Como os Gráficos de Conhecimento vão transformar a gestão de dados nos negócios

Muitas empresas precisam lidar com enormes volumes de DADOS. Para dar sentido e organização a eles, os Gráficos de Conhecimento são úteis!

Autor: Redação Impacta

Atualmente o mercado está ainda mais focado em habilidades e conhecimentos voltados para gestão e planejamento estratégico, mas com cada vez mais a participação da tecnologia e dos dados.

No post de hoje falaremos sobre Gráficos de Conhecimento, algo de extrema importância para auxiliar na interpretação de dados gerados e armazenados pelas empresas, a fim de que se possa elaborar estratégias mais eficientes.

Quer saber o que são e como usar na gestão de dados? Acompanhe e saiba mais!

O que são Gráficos de Conhecimento?

De forma bastante resumida, o Gráfico de Conhecimento é uma coletânea de informações.  Mas não para por aí, porque o mais interessante é como essas informações se conectam e interagem entre elas. 

Essa iniciativa foi lançada com o sistema de pesquisa do Google em 2012. Por ser uma plataforma que movimenta milhões de dados todos os dias, o objetivo era formatar as informações para que as pessoas acessem conteúdo de qualidade e sem teor de falsidade.

No caso do Google, são reunidas informações de fontes variadas, públicas e factuais. Dessa forma, cada vez que pesquisamos algo no buscador, por exemplo, o nome de um artista, uma canção, um procedimento, entre outras possibilidades, obtemos com o mínimo de tempo o máximo de informação a respeito do termo pesquisado.

Se você digita o termo “Inteligência Artificial”, utilizando o buscador, uma série de conteúdos, incluindo anúncios, imagens, artigos e até mesmo uma lista de perguntas (com o mesmo termo, de outros usuários), aparecerão como sugestões para você.

Mas os resultados não devem violar as políticas específicas de:

  • veracidade das informações;
  • conteúdos com alta representatividade;
  • conteúdos perigosos, que incitem o ódio e a violência;
  • bullying;
  • assédio; 
  • entre outros.

Qualquer conteúdo que fira tais condições será removido ou corrigido, por meio do processamento automatizado das pesquisas.

Tal automatização é possível graças aos algoritmos de pesquisa que omitem as informações que violam os critérios, bem como através dos sistemas públicos de denúncia.

Como funciona?

Anteriormente citamos que o Google elabora seu Gráfico de Conhecimento por meio da obtenção de dados de fontes variadas, públicas, passíveis de verificação, e que os dados são processados de forma automatizada com os algoritmos. 

Essa dinâmica acontece tendo como meio central os mecanismos de Inteligência Artificial, Ciências de Dados e Linguística, como, por exemplo, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que também possui como técnica a composição das palavras e a análise de vocabulário e contexto.

Um exemplo prático é o contexto que estamos vivenciando em decorrência da Covid-19.

Os Gráficos de Conhecimento têm sido utilizados para auxiliar na aprovação de medicamentos para pacientes gravemente doentes, uma vez que a hipótese é desenvolvida dentro de um contexto e a leitura de diversos dados podem ser realizadas tanto por máquinas quanto por humanos, o que acelera as soluções.

Assim, temos:

  • aplicação da semântica (interpretação de frases) em contexto;
  • relação entre os dados;
  • estrutura para integração, unificação, análise e compartilhamento dos dados.

Por que é importante para a gestão de dados

Sem dúvida, a importância principal é possibilitar estratégias de inovação no campo do conhecimento.

Como é possível notar, a digitalização do conhecimento contribui para solucionar temas complexos, como problemas de saúde, questões ambientais, entre outros, de forma mais rápida, fácil e eficiente.

No Brasil, por exemplo, a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) tem atuado no monitoramento das vacinas para combater a Covid-19 por meio de uma dinâmica de interação entre sistemas nacionais (notificações no e-SUS e VigiMED) e internacionais (Programa Internacional de Monitoramento de Medicamentos (PIMM) e a base VigiMED linkada diretamente à Organização Mundial de Saúde (OMS)).

Com isso, a Agência articula uma grande variedade de registros, trabalhando com algoritmos e modelos matemáticos e verificando as hipóteses de risco, o que resulta em uma análise de risco-benefício muito mais eficiente.

Como as empresas estão aplicando o conceito nos negócios?

Grandes empresas aplicam os Gráficos de Conhecimento como estratégia para coletar, usar e entender os dados. Elas compreendem que, por meio dos Gráficos de Conhecimento, é possível unir as pessoas e facilitar o trabalho colaborativo, o que resulta em um crescimento exponencial dos negócios. 

Veja alguns exemplos de segmentos de negócios e como é a aplicação dos Gráficos de Conhecimento realizada por algumas empresas.

Produtos Químicos

A empresa química alemã, BASF, aplica os Gráficos de Conhecimento para a digitalização do conhecimento, objetivando o desenvolvimento de produtos (P&D).

Trata-se da alimentação de dados em grande escala que combina o PLN a milhões de documentos técnicos e científicos. Dessa forma, ela obtém informações mais robustas para aplicações específicas nos projetos de P&D.

Sistema Financeiro

Os maiores bancos do mundo usam os Gráficos de Conhecimento para solucionar problemas de dados, envolvendo controle de informações, gerenciamento e conexão entre funcionários, e para obter maior flexibilização dos negócios por meio da análise do comportamento do consumidor, oferecendo propostas e serviços que atendam melhor às necessidades dos clientes.

Tecnologia

Além da já citada Google, empresas como Facebook, LinkedIn e Amazon apostam nos Gráficos de Conhecimento para expandir e facilitar uma pesquisa cada vez mais inteligente, de forma que a compreensão dos dados não seja limitada somente a um número restrito de profissionais especializados, o que prejudicaria a oportunidade de novos negócios.

Conclusão

A implementação do Gráfico de Conhecimento ainda apresenta desafios organizacionais e técnicos. 

Podemos citar o alto custo para implementar, bem como a necessidade de especialistas, como engenheiros de dados e engenheiros de conhecimento, com habilidades e experiência em modelagem de domínio (Domain Model) e modelo de dados.

Pudemos apreciar com os exemplos citados o quanto a utilização de Gráficos de Conhecimento avança, levando à necessidade de vencer as limitações inerentes ao processo de sua aplicabilidade, exigindo a participação de profissionais especializados. 

Com isso, quem estiver preparado sairá na frente conquistando excelentes oportunidades no mercado de trabalho. Portanto, não perca tempo e conheça mais sobre a formação em Ciência de Dados clicando neste infográfico!

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