Approfondisci la graph analysis per studiare i fenomeni tramite entità. Con ArcGIS knowledge graph impara la differenza tra nodi ed archi, entità e relazioni.
ArcGIS Knowledge Graph: evento Esri Italia
Il 18 febbraio alle ore 11:00 Esri Italia propone un approfondimento online dedicato ad ArcGIS Knowledge Graph a cura di Gerardo De Rubeis, Solution Architect di Esri Italia, dal titolo “ArcGIS Knowledge Graph: un modo diverso di studiare il territorio”.
Cos’è la graph analysis
Esri inserisce nel vasto ecosistema di ArcGIS la Graph Analysis, una tecnologia performante in termini di database, algoritmi e modelli che ci permette di studiare i fenomeni tramite “entità”, quali persone, mezzi, strutture, aziende, eventi, fenomeni, definendo la connessione tra le stesse: la “relazione”.
La graph analysis (o analisi dei grafi/network analysis) è un insieme di tecniche analitiche utilizzate per interpretare e studiare le relazioni e le connessioni tra entità all’interno di un set di dati strutturato come un grafo.
A differenza dell’analisi dati tradizionale, che spesso si concentra su singole righe o colonne, la graph analysis si concentra sulla struttura delle relazioni (collegamenti) tra i dati.
I dati nei grafi sono modellati attraverso due componenti principali:
- Nodi (Nodes/Entities): Rappresentano gli oggetti o entità (es. persone, computer, prodotti, transazioni).
- Archi (Edges/Relationships): Rappresentano le connessioni, le interazioni o le relazioni tra i nodi (es. “amico di”, “ha acquistato”, “collegato a”, “flusso di denaro”).
ArcGIS knowledge graph: a cosa serve la graph analysis
- Rilevamento Frodi (Fraud Detection): Identificare comportamenti sospetti, come reti di riciclaggio di denaro o “money mules” che condividono gli stessi indirizzi o numeri di telefono.
- Social Network Analysis: Analizzare le connessioni tra le persone, trovare influencer, o raccomandare amici/interessi su piattaforme come Facebook e LinkedIn.
- Ottimizzazione della Supply Chain: Identificare colli di bottiglia o percorsi ottimali per la distribuzione delle merci.
- Cybersecurity: Analizzare i percorsi di rete per anticipare minacce, phishing o tracciare attacchi informatici.
- Knowledge Graph (Motori di ricerca): Connettere informazioni fattuali note per migliorare i risultati dei motori di ricerca, come il Knowledge Graph di Google.
- Motori di Raccomandazione (Recommendation Engines): Suggerire prodotti basandosi su relazioni complesse (es. “clienti simili a te hanno acquistato…”).
Questi dati e modelli vengono elaborati in chiave geografica, quindi rappresentati in mappa.
Vantaggi
I vantaggi sono molteplici e l’analisi previsionale, lo studio di concentrazione e percorsi logici, non si limitano più alla sola “posizione” ma si arricchiscono di innumerevoli variabili.
La graph analysis è fondamentale per identificare modelli nascosti, anomalie o strutture che i database tradizionali non riescono a rilevare:
- Rivelazione di relazioni complesse: Permette di vedere connessioni indirette, ad esempio, collegando due nodi attraverso diversi “salti” (hops).
- Scoperta di pattern nascosti: Individua anomalie e trend in grandi dataset che la statistica classica potrebbe perdere.
- Visualizzazione immediata: Facilita la comprensione delle relazioni tramite rappresentazioni visuali (nodi e archi).
- Machine Learning potenziato: I grafi forniscono il contesto necessario per migliorare l’accuratezza dei modelli di AI (GraphRAG).
La graph analysis è cruciale nelle moderne analisi di Big Data, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni più informate basate sul contesto delle connessioni.
Non perdere l’occasione, partecipa all’approfondimento online del 18 febbraio alle 11:00.
Gli eventi online di Esri Italia sono gratuiti, previa iscrizione.
(Fonte: Esri Italia)
