データ系統と知識グラフ：類似点と相違点

データの系統と知識グラフは、多くの企業が実装したい、または実装したいデータ管理機能です。これらの機能は、データから価値を得て競争上の優位性を維持するのに役立ちます。ただし、これらの機能の実装に関するいくつかの課題が存在します。-データ管理の専門家は、これらの機能について異なる見解を持っています。それらの定義は、データ管理コミュニティ内で整合していません。これらの機能には多くの共通点があります。 – これらの機能の実装は、時間とリソースを消費するものです。正しく定義された範囲は、実装の成功要因の1つです。 – 多くの企業は、まだExcelで手動でデータの系統と知識グラフを文書化しています。 – さまざまな自動化されたソリューションがたくさん存在します。ただし、プロバイダーには機能性を記述するための整合性用語がないため、適切なソリューションを見つけることは問題があります。多くの場合、まったく異なるラベル付きソリューションが同様の機能を提供します。このセッションでは、課題を解決する方法について説明します。1。データの系統と知識グラフのメタモデルを実証します。 2。ビジネスドライバー、アーキテクチャ、およびユースケースの観点から、これらの機能の違いと類似性を示します。 3.さまざまなデータ系統と知識グラフITツールの概要と比較を提供します。スピーカーについて、Irina Steenbeek博士は、12年以上の経験を持つデータ管理実務家です。彼女の専門的な専門知識の重要な分野は、データ管理の成熟度評価、データ管理フレームワークの実装、およびデータ系統です。 Irinaは、ERPやDWH/BIなどのソフトウェア実装、管理相談、金融およびビジネスコントロール、データサイエンスなどのソフトウェア実装において実践的な経験を持っています。ソーシャルリンク：1。https：//datacrossroads.nl/2。www.linkedin.com/in/irina-steenbeek