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Dschingis Khan & Knowledge Graphen

Key Visual Tech Talk

Mit Knowledge Graphen können Daten heterogener Quellen miteinander verbunden und visualisiert werden. Die so entstehenden semantischen Netzwerke helfen, Zusammenhänge aufzudecken und neue Informationen zu gewinnen. Eine Einführung mit aktuellen Beispielen.


von Ivana Leiseder

Gibt man auf Google den Suchbegriff „Dschingis Khan“ ein, erhält man auf der ersten Ergebnisseite eine Übersicht zu den wichtigsten Inhalten, übersichtlich angeordnet und visualisiert. So findet man z. B. in einer Box die Eckdaten zum Leben des Mongolen-Herrschers und eine Auflistung der kontextuell ebenfalls oft gesuchten Begriffe, darunter einen Hinweis, dass Dschingis Khan auch eine Pop-Band ist. (Falls wir es verdrängt hatten, erinnern wir uns spätestens jetzt an das 70er-Medley … „Hu, ha, Dsching-Dsching-Dschingis Khan …“) Links davon findet man entsprechend die wichtigsten Videos und weiter unten die meistgestellten Fragen inkl. Antworten rund um den Suchbegriff. In wenigen Sekunden weiss man alles, was man wissen muss. Clever, oder?

Quelle: Screenshot Google

Man mache dasselbe Experiment mit dem Suchbegriff „Corona“ … Erstaunlich, was uns Google in Sekundenbruchteilen an Informationen und Grafiken liefern kann.

Die beiden Beispiele zeigen, dass Google Enzyklopädien wie Wikipedia immer mehr den Rang abläuft. Doch wie gelingt es der Suchmaschine überhaupt, uns kontextuell relevante Inhalte in der Form anzuzeigen? Möglich machen dies Knowledge Graphen, also semantische Wissensdatenbanken, die heterogene Daten verschiedener Quellen speichern, verknüpfen und abfragbar machen. Je nach Bedarf kann ein so entstehendes semantisches Netz eben auch visualisiert werden, wie es auf Google beim Suchbegriff „Corona“ der Fall ist.

Knowledge Graphen sind aber nicht nur für Suchmaschinen relevant, sondern kommen ebenso in der Forschung und im Tourismus bereits zum Einsatz. Auch immer mehr Unternehmen erkennen, welche Benefits Knowledge Graphen haben, so z. B. im Risikomanagement. Genau in diesem Bereich haben wir für eine Bankenvereinigungen einen Knowledge Graphen entwickelt, der Abhängigkeiten zwischen Konzernen und verbundenen Firmen automatisch erkennt und nachvollziehbar sowie transparent darstellt. Hierfür haben wir alle verfügbaren Firmendaten über verschiedenste interne und externe Datenquellen hinweg harmonisiert und im Knowledge Graphen integriert. Mit der Lösung kann die Bankenvereinigung das Kreditrisiko verringern und sicher sein, nur hinreichend abgesicherte Kredite zu vergeben.

 

Quelle: Trivadis

 

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