In un recente articolo abbiamo approfondito il concetto di Knowledge Graph, spiegando come si tratti di un approccio che sta rivoluzionando diversi ambiti applicativi. Per comprendere al meglio i Knowledge Graph è utile fare un approfondimento che chiarisca le principali differenze rispetto ai database tradizionali, sia in termini di visualizzazione che di utilizzo.
Rivediamo quindi rapidamente i concetti di Knowledge Graph e database tradizionali e approfondiamone le principali differenze.
Cosa Sono i Knowledge Graph?
Un Knowledge Graph è una rappresentazione strutturata della conoscenza, dove le informazioni sono collegate tra loro attraverso nodi e relazioni. Immagina una rete di concetti e entità che si collegano in base a relazioni semantiche, creando una mappa complessa e interconnessa della conoscenza.
Ad esempio, in un Knowledge Graph, “Leonardo da Vinci” potrebbe essere un nodo collegato a vari altri nodi come “Mona Lisa”, “Rinascimento”, “Italia” e “Invenzioni”. Queste connessioni non sono solo dati statici, ma riflettono il significato e il contesto delle informazioni.
Cosa Sono i Database Tradizionali?
I database tradizionali, come i sistemi relazionali (SQL), organizzano i dati in tabelle con righe e colonne. Ogni tabella rappresenta una particolare entità (ad esempio, clienti, ordini, prodotti), e le relazioni tra le tabelle sono gestite attraverso chiavi esterne. Questo modello è stato per decenni il pilastro della gestione dei dati nelle aziende, grazie alla sua struttura rigida e alla capacità di garantire l’integrità e la coerenza dei dati.
Differenze Chiave tra Knowledge Graph e Database Tradizionali
Struttura dei Dati
Database tradizionali: si basano su una struttura tabellare, dove i dati sono organizzati in righe e colonne. Questo approccio è molto efficace per gestire grandi quantità di dati strutturati e relazionali, ma può risultare meno flessibile quando si tratta di rappresentare informazioni complesse e interconnesse.
Knowledge graph: utilizzano una struttura a grafo, dove i nodi rappresentano entità e le relazioni tra loro sono gli archi del grafo. Questo consente di modellare in modo naturale le connessioni e le interazioni tra i dati, facilitando la rappresentazione di conoscenze complesse e semantiche.
Flessibilità:
Database tradizionali: sono estremamente potenti quando si tratta di gestire dati strutturati e ben definiti, ma richiedono schemi rigidi che possono essere difficili da modificare se le esigenze cambiano.
Knowledge Graph: offrono una maggiore flessibilità, permettendo di aggiungere nuovi nodi e relazioni senza dover ridefinire l’intera struttura. Questo li rende ideali per gestire dati eterogenei e in continua evoluzione.
Scalabilità Semantica:
Database tradizionali: la scalabilità si basa principalmente sull’ottimizzazione delle prestazioni e della capacità di memorizzazione, ma gestire la complessità semantica può essere complicato.
Knowledge graph: sono progettati per gestire la scalabilità semantica, ovvero la capacità di comprendere e rappresentare connessioni sempre più complesse tra i dati. Questo li rende particolarmente utili in contesti dove la comprensione delle relazioni è cruciale, come nei motori di ricerca o nei sistemi di raccomandazione.
Query e Ricerca:
Database tradizionali: utilizzano linguaggi di query strutturati come SQL, che sono molto potenti per interrogare dati strutturati. Tuttavia, queste query possono diventare complesse e difficili da gestire quando si tratta di relazioni intricate.
Knowledge Graph: consentono di effettuare query semantiche, che sfruttano le relazioni tra i dati per fornire risposte più accurate e contestualizzate. Un esempio di questo è il linguaggio SPARQL, utilizzato per interrogare dati in formati RDF (Resource Description Framework).
Uso e Applicazioni:
Database Tradizionali: sono ampiamente utilizzati in applicazioni aziendali tradizionali, come la gestione delle transazioni, i sistemi di gestione dei clienti (CRM) e la contabilità.
Knowledge Graph: vengono impiegati in contesti dove è necessario comprendere le relazioni complesse e il contesto dei dati, come nei motori di ricerca (Google utilizza un Knowledge Graph per migliorare i risultati delle ricerche), nei sistemi di intelligenza artificiale e nelle applicazioni di business intelligence.
In conclusione, mentre i database tradizionali continueranno a essere fondamentali in molti contesti aziendali, i Knowledge Graph stanno emergendo come una tecnologia complementare, capace di affrontare le sfide della complessità semantica e delle interconnessioni nei dati moderni. Riconoscere le differenze tra queste due tecnologie è il primo passo per sfruttarle al meglio e costruire soluzioni innovative e scalabili.
