Acelerando la adopción de la tecnología gráfica – insideBIGDATA

Acelerando la adopción de la tecnología gráfica – insideBIGDATA

  • Big Data
  • abril 13, 2022
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Las organizaciones de todo el mundo generan cantidades masivas de datos (el 80 % de los datos del mundo residen dentro de las organizaciones), pero les cuesta extraer conocimientos de ellos. En muchos casos, esto se debe a que todavía están tratando de procesar los datos utilizando tecnologías obsoletas. La tecnología Graph ofrece una solución y crecerá explosivamente en los próximos años. Gartner predice que las tecnologías gráficas impulsarán el 80 % de las tecnologías de análisis y datos para 2025.

Las tecnologías gráficas funcionan organizando conjuntos de datos no estructurados como estructuras conectadas de nodos y bordes y procesando los datos utilizando algoritmos y técnicas de aprendizaje automático especializadas en estructuras de datos conectados. A pesar de su poder, dos problemas limitan actualmente la adopción generalizada de tecnologías gráficas: la falta de comprensión entre los compradores de tecnología de lo que la tecnología gráfica puede hacer por ellos y la dificultad que tienen muchas plataformas gráficas para trabajar sin problemas con bibliotecas de terceros y otros. sistemas en canalizaciones de procesamiento de datos.

Para abordar el primer problema, la comunidad gráfica debe resaltar los casos de uso en los que las tecnologías gráficas se han implementado con éxito. Un ejemplo de un caso de uso es la ciberseguridad. detección de intrusos en las redes informáticas a menudo se realiza mediante la creación de diagramas de linaje de datos que rastrean cómo se generan y utilizan los datos en las redes informáticas y luego analizan estos diagramas en busca de patrones de acceso a datos prohibidos. Otro caso de uso es en la industria de servicios financieros, donde la tecnología de gráficos se puede utilizar para detectar fraudes financieros. La idea clave es crear y analizar diagramas de interacción que conecten personas, cuentas y transacciones, y luego buscar patrones, como anillos de transacciones sospechosas, para garantizar que las transacciones sean legítimas. Resaltar y explicar este tipo de logros es esencial si se quiere aprovechar todo el potencial de la tecnología del grafeno en otras industrias.

Pero la adopción de la tecnología de gráficos en todas las industrias y sectores también se ve obstaculizada por las limitaciones de muchas plataformas de gráficos existentes. Algunas plataformas de gráficos son sistemas de una sola máquina, lo que limita el tamaño de los conjuntos de datos que se pueden procesar en un tiempo razonable. La solución es construir plataformas gráficas escalables en las que los gráficos se compartan o distribuyan entre las memorias de diferentes máquinas en un clúster, lo que permite que los sistemas procesen conjuntos de datos mucho más grandes de manera más eficiente.

Otro problema con muchas plataformas de gráficos existentes es su interoperabilidad limitada con otras bibliotecas y sistemas de procesamiento de datos. Por ejemplo, todas las principales compañías farmacéuticas construyen y utilizan activamente gráficos de conocimiento médico, pero también hacen un uso extensivo de bibliotecas de quimioinformática de terceros que admiten funciones como el cálculo de puntuaciones de similitud química. Es importante que la plataforma de gráficos funcione a la perfección con dichas bibliotecas porque una canalización típica de procesamiento de datos implica el uso de una consulta de base de datos de gráficos para seleccionar un subgráfico del gráfico de conocimiento y pasar el subgráfico a la biblioteca de quimioinformática para calcular las características de los vértices del gráfico, y luego Pasar el gráfico de propiedades resultante a una red de convolución de gráficos que calcula un modelo de espacio vectorial para el gráfico.

Otro problema es la cooperación con otros sistemas de procesamiento de datos. En muchas canalizaciones de procesamiento de datos, el cálculo de gráficos es una de un conjunto de operaciones que se deben realizar en los datos, mientras que otras operaciones se realizan en otros sistemas de procesamiento de big data. En este contexto, la falta de una integración perfecta entre los sistemas puede volverse costosa porque se puede gastar mucho tiempo y cálculos para transferir datos entre diferentes sistemas. Un ejemplo es una empresa de administración de identidades que intenta implementar una plataforma de tecnología gráfica que no tenía una integración avanzada con Spark, un lenguaje de procesamiento de datos. La empresa aún podía hacer el trabajo, pero con más máquinas, más gasto de energía y costos operativos más altos. Después de que la empresa cambiara a una plataforma de tecnología de gráficos con integración nativa de Spark, el cliente pudo realizar la transferencia y el análisis de datos de manera más eficiente, lo que resultó en una reducción significativa de costos.

La necesidad de tecnología gráfica es evidente, y solo aumentará en los próximos años, ya que el 95 % de las organizaciones dicen que administrar datos no estructurados es un desafío serio. Destacar los logros y promover la interoperabilidad con otras bibliotecas y sistemas de procesamiento de datos asegurará que la tecnología gráfica tenga un futuro brillante.

Sobre el Autor

Keshav Pingali es director ejecutivo y cofundador de Katana Graph, la plataforma de inteligencia de gráficos impulsada por IA que proporciona información más rápida, profunda y precisa sobre datos masivos y complejos. Keshav ocupa la Cátedra de Informática WA»Tex» Moncrief en la Universidad de Texas en Austin y es miembro de ACM, IEEE y AAAS.

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