь Progress Semaphore играет
жизненно важную роль, предоставляя контекстуальные, высококачественные, интегрированные и оперативные метаданные и создавая семантический слой в корпоративной информации для улучшения качества обслуживания клиентов, инноваций в продуктах, надежной аналитики и поддержки инициатив в области искусственного интеллекта.
Просто подготавливая и добавляя контекст и значение к вашим данным, вы можете помочь системам читать и общаться больше, как человек.
Моделирование знаний: закладываем фундамент
Подобно базовой структуре убежища Судного дня, управление моделями знаний (KMM) в Semaphore служит основой организации данных. KMM позволяет организациям создавать и управлять моделями семантических знаний — таксономиями, онтологиями, контролируемыми словарями — которые отражают основные понятия, темы и отношения и отражают язык организации. Подобно тому, как прочный фундамент придает приюту устойчивость, KMM поддерживает целостность и согласованность организационных данных.
Для многих организаций перспектива разработки модели может оказаться ошеломляющей. Управление моделями знаний семафора упрощает и ускоряет процессы разработки моделей, поэтому вы можете немедленно применить модель на своем предприятии.
Классификация знаний: организация основного
В убежище Судного дня каждый предмет имеет свое место, тщательно организованное для легкого доступа и извлечения. Аналогично, службы классификации и языка (CLS) в Semaphore помогают организациям структурировать и классифицировать свои данные для эффективного поиска. Используя обработку естественного языка, машинное обучение и семантические модели, CLS автоматически извлекает смысл из структурированных, неструктурированных. Tолуструктурированных активов, таких как документы и данные, позволяя организациям. получать полезную информацию библиотека иностранных данных и принимать обоснованные решения.
Интеграция знаний: соединение частей
В случае сценария Судного дня для выживания необходимы бесперебойная связь и интеграция. Аналогично, службы семантической интеграции (SIS) в Semaphore соединяют разрозненные. Tсточники данных, приложения и рабочие процессы, обеспечивая единое представление корпоративной информации и распространяя ее на все ваши источники информации. alb directory Преобразуя данные в значимую и действенную информацию, SIS позволяет организациям адаптироваться, внедрять инновации и процветать в постоянно меняющейся среде, расширяя использование. Yхват вашего ИИ во всей организации.
Семантика дает лучшую информацию
Организации стремятся анализировать и получать ценную информацию на основе своей информации, чтобы принимать ключевые бизнес-решения, совершенствовать. Tперации и управлять рисками, связанными с соблюдением нормативных требований. Необходимость извлекать информацию из внутренних и внешних источников и интегрировать ее в существующие системы для использования при принятии ключевых бизнес-решений имеет решающее. Tначение для успешных бизнес-результатов. Progress Semaphore использует. Tемантический подход, чтобы помочь организациям унифицировать всю информацию внутри предприятия, которая будет использоваться для анализа, получения ценной информации и ответов на вопросымогли ответить.
Семафор помог страховым компаниям анализировать отчеты о претензиях за годы
