(Окончание, предыдущую часть см. http://rusrim.blogspot.com/2025/11/3.html )
Почему основанный на полностью реляционной онтологии подход необходим для управления информацией и данными
В современном быстро меняющемся цифровом ландшафте используемые организациями способы управления информацией и данными могут определять успешность их деятельности. Хотя традиционные иерархические, таксономические модели долгое время служили основой для управления данными, они всё чаще оказываются недостаточными для того, чтобы справляться со сложностью и динамизмом современных сред данных. Альтернативный подход, основанный на полностью реляционной онтологии (fully relational ontology), обеспечивает гибкость, взаимосвязанность и адаптивность, которые необходимы для более эффективного управления информацией и данными.
Этот переход от жёсткой, нисходящей («сверху вниз») таксономии к динамичной, реляционной онтологии обусловлен несколькими ключевыми факторами. Необходимость в более глубоком контекстном понимании, в более глубоких взаимосвязях между элементами данных и в способности эволюционировать с появлением новых и нарождающихся технологий, такими как искусственный интеллект, делает реляционную онтологию гораздо более ценной.
Ограничения таксономического иерархического подхода
При таксономическом подходе к организации данных, информация упорядочивается по фиксированным, предопределённым категориям в рамках нисходящей иерархической структуры. Такой подход может работать в случае простых систем классификации, - однако в более сложных предметных областях, где взаимосвязи между сущностями многогранны и постоянно меняются, этот подход неэффективен.
В числе основных ограничений данного подхода можно назвать:
- Негибкость: Таксономии, как правило, статичны. После проведения категоризации данных, таксономии сложно адаптировать к новой информации, взаимосвязям или к изменениям в способах использования или понимания данных.
- Потеря контекста: Иерархические таксономии часто насильно втискивают данные в узкие категории, что может привести к потере богатых контекстных взаимосвязей, существующих между сущностями.
- Чрезмерное упрощение: Реальные данные редко бывают такими чистыми и простыми, как предполагает таксономия. Сложные сущности часто относятся одновременно к нескольким категориям или же имеют связи, выходящие за рамки простых структур «родитель-потомок».
Так, например, в рамках таксономии организация может классифицировать всех своих сотрудников по ролям. Подобная простая структура, однако, не сможет отразить другие важные взаимосвязи, такие как взаимодействие между группами, области компетенции разных подразделений или же участие в проектах представителей различных служб и подразделений. Такой недостаток нюансов приводит к не вполне корректному пониманию ландшафта организации.
Сила подхода, основанного на полностью реляционной онтологии
Полностью реляционная онтология, напротив, формирует модель данных таким образом, чтобы отразить реальную сложность и взаимосвязанность сущностей реального мира. Вместо того, чтобы придерживаться жесткой иерархии, такая модель позволяет сформировать гибкую, подобную паутине структуру, в которой элементы данных связаны друг с другом посредством многочисленных, часто динамических ассоциаций.
Ключевые преимущества такого подхода включают:
- Гибкость и масштабируемость: Реляционная онтология может эволюционировать вместе с организацией. По мере появления новых источников данных или новых взаимосвязей, онтология может легко адаптироваться без необходимости переклассифицировать все данные в рамках жёсткой иерархии.
- Богатый контекст: Отражая взаимосвязи между сущностями в нескольких «измерениях», реляционная онтология обеспечивает гораздо более богатое представление информации, которое поддерживает более нюансные выявление данных, их анализ и принятие решений.
- Соответствие реальному миру: В рамках полностью реляционной модели сущности не привязаны к однотипным «на все случаи жизни» категориям. Вместо этого каждая сущность рассматривается в контексте её разнообразных взаимосвязей - временных, географических, функциональных или тематических. Это отражает сложность систем и взаимодействий в реальном мире.
Почему реляционная онтология необходима для современного управления информацией и данными
Для организаций, управляющих большими объемами данных, подход, основанный на полностью реляционной онтологии, не просто предпочтителен - он жизненно необходим, и вот почему:
- Управление сложностью: Современные предприятия имеют дело со сложно устроенными экосистемами данных, включающими структурированные и неструктурированные данные, мультимедийные ресурсы, взаимодействие с клиентами и информацию, генерируемую Интернетом вещей. Реляционная онтология способна управлять этими сложными взаимосвязями, позволяя отыскивать знания, которые таксономическая модель может упустить.
- Поддержка семантического поиска и ИИ: Реляционные онтологии лежат в основе семантических поисковых систем и приложений искусственного интеллекта. Ввиду того, что они фиксируют взаимосвязи между элементами данных, они делаю возможными более интеллектуальные запросы, упрощая выявление релевантной информации и генерацию аналитических результатов и знаний. Системы искусственного интеллекта на основе онтологий могут использовать эту реляционную сеть для понимания контекста, рассуждений на основе данных и для выдачи более точных прогнозов и рекомендаций.
- Расширенная интероперабельность: Полностью реляционная онтология предоставляет единую концептуальную структуру, позволяющую данным из различных систем беспроблемно взаимодействовать. Это особенно важно в крупных организациях и при многостороннем сотрудничестве, где изолированность данных может снижать эффективность. Реляционная онтология способствует интероперабельности, позволяя данным из различных предметных областей эффективно взаимодействовать.
