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    Published on 2.10.2019 by Equipo GNOSS

    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 datos, indica que “las bases de datos de grafos son la categoría de más rápido crecimiento en toda la gestión de datos.

    Acceder al artículo completo a través de este enlace: https://www.datanami.com/2017/11/30/look-graph-database-landscape/

     

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    Published on 2.10.2019 by Equipo GNOSS

    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 escenario que nos presentan Geoff Horrell, Director de Innovación Aplicada de London Lab, y Edin Zajmovic, Director de soluciones BOLD (Big, Open, Linked, Data) en este artículo publicado en Refinitiv, que recoge las ventajas que la tecnología de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) y los grafos de Conocicmiento, aportan a los mercados financieros.

    Lee la totalidad del artículo en el siguiente enlace: 

    https://www.refinitiv.com/perspectives/ai-digitalization/helping-data-scientists-to-map-a-knowledge-graph-future/

     

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    Published on 22.8.2019 by Equipo GNOSS

    Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

    Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018.

    Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias:

    • Sensorización y movilidad.
    • Humanos aumentados.
    • Computación y comunicación "postclásicas".
    • Ecosistemas digitales.
    • Inteligencia Artificial avanzada y analítica.

    Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

    Published: 06 August 2019

    ID: G00370466

    Analyst(s): David Smith , Brian Burke

    Summary:

    The 2019 Hype Cycle highlights the emerging technologies with significant impact on business, society and people over the next five to 10 years. This year includes technologies that promise to deliver a global low-latency internet, create a virtual map of the real world and mimic human creativity.

    Table of contents:

    Analysis

    • What You Need to Know
    • The Hype Cycle
    • The Priority Matrix
    • Off the Hype Cycle
    • On the Rise
      • Biotech — Cultured or Artificial Tissue
      • Immersive Workspaces
      • AR Cloud
      • Decentralized Web
      • Generative Adversarial Networks
      • Adaptive ML
      • DigitalOps
      • Decentralized Autonomous Organization
      • Nanoscale 3D Printing
      • Augmented Intelligence
      • Flying Autonomous Vehicles
      • Transfer Learning
      • Emotion AI
      • Light Cargo Delivery Drones
      • Synthetic Data
      • Knowledge Graphs
      • Personification
      • Explainable AI
    • At the Peak
      • Edge AI
      • Low Earth Orbit Satellite Systems
      • Autonomous Driving Level 5
      • Edge Analytics
      • AI PaaS
      • Biochips
      • 5G
      • Graph Analytics
    • Sliding Into the Trough
      • Next-Generation Memory
      • 3D Sensing Cameras
      • Autonomous Driving Level 4
    • Appendixes
      • Hype Cycle Phases, Benefit Ratings and Maturity Levels

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    Published on 24.9.2018 by Equipo GNOSS

    Los Grafos de Conocimiento en la cumbre de las tecnologías emergentes de Gartner 2018

    Este artículo proporciona una descripción general del contexto en el que se integran los Grafos de Conocimiento en las tendencias tecnológicas emergentes, una introducción para conocer los aspectos básicos de un Grafo de Conocimiento, así como los aprendizajes clave que pueden extraerse de Knowledge Vault de Google.

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