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Las principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2022

12/04/2022

Según Gartner, estas 12 tendencias tecnológicas multiplicarán la capacidad del negocio digital y la innovación en los próximos tres a cinco años. Descubre cuáles son estas tecnologías y por qué tienen tanto valor en esta guía rápida. El tejido de datos proporciona la integración flexible y resiliente de las fuentes de datos entre distintas plataformas y usuarios comerciales, para que estén disponibles desde cualquier lugar donde se necesiten e independientemente de dónde se alojen. El tejido de datos puede utilizar análisis para saber y recomendar de forma activa dónde deben utilizarse y cambiarse los datos. Puede reducir hasta un 70 % los esfuerzo...

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Las bases de grafos de conocimiento superan los desafíos de los grandes conjuntos de datos

Published by Equipo GNOSS

02/10/2019

Las bases de grafos de conocimiento superan los desafíos de los grandes conjuntos de datos

En este artículo publicado en Datanami, Yu Xu, fundador y CEO de TigerGraph, realiza una mirada al paisaje que se configura con las bases de datos de grafos. A lo largo del texto, Xu trata de esclarecer las diferencias entre variada oferta de bases de grafos disponibles y las ventajas que presentan. Como apoyo a ello incluye datos de un informe desarrollado por Forrester Research que refleja que el 51% de los tomadores de decisiones de tecnología de datos y análisis globales están implementando, ya implementaron o están actualizando sus bases de datos de gráficos" (Forrester Research, Forrester Vendor Landscape: Graph Databases , Yuhanna, 6 de octubre. 2017) Por otro lado, DB-Engines.com, consultora especializada en bases de ...

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Graph Databases

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El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

Published by Equipo GNOSS

02/10/2019

El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

En el complejo mundo digital actual, la capacidad de organizar y establecer enlaces entre diversos tipos de datos tiene el potencial de resolver desafíos comerciales reales en toda la industria financiera. El crecimiento en volumen y variedad de datos está impulsando a las empresas de todas las industrias a buscar formas automatizadas de generar información y decisiones a partir de estos datos. Una forma de lograr esto es mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la tecnología Knowledge Graph a conjuntos de datos, para etiquetar y presentar información (particularmente difícil de manejar conjuntos de datos textuales) para descubrir conexiones y conocimientos previamente ocultos. Este es el esce...

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Explotación de Grafos de Conocimiento: utilidades

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¿Cuál es la diferencia entre Grafo de Conocimiento y Base de Datos de Grafos? - Kingsley Idehen

Published by Equipo GNOSS

26/08/2019

¿Cuál es la diferencia entre Grafo de Conocimiento y Base de Datos de Grafos? - Kingsley Idehen

Kingsley Idehen, Fundador y CEO de Openlink, los creadores de Virtuoso, explica en Quora cuáles son las diferencias entre Grafos de Conocimiento (Knowledge Graph) y bases de datos de grafos (Graph Database). Para Idehen, un Grafo de Conocimiento es un tipo genérico de datos estructurados, operados por un Sistema de Gestión de Bases de Datos de Grafos usando algún tipo de lenguaje declarativo de interrogación (estándares como SQL, SPARQL u otros lenguajes propietarios).

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Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

Published by Equipo GNOSS

21/02/2019

Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito. Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de g...

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Chomsky Knowledge Graph, el primer Grafo de conocimiento semántico para una figura pública

Published by Equipo GNOSS

17/01/2019

Chomsky Knowledge Graph, el primer Grafo de conocimiento semántico para una figura pública

Noam Chomsky, el filósofo, científico cognitivo, historiador, crítico social y padre de la lingüística moderna, ha escrito más de 1.000 artículos y 130 libros. El intelectual de 89 años también ha escrito películas y ha aparecido en muchos documentales. El trabajo sustancial que ha realizado en lingüística y política le ha valido el título de "autor vivo más citado". Todo su trabajo quedará reflejado en el Grafo de conocimiento de Noam Chomsky (Chomsky Knowledge Graph), el primer Grafo de conocimiento semántico para una figura pública. "Hacer un proyecto semántico de todo lo que ha escrito o dicho es un fabuloso homen...

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Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

Published by Equipo GNOSS

09/08/2018

Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

Este artículo de Lambert Mathias (Principal Scientist, Alexa Machine Learning, Amazon) trata sobre la aplicación de técnicas más sofisticadas de representación semántica, basadas en grafos y ontologías, para el desarrollo de habilidades más complejas en el asistente Alexa. El uso de Alexa Meaning Representation Language (AMRL) proporciona una solución de anotación semántica con dos componentes principales:

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Semantic Data Management in Practice Half-day Tutorial at WWW 2017

Published by Equipo GNOSS

10/04/2017

Semantic Data Management in Practice Half-day Tutorial at WWW 2017

After years of research and development, standards and technologies for semantic data are sufficiently mature to be used as the foundation of novel data science projects that employ semantic technologies in various application domains such as bio-informatics, materials science, criminal intelligence, and social science. Typically, such projects are carried out by domain experts who have a conceptual understanding of semantic technologies but lack the expertise to choose and to employ existing data management solutions for the semantic data in their project. For such experts, including domain-focused data scientists, project coordinators, and project engineers, our tutorial delivers a practitioner's guide to semantic data management. We discuss the following important aspects of se...

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¿Qué pasó con la Web Semántica? - What happened to the Semantic Web? - Kingsley Idehen

Published by Equipo GNOSS

02/06/2016

¿Qué pasó con la Web Semántica? - What happened to the Semantic Web? - Kingsley Idehen

Kingsley Idehen, CEO de Openlink Software, creadores de Virtuoso, expone en este post su visión sobre el estado actual de la Web Semántica. El provocador título del post es el punto de partida para rebatir la idea de que la web semántica sea una promesa tecnológica incumplida, sino que, más bien, lo que ha sucedido es que su llegada no ha tenido la espectacularidad que algunos esperaban. En palabras de Kingsley Idehen: "In this post, I will demonstrate that as expected [1][2], its arrival was without fanfare, but we are inarguably there." El autor proporciona dos ejemplos, relacionados con la experiencia de búsqueda, particularmente en Google. En primer lugar, la creación del vocabulario compart...

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Google sustituye a Amit Singhal, responsable del buscador por John Giannandrea, CTO de Metaweb Technologies

Published by Equipo GNOSS

29/02/2016

Google sustituye a Amit Singhal, responsable del buscador por John Giannandrea, CTO de Metaweb Technologies

La empresa de tecnología Google anunció este jueves que Amit Singhal, el ejecutivo que ha dirigido las operaciones de búsqueda de Google durante los últimos 15 años, se retirará y será reemplazado por el líder de la división de inteligencia artificial, John Giannandrea. John Giannandrea era el responsable de tecnología de la empresa Metaweb , cuando ésta fue adquirida por Google en el año 2010. Metaweb es la empresa que creó Freebase (en proceso de cierre), que ha sido uno de los fundamentos de Google Knowledge Graph.

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