- Динамичное стратегическое управление данными: Реляционный подход упрощает решение задач стратегического управления данными в мире, где постоянно меняются законодательство о защите персональных данных, требования безопасности и деловые потребности. Вместо ручного обновления иерархических категорий и политик, организации могут автоматизировать процессы стратегического управления на основе взаимосвязей между элементами данных. Например, если новый нормативный акт затрагивает данные, «привязанные» к определенному процессу, то реляционная онтология может мгновенно обновить протоколы стратегического управления для всех затронутых данных.
Почему не следует использовать таксономию? Аргументы против иерархических моделей в современных системах
Хотя таксономии хорошо зарекомендовали себя в более простых, статичных средах, однако в современных динамичных взаимосвязанных экосистемах данных их уже недостаточно.
- Плохая адаптация к изменениям: В таксономической структуре добавление новых данных или же понимание новых взаимосвязей часто требуют полной перестройки иерархических структур. Например, при появлении новых технологий или бизнес-процессов, иерархии с трудом приспосабливаются к этим изменениям без проведения существенной реструктуризации.
- Негибкость с точки зрения ИИ и машинного обучения: Системы ИИ процветают благодаря пониманию закономерностей, взаимосвязей и контекста. Иерархические таксономии ограничивают эти возможности посредством размещения данных по жёстким категориям, что затрудняет для ИИ выявление присущих данным тонких моментов и сложных взаимосвязей.
- Фрагментация и избыточность: Иерархические системы часто приводят к фрагментации данных, когда близкие данные при классификации относят к разным частям таксономии, без установления между ними чётких связей. Это может привести к избыточности и неэффективности, поскольку информация, которую можно было бы связать между собой, остаётся разрозненной.
Стратегическая ценность реляционных онтологий для организаций, ориентированных на будущее
Внедрение подхода, основанного на полностью реляционных онтологиях, не только усиливает ныне используемые практики управления данными, но и обеспечивает организациям готовность к новым технологиям и вызовам будущего – следующим образом:
- Адаптация систем ИИ к контексту организации: Реляционные онтологии обеспечивают возможность точно настраивать системы ИИ под уникальные процессы, потоки работ и культуру организации. Реализуя специфические взаимосвязи и структуры знаний, организации могут создавать модели ИИ, учитывающие контекст и обладающие высокой релевантностью.
- Поддержка генеративного ИИ: Реляционная онтология критически важна для того, чтобы системы генеративного ИИ могли выдавать результаты, соответствующие контексту и культурным особенностям. Встраивая в модель сложные взаимосвязи и культурные нюансы, организации могут обеспечить порождение генеративным ИИ более точного и содержательного контента, соответствующего их специфическим потребностям.
- Улучшенное принятие решений: При использовании реляционной онтологии принимающие решения лица могут запрашивать данные с разных точек зрения, выявлять скрытые взаимосвязи и делать обоснованный выбор, отражающий всю сложность ситуации.
Аргументы в пользу полностью реляционной онтологии
В современную эпоху управления информацией и данными подход, основанный на полностью реляционной онтологии, предлагает беспрецедентные преимущества по сравнению с традиционными таксономическими моделями. Он обеспечивает гибкость, контекстную глубину и адаптивность, необходимые при работе с современными сложными данными. Отказываясь от иерархических структур, организации могут разблокировать доступ к более ценным знаниям, улучшить интероперабельность, поддерживать инициативы в области ИИ и машинного обучения, а также обеспечить жизнеспособность своих стратегий управления данными в будущем, в условиях постоянно меняющегося ландшафта.
Реляционная онтология - это не просто более совершенный способ организации данных, а стратегическая необходимость для организаций, стремящихся максимизировать полезность своих информационных активов в эпоху ИИ и далее.
Выводы
По сути дела, как этичное стратегическое управление ИИ, так и традиционные практики управления документами и информацией направлены на ответственное и этичное обращение с данными. Они разделяют общие цели: обеспечение качества данных, защита персональных данных, соблюдение законодательно-нормативных требований, а также содействие прозрачности и подотчетности. По мере дальнейшей эволюции ИИ интеграция этих устоявшихся принципов управления документами и информацией в концепции стратегического управления ИИ будет иметь решающее значение для обеспечения этичного и ответственного использования ИИ.
Требования к этичности и к стратегическому управлению ИИ - это не новые концепции, а, скорее, расширение сферы традиционного управления документами и информацией, этики и стратегического управления. Опираясь на эти устоявшиеся принципы управления информацией, защиты персональных данных и обеспечения подотчётности, организации могут разрабатывать и развёртывать системы ИИ, соответствующие общественным ценностям, исполняющие законодательно-нормативные требования и способствующие достижению справедливых результатов.
По мере дальнейшей эволюции ИИ важность надёжных этических концепций и механизмов стратегического управления будет только возрастать, обеспечивая разработку и использование технологий ИИ на благо общества. Поэтому пришло время заново инвестировать в практику и возможности Вашей организации в сфере управления документами и информацией!
Стивен Кларк (Stephen Clarke)
Источник: сайт Substack
https://steffclarke.substack.com/p/the-convergence-of-ai-governance
